AI攻城狮必懂的几种人工智能算法

不少IT攻城狮想投入 AI 的怀抱，但苦于不知如何下手。其实，人工智能的核心就是机器学习，机器学习算法可以描述为学习一个目标函数 f，它能够最好地映射出输入变量 X 到输出变量 Y。下面将介绍数据科学家们最常使用的 5 种机器学习算法。

1.线性判别分析

特点:假设数据服从高斯分布，通过计算每个类的判别值，并根据最大值来进行预测，所以它可以较好地提前去除离群值。

2.线性回归

特点：通过找到一组特定的权值，称为系数 k。然后，通过符合输入变量 x 到输出变量 y 关系的等式所代表的线表达出来。

3.分类与回归树分析

特点：根据算法和数据结构建立的二叉树，通过树的各分支到达叶节点，并输出对应叶节点的分类值。

4.随机森林

特点：从数据中采集很多样本，计算均值，然后将所有均值再求平均，最终得到一个真实均值的较好的估计值。

5.K 最近邻算法

特点：寻找整个训练集中 K 个最相似的样本（邻居），并把这些样本的输出变量进行总结。