最近比较忙，上班忙工作，下班忙着陪儿子玩，只能抽空复习一下，好不容易把高中数学看了一遍，比起初中数学来说要困难了不少，而且增加了不少的选修课程，里面有蛮多大学的课程，比如微积分和矩阵初步，同时还有不少统计学的入门知识。不过总体看下来，觉得自己从基础开始复习还是值得的，对于早已遗忘的一些知识点又有了一些理解，直觉这些和之前林林总总看的一些关于人工智能相关的一些领域知识有一定的联系（我的脑细胞神经元反

Keras介绍及安装1什么是Keras2一些基本概念21符号计算21张量3安装使用演示1一个简单神经网络2模型可视化参考阅读1Keras介绍及安装1.1什么是KerasKeras是一个基于Python的高层神经网络库，其可以使用Tensorflow、Theano以及CNTK等著名深度学习框架作为后端。Keras的设计理念为简单而便捷，你可以通过几行代码构建一个复杂的卷积神经网络或循环神经网络。1.

文章目录一.机器学习概述人工智能概述人工智能、机器学习和深度学习的关系机器学习工作流程1.定义2.工作流程3.获取到的数据集介绍4.数据基本处理5.特征工程6.机器学习7.模型评估机器学习算法分类模型评估Azure机器学习模型搭建实验深度学习简介二.机器学习基础环境按照与使用安装第三方库jupyternotebook使用三.Matplotlibmatplotlib之helloworld实现一个简单

一前提条件1.安装好Anaconda，Pycharm。2.用Anaconda配置好tensorFlow或者pytorch环境condainfo-e查看配置好的环境二pycharm创建工程，完成与Anaconda的“联姻”选择File----NewProject，然后选择已经在Anaconda中配置好的环境，下面以tensorflow为例即完成创建新工程三为新的工程配置视觉图像处理库3.1安装pyt

姓名：Jyx描述：人工智能学习笔记聚类聚类是一种非监督学习，聚类需要将一系列样本输入到聚类算法中，学习样本的内在结构。聚类往往不单独存在，而是作为一个大的监督学习算法的一部分存在聚类的原则。

目录1扫盲阶段2.数学基础知识3.机器学习基础知识4.回归4.1.观察数据4.2.拆分数据集4.3.特征表示法4.4.特征组合4.5.损失4.6.拟合程度4.7.正则化4.8.逻辑回归5.分类6.神经网络初探人工智能知识，初步认识数据处理、分类、回归。1扫盲阶段1.1四类人员从角色维度分为四类人员了解者：大致了解理论，对结果具有判断能力。开发者：了解理论，根据业务场景选择合适算法，进行机器学习方面

感觉学习人工智能算法很痛苦，以前的数据结构没有好好学，因此希望通过记笔记来让自己学得好一点。环境：AIStudio中的notebook注：代码示例来源于我的人工智能课老师，一些部分的解释来源于飞桨的文档中，另一些会标注出处，侵删。分析老师给的代码示例（1）查看当前paddlepaddle环境查看当前paddlepaddle环境没什么可说的。（2）完成mnist数据集的加载完成mnist数据集的加载

人人看得懂的AI教程，从0开始入门AI教程，一步一步AI，人工智能学习笔记现在写书真的方便，闲来无事写了本从0开始学AI的书籍，哈哈一、基础知识1.1人工智能概览1.2机器学习1.3深度学习1.4数据科学二

认识列表在C++中我们会学习多维数组，在Python中我们学到了一种新的存储信息的方法，即列表。列表让你能够在一个地方存储成组的信息，其中可以只包含数百个元素。列表是python中非常实用的一种方法。列表可以存储很多元素，而且这些元素之间还没有任何关系。在python中我们用方括号来表示列表，中间元素用逗号隔开，下面示例：如示例，python的列表可以把所有的列表元素全部打印出来，包括方括号都打印

家人们，好久不见哈！最近在尝试着学习人工智能的相关知识和具体技能呀。说实话，当像我这样的小白初探人工智能体系时，总是被很多未知的名词以及茫茫内容所淹没，便去想通过网络学习帮助自己建立正确的人工智能基本概念认知。在此，我便进一步对人工智能体系从人工智能、机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、知识图谱等笔记中进行宏观的探索和认知，同时也帮助感兴趣的小伙伴一起入门人工智能呀。目录一、人工智能概述

1人工智能知识体系学习心得1.1概述人工智能（ArtificialIntelligence）最初在1956年达特茅斯会议上提出，之后研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之拓展，人工智能通常是指研究与开发用于模拟、延伸和拓展人的智能的理论、方法、技术及系统的一门新兴的交叉学科。经过半个多世纪的经验积累和计算机算力的提高，现今人工智能的发展正处于第三次浪潮，人工智能的理论和技术日趋成熟，应

