還有哪些智能演算法組合

1. 人工智慧演算法有哪些

人工智慧演算法有：決策樹、隨機森林演算法、邏輯回歸、SVM、樸素貝葉斯、K最近鄰演算法、K均值演算法、Adaboost演算法、神經網路、馬爾可夫。

2. 智能演算法有哪些

模擬退火演算法,啟發式搜索,遺傳演算法,局部搜索,禁忌搜索.....我一個也不會

3. 智能演算法有哪些

模擬退火演算法，禁忌搜索，群智能演算法，遺傳演算法，量子優化演算法。

4. 有哪些經典的人工智慧演算法

不太明白你所說的「人工智慧演算法」指的是什麼？
我覺得像決策樹、MLP、邏輯回歸都算是經典的人工智慧演算法吧

5. 最新的vcu軟體智能演算法有哪些

蟻群其實還是算比較新的
「智能演算法」是指在工程實踐中，經常會接觸到一些比較「新穎」的演算法或理論，比如模擬退火，遺傳演算法，禁忌搜索，神經網路，天牛須搜索演算法，麻雀搜索演算法等。這些演算法或理論都有一些共同的特性（比如模擬自然過程。它們在解決一些復雜的工程問題時大有用武之地。
智能優化演算法要解決的一般是最優化問題。最優化問題可以分為
（1）求解一個函數中，使得函數值最小的自變數取值的函數優化問題和
（2）在一個解空間裡面，尋找最優解，使目標函數值最小的組合優化問題。典型的組合優化問題有：旅行商問題（TravelingSalesmanProblem，TSP），加工調度問題（SchelingProblem），0－1背包問題（KnapsackProblem），以及裝箱問題（BinPackingProblem）等。

6. 典型人工智慧演算法有哪些

人工智慧主要典型演算法，有梯度下降的演算法，減少過擬合的dropout演算法等等。

7. 智能演算法有哪些

（1）人工神經網路（Artificial Neural Network）類：反向傳播（Backpropagation）、波爾茲曼機（Boltzmann Machine）、卷積神經網路（Convolutional Neural Network）、Hopfield網路（hopfield Network）、多層感知器（Multilyer Perceptron）、徑向基函數網路（Radial Basis Function Network，RBFN）、受限波爾茲曼機（Restricted Boltzmann Machine）、回歸神經網路（Recurrent Neural Network，RNN）、自組織映射（Self-organizing Map，SOM）、尖峰神經網路（Spiking Neural Network）等。
（2）貝葉斯類（Bayesin）：樸素貝葉斯（Naive Bayes）、高斯貝葉斯（Gaussian Naive Bayes）、多項樸素貝葉斯（Multinomial Naive Bayes）、平均-依賴性評估（Averaged One-Dependence Estimators，AODE）
貝葉斯信念網路（Bayesian Belief Network，BBN）、貝葉斯網路（Bayesian Network，BN）等。
（3）決策樹（Decision Tree）類：分類和回歸樹（Classification and Regression Tree，CART）、迭代Dichotomiser3（Iterative Dichotomiser 3， ID3）,C4.5演算法（C4.5 Algorithm）、C5.0演算法（C5.0 Algorithm）、卡方自動交互檢測（Chi-squared Automatic Interaction Detection，CHAID）、決策殘端（Decision Stump）、ID3演算法（ID3 Algorithm）、隨機森林（Random Forest）、SLIQ（Supervised Learning in Quest）等。
（4）線性分類器（Linear Classifier）類：Fisher的線性判別（Fisher』s Linear Discriminant）
線性回歸（Linear Regression）、邏輯回歸（Logistic Regression）、多項邏輯回歸（Multionmial Logistic Regression）、樸素貝葉斯分類器（Naive Bayes Classifier）、感知（Perception）、支持向量機（Support Vector Machine）等。
常見的無監督學習類演算法包括：
（1） 人工神經網路（Artificial Neural Network）類：生成對抗網路（Generative Adversarial Networks，GAN），前饋神經網路（Feedforward Neural Network）、邏輯學習機（Logic Learning Machine）、自組織映射（Self-organizing Map）等。
（2） 關聯規則學習（Association Rule Learning）類：先驗演算法（Apriori Algorithm）、Eclat演算法（Eclat Algorithm）、FP-Growth演算法等。
（3）分層聚類演算法（Hierarchical Clustering）：單連鎖聚類（Single-linkage Clustering），概念聚類（Conceptual Clustering）等。
（4）聚類分析（Cluster analysis）：BIRCH演算法、DBSCAN演算法，期望最大化（Expectation-maximization，EM）、模糊聚類（Fuzzy Clustering）、K-means演算法、K均值聚類（K-means Clustering）、K-medians聚類、均值漂移演算法（Mean-shift）、OPTICS演算法等。

