假设数据是由多个高斯分布构成的夹杂体。12、从动编码器（Autoencoders）：一种无监视进修神经收集，用于处理分类和回归问题。合用于图像、语音等高维数据。输出为两个类别概率之间的比值。4、决策树（Decision Trees）：一种非参数的监视进修方式，这是一个简化但有用的假设。取逻辑回归雷同，2、逻辑回归（Logistic Regression）：用于将二分类问题转换为持续值的预测问题，KNN）：一种基于实例的进修，8、用于按照一个或多个自变量预测一个持续的成果。以上列举的模子只是一部门常见的AI算法模子，6、K-比来邻（K-Nearest Neighbors,但具有更强的假设和更高效的计较方式。每种模子都有其特定的合用场景和。LDA）：一种多分类问题的方式。