未来是人工智能的时代，未来大方向上人工智能是未来发展的主流这是没有问题的，AI算法离不开未来的发展，什么是AI算法?有关AI算法有哪些种类呢?说到算法，最有名的要数AI的十大算法了，这里就一起来认识这十大算法。

ai算法是什么?

人工智能英文简称AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。AI能算法也被称之为软计算 ，它是人们受自然界规律的启迪，根据其原理模拟求解问题的算法。

AI算法有哪些十大种类?

1. 决策树

根据一些 feature 进行分类，每个节点提一个问题，通过判断，将数据分为两类，再继续提问。这些问题是根据已有数据学习出来的，再投入新数据的时候，就可以根据这棵树上的问题，将数据划分到合适的叶子上。

2. 随机森林

在源数据中随机选取数据，组成几个子集

S 矩阵是源数据，有 1-N 条数据，A B C 是feature，最后一列C是类别

由 S 随机生成 M 个子矩阵

这 M 个子集得到 M 个决策树

将新数据投入到这 M 个树中，得到 M 个分类结果，计数看预测成哪一类的数目最多，就将此类别作为最后的预测结果

3. 逻辑回归

当预测目标是概率这样的，值域需要满足大于等于0，小于等于1的，这个时候单纯的线性模型是做不到的，因为在定义域不在某个范围之内时，值域也超出了规定区间。

所以此时需要这样的形状的模型会比较好

那么怎么得到这样的模型呢?

这个模型需要满足两个条件 大于等于0，小于等于1

大于等于0 的模型可以选择 绝对值，平方值，这里用 指数函数，一定大于0

小于等于1 用除法，分子是自己，分母是自身加上1，那一定是小于1的了

再做一下变形，就得到了 logistic regression 模型

通过源数据计算可以得到相应的系数了

最后得到 logistic 的图形

4. SVM

support vector machine要将两类分开，想要得到一个超平面，最优的超平面是到两类的 margin 达到最大，margin就是超平面与离它最近一点的距离，将这个超平面表示成一个线性方程，在线上方的一类，都大于等于1，另一类小于等于-1

点到面的距离根据图中的公式计算

所以得到 total margin 的表达式如下，目标是最大化这个 margin，就需要最小化分母，于是变成了一个优化问题

5. 朴素贝叶斯

举个在 NLP 的应用,给一段文字，返回情感分类，这段文字的态度是positive，还是negative

为了解决这个问题，可以只看其中的一些单词

这段文字，将仅由一些单词和它们的计数代表

原始问题是：给你一句话，它属于哪一类

通过 bayes rules 变成一个比较简单容易求得的问题

问题变成，这一类中这句话出现的概率是多少，当然，别忘了公式里的另外两个概率

栗子：单词 love 在 positive 的情况下出现的概率是 0.1，在 negative 的情况下出现的概率是 0.001

6. K最近邻

k nearest neighbours给一个新的数据时，离它最近的 k 个点中，哪个类别多，这个数据就属于哪一类

7. K均值

想要将一组数据，分为三类，粉色数值大，黄色数值小

最开心先初始化，这里面选了最简单的 3，2，1 作为各类的初始值

剩下的数据里，每个都与三个初始值计算距离，然后归类到离它最近的初始值所在类别

分好类后，计算每一类的平均值，作为新一轮的中心点

几轮之后，分组不再变化了，就可以停止了

8. Adaboost

adaboost 是 bosting 的方法之一

bosting就是把若干个分类效果并不好的分类器综合起来考虑，会得到一个效果比较好的分类器。

9. 神经网络

Neural Networks 适合一个input可能落入至少两个类别里,NN 由若干层神经元，和它们之间的联系组成

第一层是 input 层，最后一层是 output 层

在 hidden 层 和 output 层都有自己的 classifier

input 输入到网络中，被激活，计算的分数被传递到下一层，激活后面的神经层，最后output 层的节点上的分数代表属于各类的分数

10. 马尔可夫

Markov Chains 由 state 和 transitions 组成

生活中，键盘输入法的备选结果也是一样的原理，模型会更高级