人工智能入门模型图解如下：
- 决策树 ：
- 示意图 ：决策树原理示意图，展示了决策树如何通过一系列判断将数据分类到不同的叶子节点。
- 随机森林 ：
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原理 ：随机森林通过在源数据中随机选择数据，生成多个子矩阵，构建多个决策树。每棵树独立对新数据进行分类，最终通过投票机制决定预测结果。
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示意图 ：随机森林原理示意图，展示了随机森林如何通过多个决策树的投票机制进行预测。
- 逻辑回归 ：
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原理 ：当预测目标是概率时，简单的线性模型无法满足需求，因此需要逻辑回归模型。它能够将预测值限制在0到1的范围内，通过数学转换实现这一目标。
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示意图 ：逻辑回归模型曲线图，展示了逻辑回归如何将预测值限制在0到1的范围内。
- 支持向量机 ：
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原理 ：支持向量机的核心目标是在分类数据时找到一个最优的超平面，使得两类数据之间的边界最大化。
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示意图 ：支持向量机原理示意图，展示了如何通过找到最优超平面来进行数据分类。
- 深度学习模型（如Keras） ：
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原理 ：深度学习模型通过多层神经网络进行学习和预测，能够处理复杂的非线性关系。Keras是一个常用的深度学习框架，可以快速搭建和训练深度学习模型。
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示意图 ：Keras原理示意图，展示了如何使用Keras搭建一个深度学习模型。
这些模型是人工智能入门的重要基础，涵盖了从简单的决策树到复杂的深度学习模型。通过学习和理解这些模型的原理和示意图，可以更好地掌握人工智能的基本知识和应用技能。
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