人工智能学习笔记-1-入门介绍tensorflow2.0人工智能三学派三学派定义神经网络设计过程张量生成常用函数笔记来自【北京大学】Tensorflow2.0笔记来自:https://www.bilibili.com

文章目录1.线性回归1.1概念1.2回归问题求解1.3求解a和b2.线性回归实战准备2.1Scikit-Learn2.2调用Sklearn求解线性回归问题2.3评估模型表现2.3.1均方误差MSE2.3.2R2R^2R2值2.3.3编程2.4图形展示1.画散点图2.多张图同时展示3.多因子线性回归实战流程1.线性回归回归分析：根据数据，确定两种或两种以上变量之间互相依赖的定量关系![在这里插入图片

学习来源【机器学习】基于SVM人脸识别算法的一些对比探究（先降维好还是先标准化好等对比分析）_○(＾皿＾)っHiahiahia…的博客-CSDN博客实验原理有关svm原理请移步该篇通俗易懂的博客机器学习算法（一）SVM_yaoyz105-CSDN博客_svm下图或许可以简单概括svm功能与原理有关深究svm原理请移步该篇通俗易懂的博客机器学习算法（一）SVM_yaoyz105-CSDN博客_svm

本文为人工智能学习笔记记录,参考机器之心，AI有道，Google资源目录深度学习基础1.深度学习基本概念2.logistic回归3.浅层网络的特点4.深度神经网络的特点5.偏差与方差6.正则化7.最优化

前言C++提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、基于大津算法//米粒分割算法voidImageSmoothHandle::riceDetection(){MatoImg,imageOutput,imageOtsu;stringfp="../resource/米粒图片.png";//相对路径，相对.cpp文件的路径oImg=readImageV2(fp);//imshow("riceIm

Unity3D人工智能学习笔记第3章寻找最短路径并避开障碍物——AI寻路3.1.实现AI寻路的3种工作方式3.1.1基本术语3.1.2AI寻路的三种方式方式1：创建基于单元的导航图基于单元的导航图是将游戏地图划分为多个正方形单元或六边形单元组成的规则网格

数据分析平台01|数据平台概况图示上面图中所示就是微软人工智能数据平台的相关的技术。02.1|CortanaIntelligenceSuite从上面图中可以看到，其中有一个CortanaIntelligenceSuite，翻译过来叫做人工智能套件，是微软在azure上面对于人工智能的一整套套件。02|Azure数据湖泊数据湖泊解决方案数据湖泊的解决方案是目前很火的一个解决方案，主要分为三个步骤，导

Epoch在模型训练的过程中，运行模型对全部数据完成一次前向传播和反向传播的完整过程叫做一个epoch在梯度下降的模型训练的过程中，神经网络逐渐从不拟合状态到优化拟合状态，达到最优状态之后会进入过拟合状态。因此epoch并非越大越好，一般是指在50到200之间。数据越多样，相应epoch就越大。Batchsize当我们处理较大的数据集时，一次向网络喂入全部数据得不到很好的训练效果。通常我们将整个样

词汇内容引自博客教主的博文-AI人工智能词汇集-这里收藏博文中的词汇中英对照以供日后学习查询LetterAAccumulatederrorbackpropagation累积误差逆传播ActivationFunction激活函数AdaptiveResonanceTheory/ART自适应谐振理论Addictivemodel加性学习AdversarialNetworks对抗网络AffineLayer仿

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身为一个菜鸡，我经常在数据处理过程中，遇到比较两个样本是否符合同一分布，以及两个模型之间是否相似之类的问题。也是在这个过程中，我才逐渐知道有个东西叫KL散度(divergence)，在这里记录一下。其实在阅读一些文献的时候就见到过这个名词的身影，查阅了一些资料和博客知道，这个名词来源于信息论，来衡量信息的丢失，拓展一下就可以比较两个系统的相似性或者两个样本之间的分布是否一致；在这里先梳理一下信息论

原创：王稳钺资料来源：单博人工智能如今已经和人们的生活密不可分。如果对人工智能感兴趣，想要学习人工智能该如何学习呢？1.人工智能在哪里？先从日常生活中的人工智能聊起。淘宝、抖音等软件，它们是一种推荐系统，会推测用户喜欢什么。比如最近天气冷了，可能得想买一件羽绒服，在淘宝搜索以后，就会发现淘宝在最近几天总会推荐相关的产品。阿里云音乐也是一样的原理。比如最近有在听李荣浩的歌，网易云就会推荐一些相关的歌

