以下是2025年主流AI算法分类及核心应用场景的体系化梳理：

一、‌监督学习算法‌

线性回归‌

通过最小化预测值与实际值的平方误差，建立连续变量间的线性关系模型

典型应用：房价预测、销售额趋势分析‌

逻辑回归‌

采用Sigmoid函数处理二元分类问题，输出概率值

典型应用：金融风控（贷款违约预测）、医疗诊断‌

支持向量机(SVM)‌

通过寻找最优超平面实现高维空间分类，核函数可处理非线性问题

典型应用：文本分类、图像识别‌

二、‌无监督学习算法‌

K-均值聚类‌

基于欧氏距离将数据划分为K个簇，需预先指定聚类数量

典型应用：客户分群、异常检测‌

主成分分析(PCA)‌

通过正交变换将高维数据降维，保留最大方差特征

典型应用：数据可视化、特征压缩‌

自组织映射(SOM)‌

竞争学习神经网络，保持拓扑结构的同时降低维度

典型应用：基因序列分析、市场细分‌

三、‌深度学习算法‌

卷积神经网络(CNN)‌

局部连接+权值共享机制，擅长处理网格状拓扑数据

典型应用：医学影像分析、自动驾驶视觉系统‌

循环神经网络(RNN)‌

具有时间记忆功能的网络结构，处理序列数据

变体LSTM/GRU解决长程依赖问题‌

生成对抗网络(GAN)‌

生成器与判别器对抗训练，产生逼真合成数据

典型应用：艺术创作、数据增强‌

四、‌强化学习算法‌

Q-Learning‌

基于价值迭代的免模型算法，通过Q表存储状态-动作价值

典型应用：机器人路径规划‌

深度确定性策略梯度(DDPG)‌

Actor-Critic框架下处理连续动作空间问题

典型应用：工业控制、机械臂操作‌

五、‌自然语言处理算法‌

Transformer架构‌

自注意力机制实现并行化序列处理，支撑大语言模型

典型应用：机器翻译、智能写作‌

BERT‌

双向编码器表征，通过掩码语言建模预训练

典型应用：搜索引擎优化、情感分析‌

算法选择指南‌：

结构化数据预测：随机森林/XGBoost‌

非结构化数据处理：CNN/Transformer‌

小样本场景：迁移学习+微调‌

实时决策需求：强化学习‌

当前技术前沿已出现第三代脉冲神经网络(SNN)，其生物神经元模拟特性在边缘计算场景展现优势‌。建议结合具体业务场景的数据特性、实时性要求和算力资源进行算法选型‌。