人工智能和机器学习的出现，让各大企业瞬间走上了捷径，运营效率和生产效益都显著提高。 但是，世界上没有“免费午餐”。 企业面临的问题排列庞大，解决这些问题的ML模型种类相当广泛，每种算法的擅长领域都不一样，选择合适的算法模型成为企业棘手的难题。 本文总结了目前最流行的10种AI算法，并详细梳理了它们的优点，供大家观看！ 10种流行AI算法：1.线性回归2. Logistic回归3 .线性判别分析4 .决策树5 .朴素贝叶斯6.k-nearest neighbors7.学习向量量化8 .支持向量机9. Bagging和在详细介绍之前，可以容易地将机器学习的基本原理理解为提供输入值( x )和输出值( y )之间的最精确的相关的学习函数( f )。 y=f(x )在我们有若干历史数据x、y的情况下，可合并AI模型以获得这些数据之间的最佳映射。 机器学习与数学计算不同，其结果不是100%准确的，只是最佳数值。 但我们训练的f函数可以用于利用新的x预测新的y，实现预测分析。 不同类型的ML模型有不同的实现最佳结果的方法，但基本原理相同。 线性回归到今天为止，线性回归在数学统计中已经使用了200多年。 算法的要点是找出系数( b )的值，这些值严重影响训练函数的精度。 举个简单的例子，需要y=B0 B1 * x，其中B0 B1。
通过调整这些系数的权重，数据科学家可以得到不同的训练结果。 该算法成功的核心要求是要有明确的数据，不能有太多“低值信息”，并消除具有相似值(相关输入值)的输出变量。 线性回归算法一般应用于金融、银行、保险、医疗保健、营销等行业，统计数据进行梯度下降优化。 逻辑回归逻辑回归是另一种流行的AI算法，可以提供二进制结果。 这意味着该模型可以预测结果，也可以指定y值的两个类别。 该函数可以改变算法的权重，但由于使用非线性逻辑函数变换结果，所以不同。 此函数可以表示为分离真值和虚值的s形线。
要使此函数成功，需要移除与线性回归相同的——输入采样，并减少低值数据的数量。 Logistic回归是一个比较简单的函数，容易掌握，适合二进制分类。 线性判别分析( LDA )线性判别分析( LDA )是逻辑回归模型的一个领域，其可以用于输出中存在两个以上类的情况。 该模型可以计算数据的统计特性，包括每个类别的平均值和所有类别的总方差。 在预测中，可以计算每个类的值，并确定具有最高值的类。 为了得到准确的结果，该模型需要根据高斯贝尔曲线分布数据，提前消除所有异常值。 决策树是最古老、最常用、最简单有效的ML模型之一。 这是典型的二叉树，需要在模型到达结果节点之前决定是否分割。
该模型易于学习，不需要数据规范化，有助于解决各种类型的问题。 朴素贝叶斯( nbm )朴素贝叶斯算法是一个简单但非常强大的模型，用于解决各种复杂的问题。 这可以计算出以下两种概率：1.各类出现的概率2 .给出独立类的条件概率，给出追加的x修饰符。
这种模型也被称为“幼稚模型”，因为假设所有输入数据都互不相关。 这些在现实生活中无法实现，但这种简单的算法适用于多种标准化数据流，能够高精度地预测结果。 K-Nearest Neighbors(KNN ) k-nearestneighbors也是一个非常简单、强大的ML模型，使用整个训练数据集作为演示字段。 检查具有相似值的k数据节点的整个数据集，并使用欧几里得数计算结果值预测以确定结果值。
这种数据集需要大量的计算资源来存储和处理数据，但如果存在多种属性且必须不断规划，则会降低精度。 但是，它运行非常快，可以非常准确且高效地从大型数据集中找到所需的值。 学习向量量化( LVQ ) KNN的唯一缺点是需要存储和更新大数据集。 学习向量量化( LVQ )是KNN模型的进化版，是使用码本向量定义训练数据集并对需要的结果进行编码的神经网络。 因此，这些矢量最初是随机的，在学习过程中可以调整它们的值以最大化预测精度。
因此，通过找出具有最相似值的向量，可以预测结果值的最高精度。 支持向量机( SVM )支持向量机为数据分类提供了非常强大的功能，因此是数据科学家讨论最广泛的算法之一。 超平面是一条用不同值分隔数据输入节点的线，如果同一类的所有数据实例都位于超平面的同一侧，即作为支持向量的数据点在其类平面之外，则不支持向量。
好的超平面具有最大正向量，可以分离大多数数据节点。 这是一个非常强大的分类机器，可以应用于各种数据标准化问题。 Bagging和随机森林由决策树组成，其中多个数据样本通过决策树处理，总结结果找到更准确的输出值。
定义多个次优途径，而不是找到一个最优途径，使整体结果更准确。 如果决策树能解决需求，可以将随机森林作为一种优化方法，使结果更加完善。 深度神经网络( DNN )。
深度神经网络是应用最广泛的AI和ML算法之一，其工作原理是模仿人脑的思维方式，加快软件语音识别速度，提高识别精度。 擅长改善基于深度学习的文本和语音APP、机器感知深层神经网络、OCR等。 摘要AI模型和ML模型种类很多，有的适合数据分类，有的适合数据规划。 选择合适的AI模型很重要，因为没有模型能够解决所有问题。 那么，如何确定哪些模式符合需求呢？ 介绍几个有助于判断的要点。 1 .要处理的3V大数据(输入的数量、种类和速度)2.可用计算资源的数量3 )处理数据的时间限制4 )数据处理的目标如上所述，一个模型可以提供94%的预测精度，另一个模型可以提供86%的预测精度，但是很高需要。但是，目前许多企业都存在着严重的问题，即缺乏设计和实施数据分析和机器解决方案所需的专业知识。 因此，许多公司都去选择专用的托管服务提供商。
