ai人工智能经常使用的算法有哪几种

人工智能经常使用的算法有以下几种：

1. 逻辑回归（Logistic Regression）：用于二分类任务，通过线性回归模型将输入数据映照到一个几率值。

2. 决策树（Decision Tree）：通过树状结构对数据进行分类或回归。

3. 支持向量机（Support Vector Machine）：用于分类和回归问题，通过寻觅一个最优超平面将数据分隔开。

4. 随机森林（Random Forest）：基于多个决策树的集成学习算法，用于分类和回归问题。

5. K近邻算法（K-Nearest Neighbors）：通过丈量数据之间的距离，将新数据分类为其最近的K个邻居的多数种别。

6. 朴素贝叶斯（Naive Bayes）：基于贝叶斯定理，用于分类问题，假定特点之间相互独立。

7. 神经网络（Neural Networks）：通过量个神经元层的组合，建立一个摹拟生物神经网络的模型，用于分类和回归问题。

8. 遗传算法（Genetic Algorithm）：通过摹拟自然选择，以进化的方式搜索最优解，用于优化问题。

9. 主成份分析（Principal Component Analysis）：用于数据降维，通过线性变换将高维数据映照到低维空间。

10. 聚类算法（Clustering）：用于将数据划分为区分的组别，经常使用的算法有K均值算法、层次聚类算法等。