常用的AI算法模型有以下几种：

1、线性回归（Linear Regression）：一种简单且广泛使用的预测模型，用于根据一个或多个自变量预测一个连续的结果。

2、逻辑回归（Logistic Regression）：用于将二分类问题转换为连续值的预测问题，输出为两个类别概率之间的比值。

3、线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, LDA）：一种多分类问题的方法，与逻辑回归类似，但具有更强的假设和更高效的计算方法。

4、决策树（Decision Trees）：一种非参数的监督学习方法，用于解决分类和回归问题。

5、天真贝叶斯（Naive Bayes）：一种基于贝叶斯定理的分类模型，它假设特征之间相互独立，这是一个简化但有用的假设。

6、K-最近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）：一种基于实例的学习，根据最近邻的投票来分类新的样本。

7、支持向量机（Support Vector Machines, SVM）：一种二分类模型，通过寻找一个超平面将不同类别的数据分开，适用于高维特征空间。

8、集成方法（Ensemble Methods）：通过结合多个模型来提高预测性能和稳定性，如随机森林和梯度提升。

9、深度神经网络（Deep Neural Networks, DNN）：一种由多个非线性函数构成的多个隐藏层网络，可以自动提取数据的复杂特征，适用于图像、语音等高维数据。

10、DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）：一种基于密度的聚类算法，可以将数据点分为密集区域和稀疏区域，适用于发现任意形状的聚类。

11、高斯混合模型（Gaussian Mixture Models, GMM）：一种基于高斯分布的混合模型，可以用于聚类或生成模型，假设数据是由多个高斯分布组成的混合体。

12、自动编码器（Autoencoders）：一种无监督学习神经网络，可以学习到输入数据的压缩表示和重构输入的能力，常用于数据降维和特征提取。

13、孤立森林（Isolation Forest）：一种用于异常值检测的算法，通过随机选择数据点并创建决策树来工作。

以上列举的模型只是一部分常见的AI算法模型，实际上还有很多其他类型的模型和算法，每种模型都有其特定的适用场景和限制。