人工智能算法有哪些種類
機器學習算法：機器學習是人工智能領域中的一個重要分支，其核心在于讓計算機通過觀測和學習數據，并從中提取出模式和規律，以此來預測未來可能發生的事件。機器學習算法包括分類(Classification)、聚類(Clustering)、回歸(Regression)等不同的類型。
深度學習算法：深度學習是機器學習的一種分支，它模擬人腦神經網絡的結構，利用多層神經網絡來處理大量復雜數據。深度學習算法包括卷積神經網絡(CNN)、遞歸神經網絡(RNN)等等。
自然語言處理算法：自然語言處理算法是人工智能技術在文本處理領域的應用，包括語音識別、文本分類、分詞和實體識別等。
遺傳算法：遺傳算法是一種優化算法，根據達爾文的自然選擇學說，用于繁殖和進化最適應環境的物種，并將其應用于優化問題的求解。
支持向量機算法：支持向量機是一種監督學習算法，用于分類和回歸分析，主要應用于數據挖掘、模式識別和機器學習等領域。
這些算法只是人工智能技術中的一部分，還有許多其他類型的算法，如決策樹、KNN算法、樸素貝葉斯算法、神經進化和蟻群算法等。
審核編輯：彭菁
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