人工智能十大算法是朴素贝叶斯算法、K近邻算法、决策树算法、支持向量机算法、神经网络算法、遗传算法、粒子群算法、蚁群算法、随机森林算法、协同过滤算法，具体如下：朴素贝叶斯算法（Naive Bayes）：是一种基于贝叶斯定理的分类算法，常用于文本分类、垃圾邮件过滤等领域。
人工智能十大算法如下 线性回归（Linear Regression）可能是最流行的机器学习算法。线性回归就是要找一条直线，并且让这条直线尽可能地拟合散点图中的数据点。它试图通过将直线方程与该数据拟合来表示自变量（x 值）和数值结果（y 值）。
人工智能中的算法种类神经网络算法：人工神经网络系统是20世纪40年代后出现的。它是由众多的神经元可调的连接权值连接而成，具有大规模并行处理、分布式信息存储、良好的自组织自学习能力等特点。K-最近邻算法（K-NearestNeighbors，KNN）非常简单。
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。线性回归就是要找一条直线，并且让这条直线尽可能地拟合散点图中的数据点。它试图通过将直线方程与该数据拟合来表示自变量（x值）和数值结果（y值）。
人工智能算法有集成算法、回归算法、贝叶斯算法等。集成算法。简单算法一般复杂度低、速度快、易展示结果，其中的模型可以单独进行训练，并且它们的预测能以某种方式结合起来去做出一个总体预测。每种算法好像一种专家，集成就是把简单的算法组织起来，即多个专家共同决定结果。
人工神经网络是生物神经网络在某种简化意义下的技术复现，它的主要任务是根据生物神经网络的原理和实际应用的需要建造实用的人工神经网络模型，设计相应的学习算法，模拟人脑的某种智能活动，然后在技术上实现出来用以解决实际问题。
1、人工智能的三大基石—算法、数据和计算能力，算法作为其中之一，是非常重要的，那么人工智能都会涉及哪些算法呢？不同算法适用于哪些场景呢？ 按照模型训练方式不同可以分为监督学习（Supervised Learning），无监督学习（Unsupervised Learning）、半监督学习（Semi-supervised Learning）和强化学习（Reinforcement Learning）四大类。
2、模拟法：这种方法不仅关注智能效果，还要求实现方式与人类或生物机体相似。遗传算法和人工神经网络是这一类型的典型代表。遗传算法模拟生物的遗传进化过程，而人工神经网络则模拟大脑神经元的活动。这两种方法都能够用于实现智能效果。
3、人工智能包括哪些技术：机器学习：机器学习是人工智能的核心技术之一，它是指让计算机从数据中自动学习模式并进行预测和决策的能力。机器学习算法包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等。
4、人工神经网络是生物神经网络在某种简化意义下的技术复现，它的主要任务是根据生物神经网络的原理和实际应用的需要建造实用的人工神经网络模型，设计相应的学习算法，模拟人脑的某种智能活动，然后在技术上实现出来用以解决实际问题。
5、动态规划算法 动态规划算法是一种求解最优化问题的方法，通过将问题分解为若干个子问题，然后逐步求解子问题来找到原问题的最优解。常见的动态规划算法包括背包问题、最长公共子序列问题等。这类算法在处理复杂决策问题时非常有效。