在订阅本专栏之前，强烈建议您看一下本篇文章，因为这是本专栏将会详细介绍的内容，内容涵盖了主流的机器学习算法以及机器学习常见的技术。机器学习是什么主要讲解了什么是机器学习，并且机器学习分为监督学习和无监督学习，并且简单的介绍了一下，监督学习有回归和分类，无监督学习有聚类等。单变量线性回归算法讲解单变量的线性回归，从代价函数开始讲，为了找到最好的代价函数，也就是模型，我们需要找到损失函数（代价函数）的

3.1分类问题实例对垃圾邮件进行检测任务输入：电子邮件输出：此为垃圾邮件/浦东邮件流程（人）标注样本邮件为垃圾/普通（计算机）获取匹配的样本邮件及其标签，学习其特征（计算机）针对新的邮件，自动识别其类型特征用于帮助判断是否为垃圾邮件的属性发件人包含字符：%&*正文包含：现金、领取等等其他分类问题图像分类数字识别考试通过预测概念根据已知样本的某些特征，判断一个新的样本属于哪种已知的样本类分类方法逻辑

LeNet—卷积神经网络的开篇之作YannLeCun于1998年提出，通过共享卷积核减少了网络的参数。LeNet有2个卷积层和3个全连接层在特征提取阶段，卷积层以外的标准化、池化、激活等都看做是卷积层的附属，不计入层数统计。卷积层：6个5×5的卷积核，步长1，不使用全零填充池化层：2×2最大值池化，步长2，不使用全零填充代码中只有Model类继承这里不同，完整代码参考classLeNet(Mode

一、爬虫介绍与常用工具第一个爬虫fromurllib.requestimporturlopenurl='http://www.baidu.com'response=urlopen(url)print(response.read().decode())print(response.getcode())#返回状态码print(response.geturl())#实际访问的urlprint(respo

机器学习有很多经典算法，其中有一个叫做『神经网络』的算法目前最受追捧，因为击败李世石的阿尔法狗所用到的算法实际上就是基于神经网络的深度学习算法。由于其算法结构类似于人脑神经结构，所以人们对他给予了厚望，希望通过神经网络算法实现真正的AI。神经网络（NeuralNetwork(NN)）一个典型的神经网络如下图其最基本的神经元是由一个线性函数和一个非线性的激活函数组成：这个线性函数与之前线性回归是一样

学习来源https://blog.csdn.net/weixin_43840511/article/details/114897769实验原理实验内容1.数据生成及规范化处理利用高斯模型，生成N类（N＞5）数据（2Dor3D），并对生成样本进行规范化处理2．基于生成数据，利用感知器准则实现多类分类，得到最终分界面的表达式。3．生成测试数据列，并对测试数据进行分类判别。代码实现第一部分数据生成及规范

学习来源：线性判别分析LDA原理总结-刘建平Pinard-博客园Fisher线性分类器的设计与实现_海绵的博客-CSDN博客一、实验内容二、基本思想若把样本的多维特征空间的点投影到一条直线上，就能把特征空间压缩成一维。那么关键就是找到这条直线的方向，找得好，分得好，找不好，就混在一起。因此fisher方法目标就是找到这个最好的直线方向以及如何实现向最好方向投影的变换。这个投影变换恰是我们所寻求的解

学习来自梯度下降基本步骤如下图所示我们以一个二元函数为例计算设一个二元函数为y=0.5*(x1+x2)^2-x1*x2一、则生成原函数图像代码如下#一、构建一个函数为y=0.5*(x1+x2)^2-x1*x2的图像#原函数如下#二维原始图像deff2(x,y):return0.15*(x+0.5)**2+0.25*(y-0.25)**2+0.35*(1.5*x-0.2*y+0.35)**2X1=n

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这是小编的其他文章,希望对大家有所帮助,点击即可阅读人工智能常用的十大算法人工智能数学基础（二）十大经典算法（图像处理）为了方便大家学习交流，我建了一个扣裙：966367816另外我还整理了整整python人工智能学习笔记

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最近我参加了一个人工智能与自然语言处理的课程，这是第一周的学习笔记。这份笔记不涉及一般知识，全部都是与实践(我在这门课上的作业)有关的总结。文章目录理论学习人工智能的五种模型：作业1.RuleBased基于规则的模型2.ProbabilityBased基于概率的模型理论学习人工智能的五种模型：RuleBased基于规则的模型ProbabilityBased基于概率的模型SearchBased基于搜

文章目录1引言2基本思想及发展历史3基本遗传算法详细步骤3.1编码3.2初始群体设定3.3设计适应度函数3.4遗传操作3.4.1选择3.4.2交叉3.4.3变异4基本遗传算法总结5遗传算法改进5.1双倍体遗传算法5.2双种群遗传算法5.3自适应遗传算法6参考文献1引言  本次学习报告主要介绍基本遗传算法的详细过程以及三种遗传算法的改进算法，旨在回顾和整理这一学期习得的部分知识。在撰写报告的过程中，

