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人工智能常用算法举例（人工智能常用算法举例）

发布时间：2023-03-12 19:49:44 稿源：创意岭阅读： 149 问大家

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于人工智能常用算法举例的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

1、有哪些经典的人工智能算法
2、k均值聚类法名列人工智能十大算法的原因
3、最常见的人工智能算法都有哪些？它们在求解过程中与传统算法相比，有什么特点
4、Python人工智能实例ard人工智能算法入门到就业实战（精品收藏）

人工智能常用算法举例（人工智能常用算法举例）

一、有哪些经典的人工智能算法

不太明白你所说的“人工智能算法”指的是什么？

我觉得像决策树、MLP、逻辑回归都算是经典的人工智能算法吧

二、k均值聚类法名列人工智能十大算法的原因

一、相异度计算

在正式讨论聚类前，我们要先弄清楚一个问题：如何定量计算两个可比较元素间的相异度。用通俗的话说，相异度就是两个东西差别有多大，例如人类与章鱼的相异度明显大于人类与黑猩猩的相异度，这是能我们直观感受到的。但是，计算机没有这种直观感受能力，我们必须对相异度在数学上进行定量定义。

设，其中X，Y是两个元素项，各自具有n个可度量特征属性，那么X和Y的相异度定义为：

，其中R为实数域。也就是说相异度是两个元素对实数域的一个映射，所映射的实数定量表示两个元素的相异度。

下面介绍不同类型变量相异度计算方法。

1、标量

（1）标量也就是无方向意义的数字，也叫标度变量。现在先考虑元素的所有特征属性都是标量的情况。例如，计算X={2,1,102}和Y={1,3,2}的相异度。一种很自然的想法是用两者的欧几里得距离来作为相异度，欧几里得距离的定义如下：

其意义就是两个元素在欧氏空间中的集合距离，因为其直观易懂且可解释性强，被广泛用于标识两个标量元素的相异度。将上面两个示例数据代入公式，可得两者的欧氏距离为：

除欧氏距离外，常用作度量标量相异度的还有曼哈顿距离和闵可夫斯基距离，两者定义如下：

（2）曼哈顿距离：

（3）闵可夫斯基距离：

（4）皮尔逊系数(Pearson Correlation Coefficient)

两个变量之间的皮尔逊相关系数定义为两个变量之间的协方差和标准差的商.

(其中，E为数学期望或均值，D为方差，D开根号为标准差，E{ [X-ux] [Y-uy]}称为随机变量X与Y的协方差，记为Cov(X,Y)，即Cov(X,Y) = E{ [X-ux] [Y-ux]}，而两个变量之间的协方差和标准差的商则称为随机变量X与Y的相关系数，记为

欧氏距离和曼哈顿距离可以看做是闵可夫斯基距离在p=2和p=1下的特例。另外这三种距离都可以加权，这个很容易理解。

下面要说一下标量的规格化问题。上面这样计算相异度的方式有一点问题，就是取值范围大的属性对距离的影响高于取值范围小的属性。例如上述例子中第三个属性的取值跨度远大于前两个，这样不利于真实反映真实的相异度，为了解决这个问题，一般要对属性值进行规格化。

所谓规格化就是将各个属性值按比例映射到相同的取值区间，这样是为了平衡各个属性对距离的影响。通常将各个属性均映射到[0,1]区间，映射公式为：

其中max(ai)和min(ai)表示所有元素项中第i个属性的最大值和最小值。例如，将示例中的元素规格化到[0,1]区间后，就变成了X’={1,0,1}，Y’={0,1,0}，重新计算欧氏距离约为1.732。

2、二元变量

所谓二元变量是只能取0和1两种值变量，有点类似布尔值，通常用来标识是或不是这种二值属性。对于二元变量，上一节提到的距离不能很好标识其相异度，我们需要一种更适合的标识。一种常用的方法是用元素相同序位同值属性的比例来标识其相异度。

三、最常见的人工智能算法都有哪些？它们在求解过程中与传统算法相比，有什么特点

很多很多，早期的算法特点是通过规则方式建立知识库，指导算法完成计算；当前算法的特点是不编程高速计算机如何计算，而是让计算机自己学习，这些算法可以看一下163上斯坦福《机器学习》的公开课。

四、Python人工智能实例ard人工智能算法入门到就业实战（精品收藏）

自近几年来，人工智能技术越发火热，Python这门最适合用于人工智能项目开发的语言也步入大众视野，越来越多的同学选择成为一名Python工程师。但迈入机器学习与人工智能领域绝非易事，考虑到目前市面上存在着大量可用资源，众多怀有这一抱负的专业人士和爱好者往往发现自己很难建立正确的发展路径，为什么会这样呢？这是因为这一领域每时每刻都在变化着，为了能够跟紧时代的步伐，鬼鬼从北京马士兵教育集团众多企业级实训项目中挑选出部分Python在人工智能中的实际运用，看清Python和人工智能发展的脉络。

以上这10章项目便是Python在人工智能中的实例，其中以TensorFlow最为典型，当然，其他Python项目在马士兵见众多人工智能实训项目中都有所体现，通过这些实战训练，我们的小伙伴能够所学知识更好地与技术融会贯通，学习四个月相当于普通程序员工作三年！想拿Python行业高薪，就快来找我学习吧！

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