本文目录
人工智能在信息分类上的算法有:
1. Naive Bayesian Mode 朴素贝叶斯模型
2.K Nearest Neighbors(KNN) K近邻
3. Support Vector Machines(SVM) 支持向量机
4. Decision Trees 决策树
5. Random Trees 随机森林
6.深度神经网络CNN、RNN
神经网络是对非线性可分数据的分类方法。与输入直接相连的称为隐藏层( hidden layer),与输出直接相连的称为输出层(output layer)。
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。
3. 马尔可夫
Markov Chains 由 state 和 transitions 组成;
例如,根据这一句话 ‘the quick brown fox jumps over the lazy dog’,要得到 markov chain;
步骤,先给每一个单词设定成一个状态,然后计算状态间转换的概率;
这是一句话计算出来的概率,当你用大量文本去做统计的时候,会得到更大的状态转移矩阵,例如 the 后面可以连接的单词,及相应的概率;
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
人工智能英文简称 AI
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。 人工智能算法也被称之为软计算 ,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。目前的人工智能算法有人工神经网络遗传算法、模拟退火算法、群集智能蚁群算法和例子群算等等。
AL算法(AutoLearn)是一种机器学习算法,它可以自动地从数据中学习规律,并且能够根据建立的模型来预测新数据。
这种算法利用大量的训练数据来构建模型,其特点是能够学习出最优的参数和最佳的决策规则,从而自动地进行预测和分类。
AL算法通常用于数据挖掘、图像识别、自然语言处理等应用,帮助人们从大量数据中快速提取有用信息,从而更好地理解和分析数据,并有效地处理问题。
人工智能在信息分类上的算法有:
1. Naive Bayesian Mode 朴素贝叶斯模型
2.K Nearest Neighbors(KNN) K近邻
3. Support Vector Machines(SVM) 支持向量机
4. Decision Trees 决策树
5. Random Trees 随机森林
6.深度神经网络CNN、RNN
神经网络是对非线性可分数据的分类方法。与输入直接相连的称为隐藏层( hidden layer),与输出直接相连的称为输出层(output layer)