人工智能领域中常见的算法有哪些？它们之间的区别是什么？
2023-04-22 阅读 19
常见算法按用途和方法可以这样概括：监督学习有线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、梯度提升树和k近邻，主要用于有标签的回归或分类；无监督学习有k均值、层次聚类、高斯混合、主成分分析等，用于聚类和降维；深度学习包括多层感知机、卷积神经网络、循环神经网络和Transformer，擅长处理高维复杂数据如图像和文本；强化学习如Q学习、策略梯度用于序列决策；概率模型如贝叶斯网络、隐马尔可夫用于不确定性建模。它们的主要区别在于是否需要标签、是否建模序列依赖、是否为参数化或非参数化、是否线性可解释，以及对数据量和计算资源的依赖程度。
更新于 2025年12月03日