有些问题之所以很困难有可能并不是问题本身很困难，而是自己没有把问题定义清楚。有时候把一个要解决的问题定义清楚问题本身就解决了一大半。这篇笔记是想通过一个简单的例子，介绍一下在人工智能或者机器学习领域中如何定义一个问题，顺便介绍一下解决这个问题的办法。问题很简单，是一个导航问题，如图是罗马尼亚的地图，从Arad城市到Bucharest寻找最佳路径。OK把这个问题分解一下：1、问题的初始状态是什么（I

1.背景介绍机器学习分为监督学习和无监督学习。监督学习是指使用算法对结构化或非结构化的有标注的数据进行解析，从数据中学习，获取数据中特定的结构模型，然后使用这些结构或者模型对未知的数据进行预测。机器学习在计算机视觉的落地应用，如人脸识别等，都是通过训练和预测，基于监督学习模式的深度学习应用。在训练阶段，先对数据进行自动筛选和并自动人脸特征提取，得到训练后的深度模型。在预测阶段，使用训练模型对视频图

除了在这里记录一些生活琐事之外，我还决定在这里记录一下自己的学习和见闻。做一个简单的自我背景介绍吧，我本科来自国内某985高校的微电子专业，博士毕业于英国某罗素集团大学的物理学院，博士后加入了英国某高校电子信息与计算机学院的机器人课题组，并从此开始关注人工智能。对于一个非计算机科班出身，仅有本科一点C语言基础的人来说，这些东西对我来说都是全新的。关于人工智能的学习和研究需要以下几个核心知识点，我会

1什么是matplotlibmatplotlib：最流行的python底层绘图库，主要做数据可视化图表，名字取材于MATLAB,模仿matlab构建。2为什么要学习matplotlib1，能够将数据可视化，更直观的呈现2，使数据更加客观，更具说服力3matplotlib的基本要点假设一天中每隔两个小时的（range(0,24,2)）的气温分别是[15,13,14,5,17,20,25,26,27,

绘制散点图1假设通过爬虫，获取到西安2019年3月份和10月份每天白天的最高的气温，分别是列表a和列表b，那么此时如何寻找气温随时间变换的某种规律？a=[12,7,13,13,17,17,14,12,19,12,17,19,14,20,20,22,21,24,22,25,11,14,18,19,23,24,21,26,24,19,20]b=[22,28,22,20,16,12,20,17,14,1

1什么是numpy一个在python中做科学计算的基础库，重在数值计算，也是大部分python科学计算库的基础库，多用于在大型，多维数组上执行数值运算2numpy基础#!/usr/bin/python#-*-coding:utf-8-*-importnumpyasnpt1=np.array([1,2,3])print(t1)print(type(t1))t2=np.array(range(10))

一、有监督学习和无监督学习有监督学习就是训练用历史数据是既有问题又有答案，而无监督学习就是训练用历史数据是只有问题没有答案。正式的说法一般是把答案称之为标签label还有一种介于两者之间的混合学习方法，称为半监督学习。在无监督学习中，主要是发现数据中未知的结构或者是趋势。虽然原数据不含任何的标签，但我们希望可以对数据进行整合（分组或者聚类），或是简化数据（降维、移除不必要的变量或者检测异常值）。因

一、什么是信息？信息就是那些把我们不清楚的事情阐明的描述。二、常见的算法：“冒泡排序”算法，“八皇后问题”算法，MD5算法，ZIP2压缩算法三、什么是数据挖掘？首先是有一定量的数据作为研究对象，挖掘——顾名思义，说明有一些东西并不是放在表面上一眼就能看明白，要进行深度的研究、对比、甄别等工作，最终从中找到规律或知识，“挖掘”这个词用的很形象。四、什么是机器学习——我们先想想人类学习的目的是什么？是

目录1、什么是人工智能？2、消费级人工智能产品3、人工智能先锋4、什么是机器学习？5、什么是深度学习？6、机器学习最主要应用是什么？7、机器学习的应用领域8、总结：人工智能VS机器学习VS深度学习这是一篇笔记。1、什么是人工智能？艾伦麦席森图灵，英国，人工智能之父。1950年在论文《机器能思考吗？》中提出了图灵测试，一种用于判定机器是否具有智能的试验方法。提问者和回答者隔开，提问者通过一些装置（比

点击下载数据集importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp%matplotlibinlinedata=pd.read_csv("creditcard.csv")data.head()#查看样本是否平衡count_classes=pd.value_counts(data['Class'],sort=True).sort_ind