或者说，在n维欧几里得空间中，行列式描述的是一个线性变换对“体积”所造成的影响。无论是在线性代数、多项式理论，还是在微积分学中（比如说换元积分法中），行列式作为基本的数学工具，都有着重要的应用。 行列式的特性可以被概括为一个交替多线性形式，这个本质使得行列式在欧几里德空间中可以成为描述“体积”的函数。一个n阶方块矩阵A的行列式可直观地定义如下：其中，Sn是集合{ 1, 2, ... 表示一个维空间到维空间的线性变换。那么什么是线性变换呢？无非是一个压缩或拉伸啊。假想原来空间中有一个维的立方体（随便什么形状），其中立方体内的每一个点都经过这个线性变换，变成维空间中的一个新立方体。 3，行列式是一个数对不对？这个数其实就是，结束了。就这么简单？没错，就这么简单。所以说：行列式的本质就是一句话：行列式就是线性变换的放大率！ 翻译成线性代数的表达就是：这还不够！我来解锁新的体验哈~行列式其实就是线性变换的放大率，所以你理解了：那么很自然，你很轻松就理解了：，因为同时你也必须很快能理解了因为再自然不过了啊，试想是什么意思呢？
在前面的篇幅中，我们简单的介绍过矩阵的定义，按照原计划本来，今天准备写特征分解以及奇异值分解，但是发现这其中涉及到比较多的矩阵相关的知识，所以在讨论这些问题之前，我们先来学习一下矩阵以及线性空间、线性变换等矩阵的知识 在数学中，矩阵（Matrix）是一个按照长方阵列排列的复数或实数集合，详细的定义可以参考人工智能AI（2）：线性代数之标量、向量、矩阵、张量。 减法数乘矩阵的数乘满足以下运算律：矩阵的加减法和矩阵的数乘合称矩阵的线性运算 。转置把矩阵A的行和列互相交换所产生的矩阵称为A的转置矩阵 ，这一过程称为矩阵的转置? 2 线性空间线性空间又称为向量空间。假设是两个长度不等的相交的向量（不在一条直线），则整个二维平面上的点，显然都可以通过的方式来表示。用数学的语言：就是所张成的线性空间。 如果在一条直线上，则那么就只能张成一维空间。如果都是原点，那么就只能张成零维空间了，也就是点。直观上可以理解为给元素装配了加法和数乘的非空集合。
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1定义我们都知道，函数与几何图形往往是有对应的关系，这个很好想象，特别是在三维以下的空间内，函数是几何图像的数学概括，而几何图像是函数的高度形象化，比如一个函数对应几何空间上若干点组成的图形。 为了更好的在数学上表达这种映射关系，（这里特指线性关系）于是就引进了矩阵。这里的矩阵就是表征上述空间映射的线性关系。 向量和矩阵范数 范数 是对向量和矩阵的一种度量,实际上是二维和三维 向量长度概念的一种推广.数域:数的集合,对加法和乘法封闭 （有理数、实数、复数数域）线性空间:可简化为向量的集合,对向量的加法和数量乘 0-范数：0范数表示向量中非零元素的个数（即为其稀疏度），因其不再满足三角不等性，严格的说此时p已不算是范数了，但很多人仍然称之为L0范数。 3矩阵的范数矩阵的范数( matrix norms )1-范数：， 列和范数，即所有矩阵列向量绝对值之和的最大值，matlab调用函数norm(A, 1)。
作者：Oleksii Kharkovyna编译：高璇、蛋酱本文转自：机器之心线性代数是 AI 专家必须掌握的知识，这已不再是个秘密。如果不掌握应用数学这个领域，你永远就只能是「门外汉」。 给初学者的解释：线性代数的本质第一次接触线性代数的人，通常会觉得线性代数长这样：?看起来就让人头大？你的脑海随即会浮现出两个问题：它们都是从哪儿来的？为什么需要这些运算？让我们做个简单的练习。 因此，线性代数是一套非常通用的思想和工具，可以应用于各个领域。但是「天下没有免费的午餐」，通用性的代价是：某些定义和定理有着毫无必要的复杂度。不过事实并非如此：实际上，许多抽象目的是简化而非复杂化。 如果你只想把人工智能和机器学习的工具当作一个黑匣子，那么你只需要足够的数学计算就可以确定你的问题是否符合模型使用。如果你想提出新想法，线性代数则是你必须要学习的东西。 克莱默（Cramer）、高斯（Gauss）、皮亚诺（Peano）等等许多人肯定从中发现了乐趣（他们首先取悦了自己），所以学习线性代数的人怎么会感到无聊呢？
