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产品经理的人工智能学习库

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长短期记忆网络 – Long short-term memory | LSTM

神经网络机器学习深度学习人工智能

长短期记忆网络——通常被称为 LSTM，是一种特殊的 RNN，能够学习长期依赖性。由 Hochreiter 和 Schmidhuber（1997）提出的，并且在接下来的工作中被许多人改进和推广。LSTM 在各种各样的问题上表现非常出色，现在被广泛使用。

2019-12-18

1.9K0

Attention 机制

机器学习神经网络深度学习人工智能

Attention（注意力）机制如果浅层的理解，跟他的名字非常匹配。他的核心逻辑就是「从关注全部到关注重点」。

2019-12-18

1.9K0

卷积神经网络 – CNN

神经网络机器学习人工智能卷积神经网络深度学习

目前 CNN 已经得到了广泛的应用，比如：人脸识别、自动驾驶、美图秀秀、安防等很多领域。

2019-12-18

1.1K0

循环神经网络 – Recurrent Neural Network | RNN

神经网络语音识别机器学习深度学习

卷积神经网络 – CNN 和普通的算法大部分都是输入和输出的一一对应，也就是一个输入得到一个输出。不同的输入之间是没有联系的。

2019-12-18

1.2K0

机器学习 – machine learning | ML

编程算法机器学习监督学习无监督学习深度学习

1956 年提出 AI 概念，短短3年后（1959） Arthur Samuel 就提出了机器学习的概念：

2019-12-18

9240

判别式模型（Discriminative model）

机器学习神经网络深度学习人工智能

在机器学习领域判别模型是一种对未知数据 y 与已知数据 x 之间关系进行建模的方法。判别模型是一种基于概率理论的方法。已知输入变量 x ，判别模型通过构建条件概率分布 P(y|x) 预测 y 。

2019-12-18

1.4K0

遗传算法（Genetic algorithm | GA）

机器学习神经网络深度学习人工智能编程算法

遗传算法借鉴了生物学中的遗传原理，是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。

2019-12-18

1.1K0

K邻近 – k-nearest neighbors | KNN

机器学习神经网络深度学习人工智能编程算法

遗传算法借鉴了生物学中的遗传原理，是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。

2019-12-18

6920

线性判别分析 – Linear Discriminant Analysis | LDA

机器学习神经网络深度学习人工智能模式识别

逻辑回归是一种传统上仅限于两类分类问题的分类算法。如果您有两个以上的类，则线性判别分析算法是首选的线性分类技术。

2019-12-18

8330

元学习 – Meta learning

机器学习人工智能深度学习神经网络

深度学习：深度学习相比机器学习来说，在复杂问题上的效果更好，但是面对互相影响的问题或者连续问题时就无从下手了，智能处理一对一的映射问题；

2019-12-18

1K0

随机森林 – Random forest

决策树编程算法机器学习神经网络深度学习

随机森林属于集成学习中的 Bagging（Bootstrap AGgregation 的简称）方法。如果用图来表示他们之间的关系如下：

2019-12-18

1.2K0

迁移学习（Transfer learning）

迁移学习机器学习深度学习神经网络人工智能

迁移学习是一种机器学习的方法，指的是一个预训练的模型被重新用在另一个任务中。迁移学习与多任务学习以及概念飘移这些问题相关，它不是一个专门的机器学习领域。

2019-12-18

7640

粒子群算法（Particle swarm optimization | PSO）

编程算法机器学习神经网络深度学习人工智能

粒子群算法，也称粒子群优化算法或鸟群觅食算法（Particle Swarm Optimization），缩写为 PSO，是由J. Kennedy和R. C. Eberhart等开发的一种新的进化算法(Evolutionary Algorithm – EA)。

2019-12-18

7520

聚类分析（Cluster analysis）

聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程。它是一种重要的人类行为。

2019-12-18

8300

集成学习（Ensemble Learning）

现实生活中，大家都知道「人多力量大」，「3 个臭皮匠顶个诸葛亮」。而集成学习的核心思路就是「人多力量大」，它并没有创造出新的算法，而是把已有的算法进行结合，从而得到更好的效果。

2019-12-18

1.2K0

朴素贝叶斯 – Naive Bayes classifier | NBC

一旦计算，概率模型可用于使用贝叶斯定理对新数据进行预测。当您的数据是实值时，通常假设高斯分布（钟形曲线），以便您可以轻松估计这些概率。

2019-12-18

9790

支持向量机 – Support Vector Machine | SVM

超平面是分割输入变量空间的线。在SVM中，选择超平面以最佳地将输入变量空间中的点与它们的类（0级或1级）分开。在二维中，您可以将其视为一条线，并假设我们的所有输入点都可以被这条线完全分开。SVM学习算法找到导致超平面最好地分离类的系数。

2019-12-18

9580

回归评估指标——准确率、精准率、召回率、F1、ROC曲线、AUC曲线

机器学习神经网络深度学习人工智能

机器学习有很多评估的指标。有了这些指标我们就横向的比较哪些模型的表现更好。我们先从整体上来看看主流的评估指标都有哪些：

2019-12-18

14.7K0

无监督学习 – Unsupervised learning | UL

聚类算法无监督学习监督学习机器学习编程算法

无监督学习是一种机器学习的训练方式，它本质上是一个统计手段，在没有标签的数据里可以发现潜在的一些结构的一种训练方式。

2019-12-18

2.1K0

监督学习 – Supervised learning

线性回归编程算法监督学习决策树机器学习

监督学习需要有明确的目标，很清楚自己想要什么结果。比如：按照“既定规则”来分类、预测某个具体的值…

2019-12-18

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