人工智能是什么？很多人都知道，但大多又都说不清楚。
事实上，人工智能已经存在于我们生活中很久了。
比如我们常常用到的邮箱，其中垃圾邮件过滤就是依靠人工智能；
比如每个智能手机都配备的指纹识别或人脸识别，也是用人工智能技术实现的；
比如疫情期间大规模使用的无人体温检测仪，同样也使用了人工智能；
但对很多人来讲，人工智能还是一个较为“高深”的技术，然而再高深的技术，也是从基础原理开始的。
人工智能领域中就流传着10大算法，它们的原理浅显，很早就被发现、应用，甚至你在中学时就学过，在生活中也都极为常见。

一、线性回归
迄今为止，线性回归在数理统计中的应用已有 200 多年的历史。该算法的要点是找到对我们尝试训练的函数f的精度影响最大的系数(B)值。最简单的例子是y= B0 + B1 * x，其中 B0 + B1 是所讨论的函数。

通过调整这些系数的权重，数据科学家可以获得不同的训练结果。该算法成功的核心要求是拥有清晰的数据，其中没有太多噪声（低值信息），并删除具有相似值（相关输入值）的输入变量。

二、逻辑回归
逻辑回归是另一种流行的人工智能算法，能够提供二进制结果。这意味着该模型既可以预测结果，又可以指定 y 值的两类之一。该函数也是基于改变算法的权重，但由于使用非线性逻辑函数来转换结果，因此有所不同。该函数可以表示为一条 S 形线，将真值与假值分开。

三、决策树
这是最古老、最常用、最简单且最高效的机器学习模型之一。它是一个经典的二叉树，每次分割都会做出“是” 或“否”的决定，直到模型到达结果节点。

在这一算法中，训练模型通过学习树表示（Tree representation）的决策规则来学习预测目标变量的值。树是由具有相应属性的节点组成的。在每个节点上，我们根据可用的特征询问有关数据的问题。左右分支代表可能的答案。最终节点（即叶节点）对应于一个预测值。

每个特征的重要性是通过自顶向下方法确定的。节点越高，其属性就越重要。

四、深度学习算法
1 卷积神经网络（CNN）
卷积神经网络是一种专门用于处理图像识别和图像分类的深度学习模型。随着计算机视觉领域的发展，CNN在人脸识别、自动驾驶、医疗影像识别等领域取得了巨大的成功。

2 循环神经网络（RNN）
循环神经网络是一种专门用于处理时序数据的深度学习模型，它能够捕捉数据之间的时序关系。RNN在自然语言处理、语音识别等领域有很好的应用。

3 长短时记忆网络（LSTM）
LSTM是一种特殊的RNN结构，它能够在时序数据较长的情况下依然保持较好的长期依赖性能，因此在机器翻译、文本生成等任务中表现出色


五、增强学习算法
增强学习是指智能体通过与环境的交互学习，以达到最大化奖励的一种学习范式。在增强学习中，强化学习算法是核心，它包括了价值迭代、策略梯度、深度强化学习等多种算法。在多个领域，如游戏玩法设计、工业控制优化等场景中都应用了增强学习算法。

总结
人工智能算法合集中的各种算法均各具特点，能够在不同的应用场景中发挥作用。随着技术的不断进步和应用的深入，我们相信人工智能算法合集将不断丰富和完善，为人工智能技术的发展提供更广阔的空间。未来，人工智能算法将继续拓展应用范围，逐步实现对更多任务和领域的智能化解决方案，给我们的生活带来更多便利和改变。

六、机器学习的要素
上文提到，机器学习算法本质就是求一个目标函数, 那计算机是如何求的呢，一般至少包含以下要素：

数据表示
要想将数据用于数学求解，首先就得把数据表示成可以用于数学计算的形式。如：

天气预测：输入数据x可能是各种观测数据如气温26°C、风速3m/s、经纬度(113.5 , 37.8)等数值，那可表示为数组形式[26, 3, 113.5, 37.8]; 假设我们要预测是否下雨，则输出可表示为0或1的形式
图像识别：输入的是一张1920*1080彩色的图像数据，那可以表示为一个1920x1080的像素值数组格式，数组内每个元素的值为[r, g, b]颜色值数组的形式，即为一个三维数组；如果我们是要实现一个图像多分类的模型，则输出形式也可以表示为一个数组形式[c1,c2,c3,…] , 数组的每一个元素表示属于某个分类的概率
机器翻译：输入输出可能都是自然语言，这不利于数学计算，我们可以转化为文本向量的形式，如[0.78029002,0.77010974,0.07479124,0.4106988 ]