人工智能训练常用方法有哪些

Question

如题所述

Answer 1

1. 决策树
决策树是一种基于已知情况发生概率的决策分析方法。它通过构建决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，以评估项目风险和判断其可行性。这种方法直观地运用概率分析，将决策分支画成图形，类似于一棵树的枝干，因此得名。
2. 随机森林
随机森林是一种包含多个决策树的分类器。它的输出类别是由个别树输出的类别的众数决定的。在机器学习中，随机森林通过随机选择特征和样本来构建多个决策树，并将它们的预测结果取多数投票，以提高分类的准确性。
3. 逻辑回归
逻辑回归是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘、疾病自动诊断和经济预测等领域。它用于探讨引发疾病的危险因素，并根据这些危险因素预测疾病发生的概率。逻辑回归模型的输出是一个概率值，可以用于分类问题。
4. Adaboost
Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器（弱分类器），然后将这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器（强分类器）。Adaboost算法通过改变数据分布来实现，根据每次训练集中的样本分类是否正确以及上次的总体分类准确率，来确定每个样本的权值。
5. 朴素贝叶斯
朴素贝叶斯法是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法。与决策树模型相比，朴素贝叶斯分类器源于古典数学理论，具有坚实的数学基础和稳定的分类效率。此外，朴素贝叶斯分类器所需估计的参数较少，对缺失数据不太敏感，算法相对简单。
6. K近邻
K近邻算法是一种基于训练数据集的分类方法。对于新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例（即K个邻居）。如果这K个实例的多数属于某个类，则将该输入实例分类到这个类中。
7. SVM
SVM（支持向量机）是一种具有稀疏性和稳健性的分类器。它使用铰链损失函数计算经验风险，并在求解系统中加入正则化项以优化结构风险。SVM的目标是找到一个最优的超平面，将不同类别的数据分开，同时最大化分类边界的间隔。
8. 神经网络
人工神经网络是生物神经网络在某种简化意义下的技术复现。它的主要任务是根据生物神经网络的原理和实际应用的需要建造实用的人工神经网络模型，设计相应的学习算法，模拟人脑的某种智能活动，然后在技术上实现出来用以解决实际问题。生物神经网络主要研究智能的机理，而人工神经网络主要研究智能机理的实现，两者相辅相成。