人工智能常用的算法有以下幾種：
1. 邏輯回歸（Logistic Regression）：用于二分類任務，通過線性回歸模型將輸入數據映射到一個概率值。
2. 決策樹（Decision Tree）：通過樹狀結構對數據進行分類或回歸。
3. 支持向量機（Support Vector Machine）：用于分類和回歸問題，通過尋找一個最優超平面將數據分隔開。
4. 隨機森林（Random Forest）：基于多個決策樹的集成學習算法，用于分類和回歸問題。
5. K近鄰算法（K-Nearest Neighbors）：通過測量數據之間的距離，將新數據分類為其最近的K個鄰居的多數類別。
6. 樸素貝葉斯（Naive Bayes）：基于貝葉斯定理，用于分類問題，假設特征之間相互獨立。
7. 神經網絡（Neural Networks）：通過多個神經元層的組合，建立一個模擬生物神經網絡的模型，用于分類和回歸問題。
8. 遺傳算法（Genetic Algorithm）：通過模擬自然選擇，以進化的方式搜索最優解，用于優化問題。
9. 主成分分析（Principal Component Analysis）：用于數據降維，通過線性變換將高維數據映射到低維空間。
10. 聚類算法（Clustering）：用于將數據劃分為不同的組別，常用的算法有K均值算法、層次聚類算法等。
