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2026/7/23 13:04:55
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搜索算法是 AI 基础,分为盲目搜索与启发式搜索。广度优先、深度优先属于盲目搜索,A * 等算法利用启发信息加速寻优。搜索用于路径规划、逻辑推理、博弈 AI 等,高效搜索策略是智能系统快速决策的关键。
聚类分析将无标签数据按相似度分组,常见算法 K-Means、DBSCAN、层次聚类。用于用户分群、异常检测、图像分割等。聚类结果依赖距离定义与参数选择,是探索性数据分析重要工具,帮助发现数据内在结构。
监督学习是最常见的机器学习范式,利用带标签数据训练模型。模型学习输入与输出间映射关系,用于预测未知样本。典型应用包括分类与回归。分类如垃圾邮件识别,回归如房价预测。监督学习效果依赖数据质量与标签准确性,是工业界最常用范式。
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