人工智能什么是启发：人工智能启发式算法

启发式算法是一种机器学习算法,通过从已经训练好的模型中学习到一些模式和规律,来辅助自己进行新的预测或分类。启发式算法通常使用启发函数来描述模型的估计值,启发函数将真实的标签值映射到估计的标签值。例如,在分类问题中,启发式算法可能会使用一个随机扰动项,以增加模型的准确性,或者使用一个外部知识来指导模型的推断。
启发式算法的目的是最大化最大化模型的准确性,而不是精确地预测标签值。因此,启发式算法通常会有一些不确定性,并且可能会产生与实际标签值不符的预测结果。但是,由于启发式算法能够为机器学习模型提供一些有用的指导,因此它们在实际应用中非常常见。