大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于人工智能常用算法舉例的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

• 1、有哪些經(jīng)典的人工智能算法

• 2、k均值聚類法名列人工智能十大算法的原因

• 3、最常見的人工智能算法都有哪些？它們在求解過程中與傳統(tǒng)算法相比，有什么特點

• 4、Python人工智能實例ard人工智能算法 入門到就業(yè)實戰(zhàn)（精品收藏）

一、有哪些經(jīng)典的人工智能算法

不太明白你所說的“人工智能算法”指的是什么？

我覺得像決策樹、MLP、邏輯回歸都算是經(jīng)典的人工智能算法吧

二、k均值聚類法名列人工智能十大算法的原因

一、相異度計算

在正式討論聚類前，我們要先弄清楚一個問題：如何定量計算兩個可比較元素間的相異度。用通俗的話說，相異度就是兩個東西差別有多大，例如人類與章魚的相異度明顯大于人類與黑猩猩的相異度，這是能我們直觀感受到的。但是，計算機沒有這種直觀感受能力，我們必須對相異度在數(shù)學上進行定量定義。

設(shè) ，其中X，Y是兩個元素項，各自具有n個可度量特征屬性，那么X和Y的相異度定義為：

 ，其中R為實數(shù)域。也就是說相異度是兩個元素對實數(shù)域的一個映射，所映射的實數(shù)定量表示兩個元素的相異度。

下面介紹不同類型變量相異度計算方法。

1、標量

（1）標量也就是無方向意義的數(shù)字，也叫標度變量?，F(xiàn)在先考慮元素的所有特征屬性都是標量的情況。例如，計算X={2,1,102}和Y={1,3,2}的相異度。一種很自然的想法是用兩者的歐幾里得距離來作為相異度，歐幾里得距離的定義如下：



其意義就是兩個元素在歐氏空間中的集合距離，因為其直觀易懂且可解釋性強，被廣泛用于標識兩個標量元素的相異度。將上面兩個示例數(shù)據(jù)代入公式，可得兩者的歐氏距離為：



除歐氏距離外，常用作度量標量相異度的還有曼哈頓距離和閔可夫斯基距離，兩者定義如下：

（2）曼哈頓距離：



（3） 閔可夫斯基距離：



（4）皮爾遜系數(shù)(Pearson Correlation Coefficient)

兩個變量之間的皮爾遜相關(guān)系數(shù)定義為兩個變量之間的協(xié)方差和標準差的商.



(其中，E為數(shù)學期望或均值，D為方差，D開根號為標準差，E{ [X-ux] [Y-uy]}稱為隨機變量X與Y的協(xié)方差，記為Cov(X,Y)，即Cov(X,Y) = E{ [X-ux] [Y-ux]}，而兩個變量之間的協(xié)方差和標準差的商則稱為隨機變量X與Y的相關(guān)系數(shù)，記為

歐氏距離和曼哈頓距離可以看做是閔可夫斯基距離在p=2和p=1下的特例。另外這三種距離都可以加權(quán)，這個很容易理解。

下面要說一下標量的規(guī)格化問題。上面這樣計算相異度的方式有一點問題，就是取值范圍大的屬性對距離的影響高于取值范圍小的屬性。例如上述例子中第三個屬性的取值跨度遠大于前兩個，這樣不利于真實反映真實的相異度，為了解決這個問題，一般要對屬性值進行規(guī)格化。

所謂規(guī)格化就是將各個屬性值按比例映射到相同的取值區(qū)間，這樣是為了平衡各個屬性對距離的影響。通常將各個屬性均映射到[0,1]區(qū)間，映射公式為：



其中max(ai)和min(ai)表示所有元素項中第i個屬性的最大值和最小值。例如，將示例中的元素規(guī)格化到[0,1]區(qū)間后，就變成了X’={1,0,1}，Y’={0,1,0}，重新計算歐氏距離約為1.732。

2、二元變量

所謂二元變量是只能取0和1兩種值變量，有點類似布爾值，通常用來標識是或不是這種二值屬性。對于二元變量，上一節(jié)提到的距離不能很好標識其相異度，我們需要一種更適合的標識。一種常用的方法是用元素相同序位同值屬性的比例來標識其相異度。

三、最常見的人工智能算法都有哪些？它們在求解過程中與傳統(tǒng)算法相比，有什么特點

很多很多，早期的算法特點是通過規(guī)則方式建立知識庫，指導算法完成計算；當前算法的特點是不編程高速計算機如何計算，而是讓計算機自己學習，這些算法可以看一下163上斯坦?！稒C器學習》的公開課。

四、Python人工智能實例ard人工智能算法 入門到就業(yè)實戰(zhàn)（精品收藏）

自近幾年來，人工智能技術(shù)越發(fā)火熱，Python這門最適合用于人工智能項目開發(fā)的語言也步入大眾視野，越來越多的同學選擇成為一名Python工程師。但邁入機器學習與人工智能領(lǐng)域絕非易事，考慮到目前市面上存在著大量可用資源，眾多懷有這一抱負的專業(yè)人士和愛好者往往發(fā)現(xiàn)自己很難建立正確的發(fā)展路徑，為什么會這樣呢？這是因為這一領(lǐng)域每時每刻都在變化著，為了能夠跟緊時代的步伐，鬼鬼從北京馬士兵教育集團眾多企業(yè)級實訓項目中挑選出部分Python在人工智能中的實際運用，看清Python和人工智能發(fā)展的脈絡(luò)。

以上這10章項目便是Python在人工智能中的實例，其中以TensorFlow最為典型，當然，其他Python項目在馬士兵見眾多人工智能實訓項目中都有所體現(xiàn)，通過這些實戰(zhàn)訓練，我們的小伙伴能夠所學知識更好地與技術(shù)融會貫通，學習四個月相當于普通程序員工作三年！想拿Python行業(yè)高薪，就快來找我學習吧！

以上就是關(guān)于人工智能常用算法舉例相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。

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