机器学习人工智能的算法有哪些？

人工智能算法有集成算法、回归算法、贝叶斯算法等。
一、集成算法。
1、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。
2、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。集成算法比使用单个模型预测出来的结果要精确的多，但需要进行大量的维护工作。
二、回归算法。
1、回归分析是在一系列的已知自变量与因变量之间的相关关系的基础上，建立变量之间的回归方程，把回归方程作为算法模型，通过其来实现对新自变量得出因变量的关系。
2、因此回归分析是实用的预测模型或分类模型。
三、贝叶斯算法。
1、朴素贝叶斯分类是一种十分简单的分类算法：对于给出的待分类项，求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率，哪个最大，就认为此待分类项属于哪个类别。
2、朴素贝叶斯分类分为三个阶段，根据具体情况确定特征属性，并对每个特征属性进行适当划分，形成训练样本集合。计算每个类别在训练样本中的出现频率及每个特征属性划分对每个类别的条件概率估计。使用分类器对待分类项进行分类。