人工智能的常用算法主要包括决策树、支持向量机、朴素贝叶斯分类器、最小二乘法以及逻辑回归等，以下是对这些算法的具体介绍：
1、决策树：决策树是一种监督学习算法，主要用于分类和回归任务，它通过构建一棵决策树来模拟决策过程，每个内部节点代表一个特征上的测试，每个分支代表测试的结果，而最终的叶节点则是类别标签或数值预测。
2、支持向量机：支持向量机是一种二分类模型，其基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，SVM的学习策略是最大化类与类之间的间隔，最终可转化为一个凸二次规划问题。
3、朴素贝叶斯分类器：朴素贝叶斯分类器基于贝叶斯定理，假设特征之间相互独立，这种算法适用于处理大量数据集，并且能够处理多分类任务，尽管其假设在现实中往往不成立，但在实践中仍然非常有效。
4、最小二乘法：最小二乘法是一种数学优化技术，它通过最小化误差的平方和来寻找数据的最佳函数匹配，在线性回归中，它用于估计未知参数的值，以使模型最好地拟合观察到的数据点。
5、逻辑回归：逻辑回归虽然名字中有“回归”两字，但实际上是一种分类方法，主要用于二分类问题，它通过使用逻辑函数将线性回归的输出值映射到0到1之间，用以表示概率。
人工智能的常用算法涵盖了多种类型，每种算法都有其独特的应用场景和优缺点，了解这些算法的基本工作原理和适用场景有助于在实际项目中做出更合适的选择。
