第10期：人工智能常用算法

2019-09-23

对于人工智能一个普遍的认知是人工智能三要素：数据、算力、算法。数据是整个互联网世界和物联网发展的基础，算力将数据进行计算，算法针对不同行业建立了对应的模型，三者俱全，才勉强算是人工智能，满足这三者，企业也才能实现从数据到价值的输出。

01—算法概况

算法、数据和计算是人工智能时代前进的三大马车，也是其核心驱动力和生产力。

人工智能计算也有人称之为“软计算”，是人们受到自然界规律的启迪，根据其原理，模仿求解问题的算法。

02—算法介绍

深度学习是一种机器学习的方法，它试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层(神经网络)对数据进行高层抽象的算法。

朴素贝叶斯分类：对于给出的待分类项，求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率，哪个最大就属于哪个类别。

决策树将数据按照对应的类属性进行分类，通过特征属性的选择将不同类别数据集合贴上对应的类别标签，使分类后的数据集纯度最高。

聚类算法是一种“无监督学习”，训练样本的标记信息是未知的，根据数据的相似性和距离来划分，聚类的数目和结构没有预先给定。

03—研究问题

“旅行商问题”（TSP问题）常被称为：当一名推销员要拜访多个地点时，如何找到在拜访每个地点一次后再回到起点的最短路径。

背包问题源于如何选择最合适的物品放置于给定背包中。相似问题经常出现在商业、组合数学，计算复杂性理论、密码学和应用数学等领域中。