人工智能中有哪些算法是能够根据以往数据预测以后的数据的?

很多数据挖掘或者是机器学习中的算法都能完成这个任务. 最简单的最小二乘法,复杂一点的时间序列分析的方法,简单的比如Auto regression (AR)等等

人工智能方面有哪些算法

模式识别需要非常好的概率论,数理统计;另外会用到少量矩阵代数,随机过程和高数中的一些运算,当然是比较基础的;如果要深入的话恐怕需要学泛函,但是一般情况下不需要达到这种深度.神经网络,遗传算法等智能算法在模式识别有非常重要的应用,但是一般不需要学习计算机学科的人工智能,我们控制有一个交叉学科叫做智能控制是讲这些的,智能控制不需要什么基础,有中学数学的集合和对空间有一点点的了解就足够了,模糊数学的基础是包含在这门学科里的.

算法包括人工智能还有什么

对于人工智能一个普遍的认知是人工智能三要素:数据、算力、算法.数据是整个互联网世界和物联网发展的基础,算力将数据进行计算,算法针对不同行业建立了对应的模型,三者俱全,才勉强算是人工智能,满足这三者,企业也才能实现从数据到价值的输出.现在中国的人工智能,最不缺数据,而算力也在不断提升,但是却因为算法不够成熟,没有自己的原创算法而导致很多假人工智能的出现,说得委婉些,可以叫做弱人工智能、弱AI.

人工智能算法都有哪些

不太明白你所说的“人工智能算法”指的是什么? 我觉得像决策树、mlp、逻辑回归都算是经典的人工智能算法吧

数据挖掘算法有哪些

数据挖掘的核心是为数据建立模型的过程.所有的数据挖掘产品都有这个建模过程,不同的是它们构造模型的方式互不相同.进行数据挖掘时可采用许多不同的算法. 决策.

常用的数据挖掘算法有哪几类?

有十大经典算法: 我是看谭磊的那本书学的. 下面是网站给出的答案: 1. c4.5 c4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是id3算法. c4.5算法继.

人工智能和机器学习在数据挖掘的应用

机器学习(machine learning, ml)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科.专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学.

数据挖掘算法有哪些

国际权威的学术组织the ieee international conference on data mining (icdm) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法:c4.5, k-means, svm, apriori, em, pagerank.

大数据挖掘常用的方法有哪些

数据清洗目的主要有:①解决数据质量问题;②让数据更适合做挖掘;数据清洗是对数据审查过程中发现的明显错误值、缺失值、异常值、可疑数据,选用一定方法进行.

数据挖掘,人工智能,模式识别等学科的公共数学基础有哪些

你好!前面说的很对,数理统计和概率论是必不可缺的.现在所谓的人工智能不外乎运用统计学知识(这里面当然有概率,本就是密不可分的)去忽悠人.至于数据挖掘、模式识别什么的需要有相应的专业知识和数学基础,什么线性代数、矩阵论少不了.大兄弟要是想学好,还是先学数理统计,这样可以入门;然后具体到某个方面,对应的学学相关的数学基础(你搞模式识别,矩阵少不了);真要全学那就无穷无尽了.仅代表个人观点,不喜勿喷,谢谢.