AI算法是人工智能技术的核心，广泛应用于图像识别、自然语言处理、数据分析等领域。以下是常见算法分类及应用场景：

📋 算法类型分类

  1. 监督学习

    • 线性回归（Linear_Regression）
    • 逻辑回归（Logistic_Regression）
    • 支持向量机（Support_Vector_Machine）
    • 决策树（Decision_Tree）
    决策树

  2. 无监督学习

    • K-Means聚类
    • 主成分分析（PCA）
    • 自组织映射（SOM）
    • 关联规则挖掘（Apriori）
    K_Means

  3. 强化学习

    • Q-Learning
    • 深度强化学习（DQN）
    • 博弈论算法
    • 基于策略的优化
    深度强化学习

🚀 应用场景示例

  • 医疗诊断：使用卷积神经网络（CNN）分析医学影像
  • 金融风控：通过随机森林（Random_Forest）进行信用评分
  • 自动驾驶：依赖深度强化学习（Deep_Reinforcement_Learning）实现路径规划
  • 推荐系统：基于协同过滤（Collaborative_Filtering）算法

⚠️ 注意事项

  1. 算法选择需结合数据特征与业务目标
  2. 模型训练需注意过拟合与欠拟合问题
  3. 部署时考虑计算资源与实时性需求
  4. 始终遵守数据隐私与伦理规范

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