模糊数学、神经网络、小波变换、遗传算法、人工免疫系统、参数优化、粒子群算法，等等，简单应用，有高等数学知识即可。SVM算法，粒子群算法，免疫算法，种类太多了，各种算法还有改进版，比如说遗传神经网络。
人工智能常用的算法有：线性回归、逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。线性回归 线性回归（Linear Regression）可能是最流行的机器学习算法。
AI人工智能的几种常用算法有人工神经网络遗传算法、模拟退火算法、群集智能蚁群算法和例子群算等。
人工智能（AI）是指让计算机模拟人类智能的科学与技术。近年来，随着技术的发展，人工智能领域涌现出许多子领域和技术。
Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器(强分类器)。
K-最近邻算法（K-NearestNeighbors，KNN）非常简单。KNN通过在整个训练集中搜索K个最相似的实例，即K个邻居，并为所有这些K个实例分配一个公共输出变量，来对对象进行分类。
机器学习 知识图谱是一种将知识以图谱的形式呈现出来的技术。它可以将不同的实体和概念以节点的形式表示出来，并通过边来表示它们之间的关系。知识图谱可以帮助计算机更好地理解和处理信息，从而实现更加智能化的应用。
在模型服务方面，AIStation可以高效集成合作伙伴的AI应用，例如图像识别、OCR识别、语音识别、智能客服、智能风控等，通过对模型与算力的统一管理，加速AI应用的场景落地。
金融风控AI—评分卡模型算法(1)对于缺失值，根据不同的情况我们分类处理：（1）如果缺失的不多，比如家属数量缺失不多，可以直接删除含有缺失值的样本。
用户兴趣标签的生成 当AI算法分析用户的行为数据并找到用户的偏好后，它可以自动生成用户的兴趣标签。兴趣标签是一种描述用户兴趣或行为的标记，可以帮助AI算法更好地了解用户的需求和喜好。
综上所述，人工智能的“创造性”是一种让计算机能够产生新颖、有价值、有意义的作品的能力，它涉及到数据、算法和评估三个方面。人工智能的创造性是一个不断进步和变化的领域，它有着广阔的应用前景和挑战。
首先机器人不可能具有创造性，不会生成事先没有放进去的东西。当然，这样说不包括偶然出故障的情况。机器所表现出来的“意识”是事先已明确化的人类程序员的意向，或是依照程序员所指定的规则从这些意向中导出的子意向。
人工智能的写作和创作是通过自然语言处理（NLP）和生成模型实现的。下面是一种常见的方法：数据收集和准备：为了训练一个能够写作和创作的人工智能模型，需要大量的文本数据作为训练素材。
什么是人工智能的“创造性”，它如何实现？不久后，他成了一名专职的科学老师，主要带孩子们做手工。
