‌AI算法公式是人工智能技术的核心数学表达，通过数据输入、模型计算和结果输出来实现智能决策。关键亮点包括：线性回归的预测性、神经网络的层次化学习、决策树的可解释性，以及强化学习的动态优化能力。‌

1. ‌线性回归公式（预测模型）‌
   公式：Y = β₀ + β₁X₁ + β₂X₂ + ... + βₙXₙ + ε
   作用：通过权重（β）计算输入变量（X）与输出（Y）的线性关系，适用于房价预测、销售趋势分析等场景。

2. ‌神经网络（深度学习）‌
   核心公式：a⁽ˡ⁾ = σ(W⁽ˡ⁾a⁽ˡ⁻¹⁾ + b⁽ˡ⁾)
   特点：多层神经元（W为权重，b为偏置，σ为激活函数）逐层计算，擅长图像识别、自然语言处理等复杂任务。

3. ‌决策树（分类与回归）‌
   分裂准则：信息增益（ID3算法）或基尼系数（CART算法）
   优势：通过if-then规则生成树状结构，直观易解释，常用于金融风控和医疗诊断。

4. ‌强化学习（动态决策）‌
   贝尔曼方程：V(s) = maxₐ[R(s,a) + γV(s')]
   机制：智能体通过奖励（R）和折扣因子（γ）优化策略，应用于游戏AI和自动驾驶。

AI算法公式是技术落地的基石，选择合适模型需结合数据特征与任务目标。持续优化参数和训练数据能进一步提升效果。