AI建模平臺通常支持多種建模算法，這有助于滿足不同場景下的需求。其中線性回歸是最簡單且常用的建模方法之一。它適用于基于連續變量預測結果的場景，通過擬合數據點與線性函數，找到最佳擬合直線。線性回歸的優點在于模型簡單易懂，但對數據的假設較為苛刻，僅適用于數據之間線性關系比較明顯的情況。
決策樹是另一種常見的建模算法，它能夠通過一系列規則來對數據進行分類或回歸。決策樹簡單直觀，易于解釋，適用于非線性關系的建模任務。而且決策樹算法還可以很好地處理特征之間的交互作用，對于數據特征的缺失也能有一定的容忍度。
除了決策樹，支持向量機(SVM)也是一種常用的建模算法。SVM能夠通過在特征空間中尋找最大間隔超平面來進行分類或回歸。相比于其他算法，SVM在處理高維數據和數據量較少的情況下表現得更為出色，且對于處理非線性問題有較強的能力。
聚類算法也是AI建模平臺中常見的算法之一。聚類算法通過對數據點進行分組，從而發現數據的內在結構和規律。其中，K-means聚類是應用最廣泛的一種算法，它能將數據點劃分為K個類別，使得同一類別內的數據點相似度較高，不同類別之間的相似度較低。
深度學習算法在近年來得到了廣泛的應用和發展，尤其在圖像識別、語音識別等領域取得了重大突破。深度學習算法通過多層神經網絡來學習復雜的數據特征表示，能夠處理大規模數據、高維數據，并且在很多任務上達到了比傳統算法更好的效果。
AI建模平臺通常支持多種建模算法，包括線性回歸、決策樹、支持向量機、聚類算法和深度學習算法等。不同的算法適用于不同的場景，用戶可以根據具體任務需求和數據特點選擇合適的算法進行建模。
