- 人工智慧和機器學習之間的關係是什麼？
- 機器學習是用來實現人工智慧的一種技術手段
- 演算法模型
- 概念：特殊的物件。特殊之處就在於該物件內部已經整合或者封裝好乙個某種方程（還沒有求出解的方程）
- 作用：演算法模型物件最終求出的解就是該演算法模型實現**或者分類的結果
- **
- 分類
- 樣本資料：numpy，dataframe
- 樣本資料和演算法模型之間的關聯：樣本資料是需要帶入到演算法模型物件中對其內部封裝的方程進行求解的操作。該過程被稱為模型的訓練。
- 組成部分：
- 特徵資料：自變數（樓層，採光率，面積）
- 目標資料：因變數（售價）
- 模型的分類：
- 有監督學習：如果模型需要的樣本資料中必須包含特徵和目標資料，則該模型歸為有監督學習的分類
- 無監督學習：如果模型需要的樣本資料只需要有特徵資料即可。
- sklearn模組：大概封裝了10多種演算法模型物件。
- 線性回歸演算法模型-》**
- knn演算法模型-》分類
分類和**的區別
- 分類
分類：輸入樣本資料，輸出對應的類別，將樣本中每個資料對應乙個已知屬性。(有監督學習)
分類演算法分為兩步：
(1)學習步：通過訓練樣本資料集，建立分類規則
(2)分類步：用已知的測試樣本集評估分類規則的準確率，若準確率可接受，則是使用該規則對除樣本以外的資料(待測樣本集)進行**。
- **
**：兩種或者兩種以上的變數之間相互依賴的函式模型，進行**或者控制。
**演算法分兩步：
(1)通過訓練集建立樣本模型
(2)通過檢驗後進行**或者控制
- 常用的分類與**演算法
1.回歸分析：線形回歸、非線性回歸、logistic回歸、嶺回歸、主成分回歸、最小二乘回歸等。
2.決策樹：分類演算法
3.ann(人工神經網路)：
4.貝葉斯網路
5、支援向量機(svm):將低維非線性轉換為高維線形進行計算。
機器學習和人工智慧
機械人和人工智慧這個領域確實已進入了瓶頸階段，因為現在的存在的各種人工智慧和機器裝置，都是人工程式設計控制的，再精密的動作都是在按照人工方式模擬下進行的，因此已經進入誤區。試想下 我們生下來就被遺傳了1 1 2的計算功能嗎？一生下來就能有意識的抬起手臂嗎？而目前再簡單的人工智慧都可以完成，但這僅僅侷...
人工智慧機器學習
機器學習是從資料中自動分析獲得規律 模型 並利用規律對未知資料進行 資料處理 首先將所有資料放在一起，然後將其順序打亂。由於順序不是判斷酒水的依據，我們並不期望順序影響到模型學習到的內容。換言之，我們判斷一種酒是紅的還是啤的，並不需要知道前一種或是接下來有什麼酒出現。這時，可以著手繪出視覺化的資料分...
人工智慧 機器學習 深度學習的包含關係
人工智慧包含機器學習，機器學習包含深度學習 深度神經網路 或參考 讀懂人工智慧 機器學習 深度學習的包含關係 大資料人工智慧技術，在應用層面包括機器學習 神經網路 深度學習等，它們都是現代人工智慧的核心技術。在大資料背景下，這些技術均得到了質的提公升，人工智慧 機器學習和深度學習的包含關係如下圖。1...