機器學習中有很多的演算法，具體來說包括正則化演算法、整合演算法、決策樹演算法、回歸、人工神經網路、深度學習、支援向量機、降維演算法、聚類演算法、基於例項的演算法、貝葉斯演算法、關聯規則學習演算法、圖模型，我們在學習機器學習中肯定無法避免這些演算法的學習。在這篇文章中我們重點給大家介紹一下回歸演算法和人工神經網路演算法的相關知識，希望能夠幫助大家更好地理解機器學習。
回歸演算法是機器學習中乙個重要的演算法，一般來說，回歸是用於估計兩種變數之間關係的統計過程。當用於分析因變數和乙個 多個自變數之間的關係時，該演算法能提供很多建模和分析多個變數的技巧。具體一點說，回歸分析可以幫助我們理解當任意乙個自變數變化，另乙個自變數不變時，因變數變化的典型值。最常見的是，回歸分析能在給定自變數的條件下估計出因變數的條件期望。其實回歸演算法是統計學中的主要演算法，它已被納入統計機器學習。回歸演算法的案例有普通最小二乘回歸、線性回歸、邏輯回歸、逐步回歸、多元自適應回歸樣條、本地散點平滑估計。而回歸演算法的優點就是直接、快速、知名度高。缺點就是要求嚴格的假設、需要處理異常值。
人工神經網路也是乙個重要的演算法，人工神經網路是受生物神經網路啟發而構建的演算法模型。它是一種模式匹配，常被用於回歸和分類問題，但擁有龐大的子域，由數百種演算法和各類問題的變體組成。人工神經網路的例子有很多，比如說感知器、反向傳播、hopfield 網路、徑向基函式網路，而人工神經網路的優點具體有兩點，第一就是在語音、語義、視覺、各類遊戲（如圍棋）的任務中表現極好，第二就是演算法可以快速調整，適應新的問題。缺點具體體現在4點，第一就是需要大量資料進行訓練，第二就是訓練要求很高的硬體配置，第三就是模型處於「黑箱狀態」，難以理解內部機制。第四就是元引數（metaparameter）與網路拓撲選擇困難。
關於機器學習演算法中的回歸演算法和人工神經網路演算法的案例以及優缺點我們就給大家介紹到這裡了，我們在進行了解人工智慧學習的時候一定要去了解機器學習，了解機器學習一定要了解這些演算法，這些演算法都是循序漸進的，而人工神經網路演算法和回歸演算法都是機器學習中常見的演算法，我們在學習機器學習中一定不要忽視這些演算法的學習。
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