30 个 AI 核心算法全景：数据科学家的能力导航图

从预测房价的线性回归，到驱动大语言模型的 Transformer，AI 算法的版图广阔且层层递进 —— 很多数据科学家容易陷入 “会用某几个算法，却看不清整体体系” 的困境。这张 “30 个 AI 算法图谱”，正是将零散的算法知识梳理成从基础到复杂、从单一任务到通用智能的完整路径，覆盖监督学习、无监督学习、强化学习、深度学习四大核心领域，是数据科学家构建知识框架的导航图。

一、监督学习：从 “线性关系” 到 “集成增强”—— 预测与分类的核心武器

监督学习是 AI 算法的基础，核心是 “用带标签的数据训练模型，实现预测或分类”，图谱中前 10 个算法覆盖了监督学习从简单到复杂的进化路径。

1. 基础回归与分类：搭建预测的 “入门工具”

• 线性回归：监督学习的 “起点算法”，通过拟合输入与输出的线性关系（如 “房屋面积→房价”），实现连续值预测。它的核心是最小化误差平方和，原理简单但能解决多数基础预测问题（如销量预测、库存预估）。
• 逻辑回归：并非 “回归” 而是分类算法，通过 Sigmoid 函数将输出映射到 0-1 概率区间，实现二分类（如 “邮件是否为垃圾邮件”“用户是否会流失”），是金融风控、医疗诊断的基础工具。
• 决策树：用 “树状规则” 拆分数据（如 “年龄 > 30？→ 收入 > 5k？”），直观易懂且能处理非线性关系，但单棵树易过拟合。
• k 近邻（K-NN）：基于 “相似样本有相似标签” 的直觉，通过计算待预测样本与训练集的距离，取最近的 k 个样本的标签作为结果，适合简单分类（如手写数字识别）。
• 朴素贝叶斯：基于贝叶斯定理的概率分类器，假设特征之间相互独立，计算样本属于某类别的概率，在文本分类（如新闻分类、垃圾邮件检测）中效率极高。

2. 集成学习：用 “团队协作” 提升性能

单一算法的能力有限，集成学习通过组合多个弱模型，实现 “1+1>2” 的效果，是工业界常用的高性能算法：

• 随机森林：将多棵决策树的结果投票 / 平均，既保留了决策树处理非线性的能力，又通过 “随机选特征、随机抽样” 降低了过拟合风险，是数据科学竞赛的 “入门利器”，常用于客户分群、信用评分。
• 梯度提升（Gradient Boosting）：按 “迭代纠错” 的逻辑，每棵新树都拟合上一轮模型的误差，逐步提升预测精度；AdaBoost 是其早期形式，通过调整样本权重强化难分样本的学习。
• XGBoost：优化版梯度提升算法，加入正则化、并行计算、缺失值处理等特性，是近年数据科学竞赛的 “常胜将军”，在点击率预测、风控建模中性能远超传统算法。

二、无监督学习：从 “聚类” 到 “降维”—— 挖掘数据的隐藏规律

无监督学习无需标签数据，核心是 “从数据中自动发现模式”，图谱中 11-15、26-28 覆盖了其两大核心任务：聚类与降维。

1. 聚类：给数据 “分组”

• K-Means：将数据划分为 k 个簇，通过 “随机选中心→分配样本→更新中心” 的迭代，让簇内样本尽可能相似、簇间尽可能不同，适合客户分群、用户画像（如电商将用户按消费习惯分为 “高价值”“潜力”“流失风险” 组）。
• K-Means++：K-Means 的优化版，通过更合理的初始中心选择（选离已选中心最远的点），避免 K-Means 陷入局部最优的问题。
• 层次聚类：不预设簇数，通过 “合并相似簇”（凝聚式）或 “拆分大簇”（分裂式）形成树状结构，适合探索性数据分析（如生物物种分类）。
• DBSCAN：基于密度的聚类算法，无需预设簇数，能自动识别任意形状的簇（如环形、不规则簇），同时标记异常点，适合异常检测（如信用卡欺诈交易识别）。
• 孤立森林：专门用于异常检测的算法，通过随机划分数据，异常点会更快被孤立，适合处理高维数据的异常（如服务器日志中的异常请求）。

2. 降维：简化数据的 “维度灾难”

高维数据（如特征数达数百的用户行为数据）会导致计算量大、模型过拟合，降维算法通过保留核心信息，将数据压缩到低维空间：

• PCA（主成分分析）：找到数据方差最大的方向（主成分），将数据投影到这些方向上，实现降维同时保留大部分信息，常用于图像压缩、特征预处理。
• t-SNE：非线性降维算法，专注于 “保持局部样本的相似性”，能将高维数据（如文本嵌入、图像特征）可视化成 2D/3D 图，是数据分析中探索数据分布的常用工具。

