人工智能（AI）算法是构建智能系统的基础，它们让计算机能够执行复杂的任务，如图像识别、自然语言处理和决策制定。以下是一些常见的人工智能算法及其简要介绍。
常见人工智能算法
监督学习算法：这类算法需要大量的标记数据来训练模型。例如：
- 线性回归：用于预测连续值。
- 逻辑回归：用于分类任务，如判断邮件是否为垃圾邮件。
无监督学习算法：这类算法不需要标记数据，可以从数据中寻找模式。例如：
- 聚类算法：如K-Means，用于将相似的数据点分组。
- 主成分分析（PCA）：用于降维，减少数据集的维度。
强化学习算法：这类算法通过与环境交互来学习最佳策略。例如：
- Q-Learning：通过预测未来奖励来选择最佳动作。
- 深度Q网络（DQN）：结合了深度学习和Q-Learning。
图像识别算法
图像识别是AI领域的一个重要应用，以下是一些常用的图像识别算法：
- 卷积神经网络（CNN）：通过学习图像的局部特征来进行分类。
- 循环神经网络（RNN）：适用于处理序列数据，如视频。
学习资源
想要更深入地了解人工智能算法？以下是一些推荐的学习资源：
- 《深度学习》（Deep Learning）：这是一本关于深度学习的经典教材。
- 《机器学习实战》（Machine Learning in Action）：通过实践来学习机器学习。
神经网络结构