AI经典算法

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AI 经典算法是 AI 领域的基础核心方法，广泛应用于数据分类、聚类、回归预测等传统机器学习任务，实用性强且易于理解落地。

分类算法

• 逻辑回归：虽名为 “回归”，实则用于二分类任务，通过 Sigmoid 函数输出概率值，适用于信用评估、垃圾邮件识别等场景。
• 决策树：以树形结构直观呈现决策逻辑，每个节点代表特征判断，叶子节点为分类结果，优点是可解释性强，适合简单场景的快速决策。
• 支持向量机（SVM）：通过寻找最优分离超平面实现分类，能有效处理高维数据，在图像识别、文本分类等领域曾广泛应用。
  

聚类算法

• K - 均值（K-Means）：将数据划分为 K 个簇，通过迭代更新簇中心使簇内相似度最高、簇间相似度最低，适用于客户分群、数据分组等无监督任务。
• 层次聚类：无需预先指定簇数，通过构建树状聚类结构（自上而下或自下而上），适合探索数据的内在层级关系。
  

回归算法

• 线性回归：假设特征与目标值呈线性关系，通过最小二乘法求解最优参数，用于房价预测、销量预估等连续值预测场景。
• 岭回归与 Lasso 回归：针对线性回归的过拟合问题，分别通过 L2 正则化和 L1 正则化约束参数，适用于特征维度较高的数据建模。