8. 目前前沿的人工智慧演算法是什麼（除了遺傳演算法，神經網路等）

人工免疫系統、序列參數優化、進化多目標、粒子群優化、模糊規則等等都有吧~一個方向就夠做的了~~

9. 請列舉一些經典演算法和近代智能演算法，只列出名字也可以

近代智能演算法：人工神經網路，遺傳演算法，模擬退火，禁忌搜索，蟻群演算法，粒子群演算法，變鄰域搜索，魚群演算法等等。

經典演算法：動態規劃法，分支定界法，貪婪法，遞推法，回溯法，歸納法，遞歸法，窮舉搜索法，分治法，迭代法等等。

樓主，給我加分吧，多謝了。

10. 人工智慧十大演算法

人工智慧十大演算法如下

線性回歸（Linear Regression）可能是最流行的機器學習演算法。線性回歸就是要找一條直線，並且讓這條直線盡可能地擬合散點圖中的數據點。它試圖通過將直線方程與該數據擬合來表示自變數（x值）和數值結果（y值）。然後就可以用這條線來預測未來的值！

邏輯回歸（Logistic regression）與線性回歸類似，但它是用於輸出為二進制的情況（即，當結果只能有兩個可能的值）。對最終輸出的預測是一個非線性的S型函數，稱為logistic function, g()。

決策樹（Decision Trees）可用於回歸和分類任務。

樸素貝葉斯（Naive Bayes）是基於貝葉斯定理。它測量每個類的概率，每個類的條件概率給出x的值。這個演算法用於分類問題，得到一個二進制「是/非」的結果。看看下面的方程式。

支持向量機（Support Vector Machine，SVM）是一種用於分類問題的監督演算法。支持向量機試圖在數據點之間繪制兩條線，它們之間的邊距最大。為此，我們將數據項繪制為n維空間中的點，其中，n是輸入特徵的數量。在此基礎上，支持向量機找到一個最優邊界，稱為超平面（Hyperplane），它通過類標簽將可能的輸出進行最佳分離。

K-最近鄰演算法（K-Nearest Neighbors，KNN）非常簡單。KNN通過在整個訓練集中搜索K個最相似的實例，即K個鄰居，並為所有這些K個實例分配一個公共輸出變數，來對對象進行分類。

K-均值（K-means）是通過對數據集進行分類來聚類的。例如，這個演算法可用於根據購買歷史將用戶分組。它在數據集中找到K個聚類。K-均值用於無監督學習，因此，我們只需使用訓練數據X，以及我們想要識別的聚類數量K。

隨機森林（Random Forest）是一種非常流行的集成機器學習演算法。這個演算法的基本思想是，許多人的意見要比個人的意見更准確。在隨機森林中，我們使用決策樹集成（參見決策樹）。

由於我們今天能夠捕獲的數據量之大，機器學習問題變得更加復雜。這就意味著訓練極其緩慢，而且很難找到一個好的解決方案。這一問題，通常被稱為「維數災難」（Curse of dimensionality）。

人工神經網路（Artificial Neural Networks，ANN）可以處理大型復雜的機器學習任務。神經網路本質上是一組帶有權值的邊和節點組成的相互連接的層，稱為神經元。在輸入層和輸出層之間，我們可以插入多個隱藏層。人工神經網路使用了兩個隱藏層。除此之外，還需要處理深度學習。