svm遺傳演算法

Ⅰ ai演算法有哪些

  AI人工智慧的演算法有很多，比如決策樹、粒子群演算法、隨機森林演算法、邏輯回歸、SVM、遺傳演算法、樸素貝葉斯、K最近鄰演算法、貪婪演算法、K均值演算法、Adaboost演算法、蟻群演算法、神經網路、馬爾可夫等等。
1、粒子群演算法：又稱粒子群優化演算法，縮寫為 PSO， 是近些年新發展起來的一種進化演算法。
  PSO 演算法屬於進化演算法的一種，和遺傳演算法相似，從隨機解出發，通過迭代尋找最優解，這種演算法以其實現容易、精度高、收斂快等優點引起了學術界的重視，並且在解決實際問題中展示了其優越性。
2、遺傳演算法：遺傳演算法是計算數學中用於解決最佳化的，是進化演算法的一種。
  遺傳演算法通常實現方式為一種模擬。對於一個最優化問題，一定數量的候選解（稱為個體）的抽象表示（稱為染色體）的種群向更好的解進化。
3、貪婪演算法：貪婪演算法是一種不追求最優解，只希望得到較為滿意解的方法。貪婪演算法一般可以快速得到滿意的解，貪婪演算法常以當前情況為基礎作最優選擇，而不考慮各種可能的整體情況。
  
4、蟻群演算法：又稱螞蟻演算法，是一種用來在圖中尋找優化路徑的機率型技術。它由Marco Dorigo於1992年在他的博士論文中引入，其靈感來源於螞蟻在尋找食物過程中發現路徑的行為。

Ⅱ 常用的數據挖掘演算法有哪幾類

常用的數據挖掘演算法分為以下幾類：神經網路，遺傳演算法，回歸演算法，聚類分析演算法，貝耶斯演算法。

目前已經進入大數據的時代，所以數據挖掘和大數據分析的就業前景非常好，學好大數據分析和數據挖掘可以在各個領域中發揮自己的價值；同時，大數據分析並不是一蹴而就的事情，而是需要你日積月累的數據處理經驗，不是會被輕易替代的。一家公司的各項工作，基本上都都用數據體現出來，一位高級的數據分析師職位通常是數據職能架構中領航者，擁有較高的分析和思辨能力，對於業務的理解到位，並且深度知曉公司的管理和商業行為，他可以負責一個子產品或模塊級別的項目，帶領團隊來全面解決問題，把控手下數據分析師的工作質量。

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