三、强化学习：从 “试错奖励” 到 “自主决策”—— 让智能体学会行动

强化学习的核心是 “智能体在环境中通过试错获得奖励，优化行为策略”，图谱中 16-20、29 覆盖了其从基础到进阶的算法。

1. 基础值函数方法

• Q-Learning：通过学习 “状态 – 动作价值函数（Q 函数）”，判断在某状态下采取某动作能获得的未来奖励，是强化学习的入门算法，常用于简单游戏（如迷宫寻路、贪吃蛇）。
• SARSA：与 Q-Learning 类似，但 Q-Learning 是 “离线学习”（学习最优动作的价值），SARSA 是 “在线学习”（学习实际执行动作的价值），更适合有探索约束的场景。
• 深度 Q 网络（DQN）：将 Q 函数用神经网络（CNN/RNN）表示，解决了传统 Q-Learning 无法处理高维状态（如游戏画面）的问题，AlphaGo 的早期版本就基于 DQN 思路。

2. 策略梯度与决策框架

• 策略梯度：直接优化动作策略（如 “在某状态下选择某动作的概率”），而非学习价值函数，适合连续动作空间（如机器人控制）。
• Actor-Critic：结合 “值函数（Critic）评估动作价值” 与 “策略（Actor）选择动作”，兼顾策略梯度的灵活性和值函数的稳定性，是当前强化学习的主流框架之一。
• 马尔可夫决策过程（MDP）：强化学习的理论框架，用 “状态、动作、转移概率、奖励” 描述智能体与环境的交互，是所有强化学习算法的理论基础。

四、深度学习：从 “神经元” 到 “注意力”—— 解锁复杂任务的通用智能

深度学习是基于神经网络的算法体系，通过多层非线性变换提取复杂特征，是当前 AI（大模型、计算机视觉）的核心技术，图谱中 21-25、30 覆盖了其核心模型。

1. 基础神经网络与专用模型

• 人工神经网络（ANN）：深度学习的基础单元，由输入层、隐藏层、输出层的神经元组成，通过反向传播优化权重，能拟合复杂非线性关系，但早期受限于数据和算力，应用范围窄。
• 卷积神经网络（CNN）：专为处理网格数据（如图像、语音）设计，通过卷积层提取局部特征（如图像的边缘、纹理）、池化层压缩数据，是计算机视觉的核心（如人脸识别、物体检测、医疗影像分析）。
• 循环神经网络（RNN）：处理序列数据（如文本、时间序列）的模型，通过 “循环连接” 保留前序信息，但存在 “长期依赖” 问题（无法记住长序列的早期信息）。
• 长短期记忆网络（LSTM）：RNN 的改进版，通过 “门控单元”（输入门、遗忘门、输出门）解决长期依赖问题，是早期自然语言处理（如机器翻译、文本生成）的主流模型。
• 自编码器：无监督深度学习模型，通过 “编码（压缩数据）→解码（重建数据）” 学习数据的紧凑表示，常用于数据压缩、异常检测、预训练特征提取。

2. 通用智能的突破：Transformer

• Transformer：2017 年提出的模型，核心是 “注意力机制”—— 让模型在处理序列时，动态关注不同位置的信息（如翻译 “苹果” 时，关注前文的 “吃” 或 “手机” 来判断词义）。它摆脱了 RNN 的序列依赖，支持并行计算，是当前大语言模型（GPT、Llama）、多模态模型（Gemini）的基础，彻底改变了自然语言处理、计算机视觉的技术格局。

3. 进化启发的优化：遗传算法

• 遗传算法：模拟自然进化的优化算法，通过 “选择（保留优解）、交叉（组合解）、变异（随机修改）” 迭代寻找最优解，适合传统算法难以解决的复杂优化问题（如路径规划、参数调优）。

五、从基础到进阶：30 个算法的成长路径

这 30 个算法并非孤立存在，而是构成了数据科学家的 “能力进阶路线”：

• 入门阶段：掌握线性回归、逻辑回归、K-Means 等基础算法，能解决简单的预测、分类、聚类任务；
• 进阶阶段：学习随机森林、XGBoost 等集成学习算法，提升模型性能；掌握 CNN、LSTM 等专用深度学习模型，处理图像、序列数据；
• 高阶阶段：深入 Transformer、强化学习算法，构建通用智能模型（如大语言模型、智能体），解锁复杂业务场景。

结语：算法是工具，体系是核心

对数据科学家而言，掌握 30 个算法不是 “背诵公式”，而是理解 “每个算法的适用场景、优缺点、进化逻辑”—— 比如当需要快速做客户分群时，K-Means 是首选；当追求预测精度时，XGBoost 更合适；当处理图像时，CNN 是标配；当构建对话机器人时，Transformer 是基础。

这张图谱的价值，在于将零散的算法知识整合成 “可导航的体系”，帮助数据科学家从 “会用单个工具” 升级为 “能根据业务场景选择最优算法组合”—— 毕竟，AI 的核心不是算法本身，而是用算法解决实际问题的能力。