12、人工智能技术全面解析

人工智能技术全面解析

1. 人工智能基础概念

1.1 人工智能的工作方式

人工智能通过将海量数据与快速迭代处理以及智能算法相结合，使软件能够自动学习并推断数据中的模式。认知计算算法试图模仿人类大脑，通过分析文本、语音、图像或对象来给出期望的输出，它是人工智能的一个子领域，用于提供与机器自然、类人的交互。

1.2 分类与回归算法

分类算法将数据分类到特定的组中，而回归算法则预测一个实际值。在回归模型中有多个预测变量时，需要选择最佳的预测变量组合来构建最优的预测模型。当存在包含一些相关预测变量的大型多元数据集时，这些变量可以总结为几个新的变量，它们是原始变量的线性组合，基于主成分的技术包括主成分回归。当因变量本质上是二元的（如 0 或 1、真或假、是或否）时，应使用逻辑回归。

1.3 变量选择方法

可以使用前向选择、后向消除或双向消除来在每一步添加或删除变量。前向选择不断向集合中添加变量并评估模型的性能，当不再需要（或无法实现）进一步改进时停止；后向消除则删除变量，直到没有额外的变量可以在不造成重大损失的情况下删除；双向消除是这两种方法的良好结合。

2. 机器学习算法

2.1 k - 最近邻算法

k - 最近邻算法是一种监督学习算法，其中数据的输出值是已知的，但如何得到输出是未知的。

2.2 决策树与随机森林

决策树以树的形式表示选择及其结果，节点表示事件或选择，图的边表示决策规则或条件。随机森林可以进行回归和分类，与决策树相比，它在减少维度（或变量）、处理缺失值、异常值和探索数据方面表现更好。袋装法选