1.线性回归
线性回归在统计学中广泛使用，是一种基于监督学习的模型。该模型的主要任务是找出输入和输出变量之间的关系。简而言之，它根据给定的自变量预测因变量的值。
线性回归模型广泛应用于各个行业，包括银行、医疗保健、保险等。
2.深度神经网络
最流行的AI/ML模型之一，深度神经网络或DNN，是一种人工神经网络(ANN)，在输入和输出层之间具有多个（隐藏）层。受人脑神经网络的启发，它们同样基于被称为人工神经元的互连单元。要了解有关此AI模型的更多信息，请阅读我们关于深度神经网络模型如何工作的指南。
DNN模型在多个领域都有应用，包括语音识别、图像识别以及自然语言处理。
3.逻辑回归
一种非常流行的ML模型，Logistic回归是解决二元分类问题的首选方法。它是一种统计模型，可以从一组给定的自变量中预测因变量的类别。
这类似于线性回归模型，只是它仅用于解决基于分类的问题。
4.决策树
在人工智能领域，决策树（DT）模型用于根据过去决策的数据得出结论。决策树是一种简单、高效且非常流行的模型，之所以如此命名，是因为将数据划分为较小部分的方式类似于树的结构。该模型可以应用于回归和分类问题。
5.线性判别分析
线性判别分析或LDA是逻辑回归模型的一个分支。这通常用于在输出中分隔两个或多个类时。该模型可用于计算机视觉、医学等领域的各种任务。
6.朴素贝叶斯
朴素贝叶斯是一种简单而有效的AI模型，可用于解决一系列复杂问题。它基于贝叶斯定理，特别适用于测试分类。
该模型的工作假设是任何特定特征的出现不依赖于任何其他特征的出现。由于这个假设几乎永远不会成立，因此该模型被称为“幼稚”。
它可以用于二分类和多分类。它的一些应用包括医疗数据分类和垃圾邮件过滤。
7.支持向量机
SVM或支持向量机是一种快速有效的模型，擅长分析有限数量的数据。它适用于二元分类问题。
与人工神经网络等新技术相比，SVM速度更快，并且在有限样本数据集上表现更好——例如在文本分类问题中。
这是一种有监督的ML算法，可用于分类、异常值检测和回归问题。
8.学习向量量化
学习向量量化（LVQ）是一种基于赢者通吃原则的人工神经网络。它通过准备一组码本向量来处理信息，然后使用这些向量对其他看不见的向量进行分类。它用于解决多类分类问题。
9.K-最近邻
K-nearest Neighbors(kNN)模型是一种简单的监督机器学习模型，用于解决回归和分类问题。该算法的工作假设是相似的事物（数据）彼此靠近。
虽然它是一个强大的模型，但它的主要缺点之一是速度会随着数据量的增加而减慢。
10.随机森林
随机森林是一种集成学习模型，可用于解决回归和分类问题。它使用多个决策树进行操作，并使用bagging方法进行最终预测。
为简化起见，它构建了一个包含多个决策树的“森林”，每个决策树都在不同的数据子集上进行训练，并将结果合并在一起以得出更准确的预测。
不同的人工智能模型用于解决不同的问题。因此，了解算法模型的作用对于使用模型完成任务至关重要。
