人工智能算法、模型、框架

1、算法（Algorithm）

算法可以看作是一种具体的计算步骤或方法，它解决的是“怎么做”的问题。在数学中，算法就像是求解一个方程的具体步骤。例如，牛顿迭代法是一种算法，用于求解方程的根。

举个例子

要计算1+2+3+…+10的和，可以1+2=3，3+3=6，6+4=10……按照顺序做加法，得出总和为55；

也可以用等差数列计算和的方式，【（1+10）*10】/2=55

算法指的就是上述不同的计算方法。

人工智能领域常见的算法

机器学习算法：

线性回归（Linear Regression）：用于预测连续值，基于输入特征和输出值之间的线性关系。

逻辑回归（Logistic Regression）：虽然名字中有“回归”，但实际上用于分类问题，通过计算概率来预测分类结果。

决策树（Decision Trees）：通过一系列规则对数据进行分割，每个分割点代表一个特征和该特征的值。

随机森林（Random Forests）：由多个决策树组成，每个树基于随机样本和特征构建，最终