智能算法（人工智能常见算法简介）

常见的深度学习算法包括:深度信念机器、深度卷积神经网络、深度递归神经网络、分层时间记忆(HTM)、深度玻尔兹曼机器(DBM)、堆叠自动编码器、生成对抗网络等。

其次，根据要解决的任务不同，大致可以分为五种类型:二类分类算法、多类分类算法、回归算法、聚类算法和异常检测。

1.两级分类

(1)两类支持向量机(两类SVM):适用于数据特征多、模型线性的场景。

(2)二类平均感知器:适用于训练时间短、模型线性的场景。

(3)二类Logistic回归:适用于训练时间短，模型线性的场景。

(4)两类贝叶斯点机器:适用于训练时间短，模型线性的场景。(5)二类决策森林:适用于短时精准的训练场景。

(6)二类提升决策树:适用于训练时间短、准确率高、占用内存大的场景。

(7)二类决策丛林:适用于训练时间短、准确率高、占用内存小的场景。

(8)二类局部深度支持向量机(二类局部深度SVM):适用于数据特征较多的场景。

(9)两类神经网络:适用于精度高、训练时间长的场景。

解决多分类问题通常有三种解决方案:一是从数据集和适用方法入手，用两个分类器解决多分类问题；二是直接使用具有多分类能力的多分类器；第三，把两个分类器改进成多分类器，解决今天的多分类问题。

常用算法:

(1)多类Logistic回归:适用于训练时间短、模型线性的场景。

(2)多类神经网络:适用于精度高、训练时间长的场景。

(3)多类决策森林:适用于准确率高、训练时间短的场景。

(4)多类决策丛林:适用于准确率高、占用内存小的场景。

(5)“一对多”多类:取决于两个分类器的效果。

返回

回归问题通常用于预测特定值，而不是分类。其他方法类似于分类问题，只是返回的结果不同。我们称之为定量输出，或连续变量预测，回归；定性输出，或对离散变量的预测，称为分类。长毛巾的算法是:

(1)有序回归:适用于整理数据的场景。

(2)泊松回归:适用于预测事件数量的场景。

(3)快速森林分位数回归:适用于预测分布的场景。

(4)线性回归:适用于训练时间短，模型线性的场景。

(5)贝叶斯线性回归:适用于线性模型和训练数据较少的场景。

(6)神经网络回归:适用于精度高、训练时间长的场景。

(7)决策森林回归:适用于准确率高、训练时间短的场景。

(8)助推决策树回归:适用于准确率高、训练时间短、内存占用大的场景。

串

聚类的目标是发现数据的潜在规律和结构。聚类通常用于描述和度量不同数据源之间的相似性，并将数据源划分到不同的簇中。

(1)层次聚类:适用于训练时间短、数据量大的场景。

(2)K-means算法:适用于准确率高、训练时间短的场景。

(3)模糊C均值(FCM):适用于精度高、训练时间短的场景。

(4)自组织特征映射(SOM):适用于运行时间较长的场景。

异常检测

异常检测是指检测和标记数据中的异常或非典型分裂，有时也称为偏差检测。

异常检测看起来很像监督学习问题，两者都是分类问题。两者都是对样本的标签进行预测和判断，但实际上两者的区别是很大的，因为异常检测中的正样本(异常值)是很小的。常用的算法有:

(1)一类支持向量机(一类SVM):适用于数据特征较多的场景。

(2)基于PCA的异常检测:适用于训练时间较短的场景。

常见的迁移学习算法包括归纳迁移学习、直接迁移学习、无监督迁移学习、直推式迁移学习等。

算法的适用场景:

需要考虑的因素有:

(1)数据的大小、质量和特征。

(2)机器学习要解决的具体业务场景中的问题本质是什么？

(3)什么是可接受的计算时间？

(4)算法的精度要求有多高？

有了算法和训练好的数据(预处理过的数据)，经过多次训练(考验计算能力的时候到了)，经过算法人员的模型评估和调整，得到训练模型。当新的数据输入后，我们的训练模型就会给出结果。即使实现了业务所需的最基本的功能。

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