人工智能三大核心算法

1.决策树

根据一些feature进行分类，每个节点提一个问题，通过判断，将数据分为两类，再继续提问。这些问题是根据已有数据学习出来的，再投入新数据的时候，就可以根据这棵树上的问题，将数据划分到合适的叶子上。

2.随机森林

在源数据中随机选取数据，组成几个子集；S矩阵是源数据，有1-N条数据，ABC是feature，最后一列C是类别；由S随机生成M个子矩阵。

3.马尔可夫

MarkovChains由state和transitions组成；

例如，根据这一句话‘thequickbrownfoxjumpsoverthelazydog’，要得到markovchain；

步骤，先给每一个单词设定成一个状态，然后计算状态间转换的概率；

这是一句话计算出来的概率，当你用大量文本去做统计的时候，会得到更大的状态转移矩阵，例如the后面可以连接的单词，及相应的概率；

生活中，键盘输入法的备选结果也是一样的原理，模型会更高级

算法是一种应用程序吗人工智能算法与应用程序有什么区别呢

这是每个学程序设计开始时就学的。

程序=算法+数据结构

人工智能算法只是处理数据的一种策略，加上其他配合的部分就是普通应用程序。就和游戏也是应用程序一样。白马也是马。

为什么要用C/C++呢，是因为运行速度很重要。现在的套路是研究时用python进行快速开发，当出现性能问题时再把部分模块用C/C++重写。这个思路就是先把能用的产品做出来，再逐步做优化迭代开发。所以说只要会python的人就能从事人工智能的工作是不可能的，至少也要会三种python和C/C++还有asm。为什么要会asm，是因为可能会有AI专用芯片，一定会和硬件打交道的。

人工智能的算法的学习方法

如果是基础的算法，本质上就是简单的概率论和微积分，线代的运算，看懂了自己找相关的问题自己稍微算算就能掌握了。

当然可以通过比较学习，比较针对不同的问题不同算法之间的优劣，以及各种方法实现时采取的一些trick细节，想明白为什么这么做，能加深自己的理解。

如果是针对模型的学习，建议看相关论文，而且coding是少不了的，找到相关的数据集自己手动复现一下论文结果比光看论文效果明显很多。

人工智能调度算法

调度算法是指：根据系统的资源分配策略所规定的资源分配算法，如任务A在执行完后，选择哪个任务来执行，使得某个因素（如进程总执行时间，或者磁盘寻道时间等）最小。对于不同的系统目标，通常采用不同的调度算法。

ai与算法区别

AI与算法的区别在于，AI是一种广泛应用的术语，涵盖了机器学习、深度学习、自然语言处理等多个领域，旨在模拟人类的智能和思维。而算法则是解决特定问题的一组操作步骤，用于实现计算机程序，包括排序、查找、数学计算等。简单来说，算法是实现AI的工具之一，而AI则是算法应用的一个广泛领域。