人工智能（AI）已经成为当今科技领域的热门话题。人工智能算法是实现人工智能的核心技术。入门级人工智能算法是人工智能初学者必须掌握的基础知识。本文将介绍人工智能算法中最基础的入门级算法。
一、线性回归算法
线性回归算法是一种用于预测数值型数据的算法。它基于最小二乘法原理，通过拟合数据集中的数据点，找到最佳的拟合直线（或超平面），从而预测未来数据的趋势。线性回归算法广泛应用于金融、经济、医疗等领域。
二、逻辑回归算法
逻辑回归算法是一种用于分类数据的算法。它基于逻辑函数，通过拟合数据集中的数据点，找到最佳的分类边界，从而将数据点划分为不同的类别。逻辑回归算法广泛应用于广告推荐、风险评估等领域。
三、决策树算法
决策树算法是一种用于分类和回归数据的算法。它通过构建一棵树形结构，将数据点划分为不同的类别或预测数值。决策树算法广泛应用于医疗诊断、金融风险评估等领域。
四、支持向量机算法
支持向量机算法是一种用于分类和回归数据的算法。它通过寻找最大化分类边界的超平面，将数据点划分为不同的类别或预测数值。支持向量机算法广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。
五、聚类算法
聚类算法是一种用于将数据点按照相似性分组的算法。它通过计算数据点之间的距离或相似性，将数据点划分为不同的簇。聚类算法广泛应用于市场细分、社交网络分析等领域。
入门级人工智能算法是人工智能初学者必须掌握的基础知识。本文介绍了人工智能算法中最基础的入门级算法，包括线性回归算法、逻辑回归算法、决策树算法、支持向量机算法和聚类算法。这些算法在不同的领域得到了广泛应用。掌握这些算法，可以帮助初学者更好地理解人工智能算法的基本原理和应用场景。
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