11、人工智能算法全解析：功能、实现与组合策略

人工智能算法全解析：功能、实现与组合策略

1. 数据处理与算法概述

在实际的数据处理中，除了常见的缩放方法如均值归一化和标准化，还需注意现实世界中的数据范围可能与训练数据不同，为避免问题，应裁剪超出预期范围的值。接下来，我们将深入探讨有助于理解数据的人工智能算法。思考人工智能算法可从两个方面入手：一是功能，即算法的设计目的；二是实现，即算法的工作方式。这两个方面都很重要，功能对构建的应用至关重要，而实现则在考虑约束条件（通常指数据集和部署设备）时非常关键。

2. 按功能划分的算法类型

从功能角度来看，有几种重要的算法类型。将待解决的问题与这些算法类型进行匹配称为“框架化”。

2.1 分类算法

分类算法旨在区分不同类型或类别的事物。例如，带有加速度计的健身监测器区分步行和跑步，带有图像传感器的安全系统区分空房间和有人的房间，野生动物相机区分四种不同的动物物种。分类可根据任务分为以下几类：
- 二元分类 ：输入属于两个类别之一。
- 多类分类 ：输入属于两个以上类别之一。
- 多标签分类 ：输入属于任意数量类别中的零个或多个。

最常见的分类形式是二元分类和多类分类，这两种形式至少需要两个类别。多标签分类相对较少。

2.2 回归算法

回归算法试图得出数值结果。例如，智能恒温器预测一小时后的温度，虚拟秤使用相机估计食品的重量，虚拟传感器根据电机的声音估计其转速。虚拟传感器是回归算法的一个有趣应用，它们可以利用现有传感器数据预测不同类型传