人工智能（AI）算法是计算机程序，用于模拟人类智能和学习能力。常见的AI算法主要应用于图像识别、语音识别、自动驾驶等领域。

AI算法根据不同的应用场景和目标，有适用于分类、聚类、回归等多种任务的算法。

以下是一些常见的AI算法：

1. 线性回归（Linear Regression）：可能是最流行的机器学习算法之一，用于预测一个因变量和一个或多个自变量之间的关系。

2. 支持向量机 (SVM)：一种分类和回归算法，其目标是找到一个最优的超平面来分隔不同类别的数据点。

3. 最近邻居 (KNN)：一种基于实例的学习算法，通过测量不同实例之间的距离来进行分类或回归。

4. 逻辑回归：一种分类算法，主要用于二分类问题。

5. 决策树：一种基于树结构的分类和回归算法，通过一系列的判断条件进行分类。

6. K均值算法：一种聚类算法，主要用于将数据集划分为K个簇，其中每个数据点属于最近的均值（簇中心）。

7. 随机森林：一种集成学习算法，主要用于解决分类和回归问题。

8. 朴素贝叶斯：一种基于概率的分类算法，主要用于文本分类等场合。

9. 神经网络：模拟人脑神经元之间的连接和信息传递过程，用于模式识别、分类和预测等问题。

10. Adaboost（Adaptive Boosting）：一种集成学习算法，通过对训练数据进行加权，使得前一个基本分类器分错的样本在后一个基本分类器中得到更多的关注。

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