想学习人工智能，先得了解这8大算法！

线性回归旨在通过寻找一条最佳拟合直线，以尽可能准确地描述输入变量（特征）与输出变量（目标值）之间的线性关系。

这条直线是基于数据点的分布，通过最小化预测值与实际值之间的误差来确定的。

简洁易懂、计算效率高、易于实现和解释

输入变量与输出变量之间如若未存在线性关系时，线性回归模型的预测性能可能会受到限制。此外，对于存在异常值或噪声的数据集，线性回归模型可能不够鲁棒。

预测房价、金融股票等（预测连续值）。

决策树是一种基于树形结构的监督学习算法，它通过递归地将数据集分割为更小的子集来创建决策边界。在决策树中，每个内部节点表示一个特征属性的测试条件，每个分支代表该特征的一个可能值，而每个叶子节点则对应一个决策结果（即类别或回归值）。

直观易懂、解释性强，能够处理分类和回归问题，并提供易于理解的决策规则。

由于其倾向于选择最优，这也就意味着很可能会导致对训练数据的过度拟合。而且，由于决策树对数据中的噪声和异常值较为敏感，这可能会影响其泛化能力。

信用卡欺诈检测、疾病诊断、天气预测等。

K近邻算法（K-Nearest Neighbors, KNN）是一种基于实例的、非参数的分类与回归方法。

其基本思想是，给定一个新样本，通过计算新样本与训练集中已知样本之间的距离或相似度，找出与新样本最相近的K个样本（即K个“邻居”），然后基于这K个邻居的类别或数值属性，来预测新样本的类别或属性值。

直观、简单和易于实现，不需要复杂的模型训练过程以及对数据进行复杂的预处理。而且，因为其基于实例的，可以处理非线性问题和多类分类问题。

当处理大规模数据集时，算法的计算复杂度会显著增加；此外，因其对参数K的选择较为敏感，不同的K值可能会导致不同的预测结果。

图像识别、文本分类、推荐系统等。

K-means算法

优点

缺点

应用场景

集成学习结合多个基础模型（基学习器）的预测结果，来产生最终的预测。

其核心思想是通过综合多个模型的优点，减少它们各自的不足，从而提升整体的预测性能和泛化能力。

强大的泛化能力和稳定性，可降低过拟合风险，减少模型对特定数据集的依赖。

计算成本通常较高，而且，当基学习器过于复杂或数量过多时，可能面临过拟合的风险。

图像识别、语音识别、自然语言处理等。

深度化学习是利用深度神经网络，来逼近Q函数（即状态－动作值函数）。

DQN的核心思想是通过学习状态－动作对的值来指导智能体在特定状态下，做出最优的决策。

稳定性高，泛化能力强，能够处理复杂的决策问题，在处理高维度状态和动作空间时表现优秀，尤其是在连续动作空间的问题上，其性能尤为卓越。

很容易陷入局部最优解，导致性能受限。而且，其需要大量的数据和计算资源来支持训练过程，同时对超参数的选择也比较敏感，得仔细调整才能达到最佳性能。

游戏、机器人控制、自动驾驶等。

神经网络通过模拟神经元之间的连接和信号传递机制，实现了对复杂模式的识别与分类。

神经网络由多个神经元以层为单位组织而成，其中：输入层接收原始数据，隐藏层对数据进行加工处理，而输出层则输出最终的预测或分类结果。

在训练过程中，神经网络通过调整神经元之间的权重和偏置项，不断优化网络结构，使其能够更好地拟合训练数据。

模式识别能力强大，同时，其良好的泛化能力，能够应对新数据的挑战。

同样可能陷入局部最优解，训练结果不如人意，同时，大量的计算资源和时间有可能限制在某些场景下的使用。

人脸识别、物体检测、自然语言处理、推荐系统、金融预测等。