人工智能25大算法！AI零基础入门必须掌握的核心算法知识

人工智能（AI）算法是实现智能行为的核心工具，它们广泛应用于图像识别、自然语言处理、推荐系统、自动驾驶、医疗诊断等领域。我们可以从不同的角度来分类人工智能算法，比如按照技术分支（机器学习、深度学习、传统AI等），也可以按任务类型（分类、回归、聚类、搜索等）。下面是常见的人工智能算法分类与代表算法：

一、机器学习算法（Machine Learning）

1. 监督学习（Supervised Learning）

用于有标注数据的任务，如分类和回归。

• 线性回归（Linear Regression）：预测数值型输出，比如房价预测。

• 逻辑回归（Logistic Regression）：用于二分类任务，如垃圾邮件识别。

• 支持向量机（SVM）：用于分类、回归任务，适合处理高维数据。

• 决策树（Decision Tree）：具有可解释性的分类/回归模型。

• 随机森林（Random Forest）：多个决策树组成的集成方法，鲁棒性更强。

• 梯度提升树（XGBoost、LightGBM、CatBoost）：性能非常强的集成方法，在Kaggle比赛中常用。

• K-近邻算法（K-NN）：通过距离度量进行分类或回归。

免费分享一套人工智能+大模型入门学习资料给大家，如果想自学，这套资料很全面！
关注公众号【AI技术星球】发暗号【321C】即可获取！

【人工智能自学路线图（图内推荐资源可点击内附链接直达学习）】
【AI入门必读书籍-花书、西瓜书、动手学深度学习等等...】
【机器学习经典算法视频教程+课件源码、机器学习实战项目】
【深度学习与神经网络入门教程】
【计算机视觉+NLP经典项目实战源码】
【大模型入门自学资料包】
【学术论文写作攻略工具】

2. 无监督学习（Unsupervised Learning）

用于无标注数据，主要是找结构或分组。

• 聚类算法（Clustering）：

  • K均值（K-Means）

  • DBSCAN（基于密度的空间聚类）

  • 层次聚类（Hierarchical Clustering）

• 降维算法（Dimensionality Reduction）：

  • 主成分分析（PCA）

  • t-SNE

  • UMAP

• 异常检测（Anomaly Detection）：如基于孤立森林、局部离群因子（LOF）等。

3. 强化学习（Reinforcement Learning）

智能体与环境交互，通过奖励机制学习策略。

• Q-learning

• Deep Q Network (DQN)

• 策略梯度法（Policy Gradient）

• Proximal Policy Optimization (PPO)

• Actor-Critic 模型

二、深度学习算法（Deep Learning）

基于神经网络结构的学习算法，擅长处理高维复杂数据。

1. 前馈神经网络（Feedforward Neural Network, FNN）

最基础的神经网络结构。

2. 卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）

主要用于图像识别、视频处理等。

3. 循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）

适合处理序列数据，如语音识别、文本生成。

• LSTM（长短期记忆网络）

• GRU（门控循环单元）

4. 自注意力与变压器结构（Transformer）

目前最流行的架构，广泛用于自然语言处理和多模态任务。

• BERT、GPT 系列（如 ChatGPT）

• ViT（视觉Transformer）

5. 生成模型（Generative Models）

用于图像生成、文本生成、语音合成等。

• 生成对抗网络（GAN）

• 变分自编码器（VAE）

• 扩散模型（Diffusion Models）

三、传统人工智能算法（非机器学习类）

这些方法主要用于知识推理、规划与搜索等领域：

• 专家系统（Expert Systems）

• 启发式搜索算法（如 A 算法）*

• 博弈算法（如 Minimax，Alpha-Beta 剪枝）

• 遗传算法（Genetic Algorithm）

• 模拟退火（Simulated Annealing）

• 模糊逻辑（Fuzzy Logic）

---

小结表格

分类	常见算法	应用方向
监督学习	线性/逻辑回归、SVM、决策树、RF	分类、回归
无监督学习	K-Means、PCA、DBSCAN	聚类、降维、异常检测
强化学习	Q-Learning、DQN、PPO	游戏AI、自动驾驶、机器人控制
深度学习	CNN、RNN、Transformer、GAN	图像/语音识别、自然语言处理等
传统AI	A*、专家系统、遗传算法	路径规划、推理、优化问题