如果不掌握应用数学这个领域，你永远就只能是「门外汉」。当然，学习线性代数道阻且长。数学，尤其是线性代数常与枯燥、复杂和毫无意义的事物联系起来。不过你还可以另辟蹊径。 给初学者的解释：线性代数的本质第一次接触线性代数的人，通常会觉得线性代数长这样：?看起来就让人头大？你的脑海随即会浮现出两个问题：它们都是从哪儿来的？为什么需要这些运算？让我们做个简单的练习。 因此，线性代数是一套非常通用的思想和工具，可以应用于各个领域。但是「天下没有免费的午餐」，通用性的代价是：某些定义和定理有着毫无必要的复杂度。不过事实并非如此：实际上，许多抽象目的是简化而非复杂化。 如果你只想把人工智能和机器学习的工具当作一个黑匣子，那么你只需要足够的数学计算就可以确定你的问题是否符合模型使用。如果你想提出新想法，线性代数则是你必须要学习的东西。 克莱默（Cramer）、高斯（Gauss）、皮亚诺（Peano）等等许多人肯定从中发现了乐趣（他们首先取悦了自己），所以学习线性代数的人怎么会感到无聊呢？
随着大数据发展上升为国家战略，大数据和人工智能的话题也越来越多。“人工智能（AI）和先进的机器学习技术是被广泛关注的新兴技术，将在企业甚至整个行业中掀起革命浪潮。 大数据：一切进化的关键之钥不过，有些人认为，有了人工智能，大数据技术就无关紧要了，这种观点实不可取，需要特别指出的是，人工智能是一项诞生于60年前的”古老“技术，之所以能够在今天焕发青春，主要得益于两大技术的发展 然而，现在越来越多的不法分子正在通过各种方法寻找攻击的切入点，而大数据分析、人工智能等先进技术已经成为他们寻找攻击切入点的有效工具，面对这样的情况，企业唯有”以其人之道还施彼身“来应对，利用大数据和人工智能技术为企业建立一道无法逾越的安全长城 机器学习：与大数据分析相辅形成而实际上，大数据和人工智能、机器学习是相辅相成、互相促进的，一方面，大数据是人工智能、机器学习的基础，反过来，人工智能也能够有效促进大数据分析更加的全面和准确。 因此，在大数据分析领域，众厂商也纷纷将人工智能、机器学习技术融入到他们的产品中。
文章目录弱人工智能（Weak AI）弱人工智能也称限制领域人工智能（Narrow AI）或应用型人工智能（Applied AI），指的是专注于且只能解决特定领域问题的人工智能。 例如：AlphaGo、Siri、FaceID 等扩展阅读：Weak AI ——WikipediaWeak AI——Investopedia强人工智能（Strong AI）又称通用人工智能（Artificial General Intelligence）或完全人工智能（Full AI），指的是可以胜任人类所有工作的人工智能。 强人工智能具备以下能力：存在不确定性因素时进行推理，使用策略，解决问题，制定决策的能力知识表示的能力，包括常识性知识的表示能力规划能力学习能力使用自然语言进行交流沟通的能力将上述能力整合起来实现既定目标的能力扩展阅读 ——Stackexchange超人工智能（Super Intelligence，缩写 ASI）假设计算机程序通过不断发展，可以比世界上最聪明，最有天赋的人类还聪明，那么，由此产生的人工智能系统就可以被称为超人工智能
人工智能是当下最热门的话题，随着人们对物质生活和精神生活越来越挑剔，需求不断的增多，人工智能的种类也随之增多，科学家们已经研究出的性爱机器人已经像一个真人版伴侣，甚至可以替代人的真实感情。 但是机器人再智能，他也是机器人的属性，在性生活伴侣层面上来看，你可以接受性机器人吗？（一）日本机器人关于性，相信大家第一个想到的国家就是日本，为什么呢？大家都懂的「坏笑」。 有人说，这不行啊，我们需要性生活，总不能每次都自己来吧，另外传宗接代的活谁来做？首先说说传宗接代，相信未来体外受精已经是很成熟的技术手段了，未来的性与生孩子完全可以分开。 接着说下性生活，其实科学家研制出来的性爱机器人是一种人工智能机器人装置，男（女）性机器人在手感和性行为上已经可以达到仿真的地步，第三方工具现在也比较充足。 「这样的话都不用你运动就能感受到」 （三）你会接受吗？随着人工老龄化的增加，当你五六十岁的时候，你会愿意买个机器人陪你度过余生吗？
不过，其实我对这个是持有乐观态度的，因为去年我就看到类似的工具（可能就是这个），而现在的效果比之前要好很多，当然，实用性上还是有点门槛。?我实际尝试后的效果……当然，和线稿也有很大的关系。 如果一直有同样关注世界前沿技术的人应该是很能体会这句话的，因为很多时候，目前的技术水平达不到人们预期里的效果，但是很多人又全凭一张嘴，毫无大脑的说『我觉得这个想法很棒，可是我们的技术人员做不出来而已』… ----最后，AI工具并不是『取代』而是『优化』，上色AI一出来，就大批人鼓吹『画师失业』，程序AI一出来，就大批人鼓吹『程序员失业』……工具始终是工具，有美术基础的画师，上手上色AI肯定比零基础的小白要快 会被AI取代的只有那些本就可以随意替代的廉价劳动力而已。比如互联网早期的『打字员』这种职业，在聊天软件兴起后，在智能输入法普及后，很自然的消失了。那本就不是可以让你混吃一辈子的技能而已。? 走在世界前沿的人，与其说是天才，更像是一个孤独的探索者。
