人工智能目录

一、机器学习

1.1 线性回归

1.2 决策数

1.3 支持向量机

1.4 随机森林

1.5 聚类

1.6 降维

1.7 核方法

二、深度学习

2.1 常见网络

2.2 常见算子

2.3 常见参数

2.4 常见问题

2.5 经典问题

三、强化学习

3.1 Q-learning

3.2 Deep Q-Network（DQN）

3.3 Deep Deterministic Policy Gradient（DDPG）

3.4 Double-DQN

3.5 Dueling-DQN

3.6 Proximal Policy Optimization（PPO）

四、启发式算法

4.1 禁忌搜索算法

4.2 遗传算法

4.3 蚁群算法

4.4 粒子群算法

五、控制理论

5.1 PID

5.2 卡尔曼滤波