AI主要的作用就是利用計算機模擬各種生物智能來解決問題，生物智能的多樣性造就了計算機模擬智能的多樣性，但是不管模擬的智能是什么，整個處理的過程都是相似的，都需要把模擬的智能通過數學建模給抽象出來，找到這些數學模型的輸入輸出是什么，然后用計算機程序把整個模型的計算過程給實現，前面的建模抽象(模型)是從數學理論的角度對整個智能進行探究，而后面的計算機程序實現(算法)則是從計算機科學應用的角度對智能進行應用，這兩個過程都是AI不可或缺的過程，也通常都是同時存在的，因此在AI領域經常會聽到這兩個詞(模型和算法)，其實描述的是同一個問題的兩個方面，只不過看的角度和解決問題的點有所不同而已。

拿神經網絡做個例子，其實神經網絡主要的目的就是讓計算機模擬人的智能進行決策，但是計算機執行的都是一個一個的二進制計算，因此必須把人的神經網絡通過某種方式轉換成這種二進制計算，這種方式就是數據建模和算法實現，首先把人的神經網絡結構用數學模型的方式給呈現出來(神經網絡里面輸入層、隱藏層和輸出層)，而神經網絡內部的信息傳導以及每一個層級里面的具體實現則通過算法轉換成可編程的步驟在計算機程序里面實現。神經網絡從理論到應用過程

上面說的都是最理想的狀況，但是有時候我們的數學模型里面的很多參數可能都不是確定的，需要重復的試驗來得到能解決某個應用的最優的值，這個時候就需要利用算法來反推模型參數，還是上面的神經網絡，具體應該分多少層，每一個層應該有多少個節點，都是不確定的，因此需要先設定一些情況，用算法實現計算出來每一種情況最后得出的值，再通過對比擇優選擇一個相對理想的情況，把理想的情況帶入到模型里面更新模型參數。

通常來說人工智能里面常出現的反推算法主要有：Linear Regression(線性回歸)

Logistics Regression(邏輯回歸)

Decision Tree(決策數)

Neural Network(神經網絡)

K-Nearest Neighbors(K近鄰)

K-Means(K-平均)

而他們要用來優化的模型主要是：Linear Regression Model(找到變量之間的線性關系)Logistic Model(找到變量之間的邏輯關系)Decision Tree Model(找到具體的決策規則)Neural Network Model(找到具體的神經網絡結構)KNN Model(找到最優的K)K-Means Model(找到最優的K)

總結

以上是生活随笔為你收集整理的机器学习模型 知乎_机器学习中有哪些模型？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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