人工智能聊天机器人能否像人一样？SYZYGY的调查显示，近80%的美国人不这么认为。 并且，很多人倡导新的“Blade Runner规则”，即人工智能社交媒体机器人、聊天机器人和虚拟助手等AI应用不合法。910的美国人认为，在营销中使用人工智能应当受到法律和法规的约束和监管。 当SYZYGY调查人们对人工智能的看法时，45%的受访者选择“感兴趣”，其次是“关心”（41%）、“怀疑”（40%）、“不确定”（39%）和“怀疑”（30%）。 此外，大多数美国人预计AI会带来更多好处，例如节省时间（40%）、提高安全性（15%）和物尽其用（13%）。 而美国人对AI的最大恐惧是侵占工作岗位导致的失业（30%）。 透明性是品牌使用AI的关键，79%的受访者不反对品牌用AI来提供个性化服务。
1.9 k近邻算法总结 优点： 1.简单有效 2.重新训练代价底 3.适合类域交叉样本 4.适合大样本自动分类 缺点： 1.惰性学习 2.类别评分不是规格化 3.输出可解释性不强 4.对不均衡的样本不擅长 测试集：测试集 3.为什么需要交叉验证 为了让被评估的模型更加准确可信 注意：交叉验证不能提高模型的准确率 2.网格搜索 超参数: sklearn中,需要手动指定的参数,叫做超参数 网格搜索就是把这些超参数的值 线性回归2.1 线性回归简介 1.定义 利用回归方程(函数)对一个或多个自变量(特征值)和因变量(目标值)之间关系进行建模的一种分析方式 2.表示方式: h(w) = w1x1 + w2x2 + w3x3 + ... + b = W转置x + b 3.分类 线性关系 非线性关系2.2 线性回归api初步使用 1.api sklearn.linear_model.LinearRegression() 属性 # 2.数据基本处理 # 2.1 数据集划分 # 3.特征工程 --标准化 # 4.机器学习(线性回归) # 5.模型评估
摘要“人工智能”一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的。从那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。 人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。? 增强人类的智慧现在人工智能非常火，首先是因为云计算发达，提供了强大的计算能力。高强度的算法可以帮助做到人工智能。人工智能需要大量数据来训练、规划，我们有海量的数据来做人工智能。 人工智能需要大量数据，最重要的是如何去获取这些数据。Microsoft Graph允许用户使用组织内的数据来推动人工智能的转型。
人工智能的时代已经到来，不再是噱头，不再是理论。 《新一代人工智能发展规划》于2017年7月国务院印发同年12月《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020)》由工业和信息化部发布；和信息化部发布《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划 人工智能时代来了！！！！.jpg智能电话机器人拥有了网络电话、语音知识、自然语音理解、多轮对话、自动分类等多个门类的前沿技术。 使我们的电话机器人可以在电话中与人对话，并且能够让人觉得是在与真人对话。 人工智能作为链接物联网的重要枢纽和桥梁，在近几年的时间内掀起了一阵新的热潮，电话机器人作为人工智能的核心代表，已渐渐成为人工智能领域中应用较广、发展较快的技术。 人工智能发展迅速，同时也标志着电话机器人不断进步，时代在进步，中国在进步。人工智能就像一辆火车，我们苦苦期盼它快点到来，等它来了，呼啸而过，却又把我们抛之脑后。
1 浅谈人工智能1.1 人工智能的概述人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。 人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。 人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。? 1.3 基于人工智能的刷脸登录介绍刷脸登录是基于人工智能、生物识别、3D传感、大数据风控技术，最新实现的登录形式。用户在无需输入用户名密码的前提下，凭借“刷脸”完成登录过程。 检测出人脸后，可对人脸进行分析，获得眼、口、鼻轮廓等72个关键点定位准确识别多种人脸属性，如性别，年龄，表情等信息人脸识别（对比）：通过提取人脸的特征，计算两张人脸的相似度，从而判断是否同一个人，并给出相似度评分
至于物联网，传感器的易部署性和先进功能使得人工智能在制造业得以普及。由于传感器不断收集数据，几乎可以放在任何地方，因此随着物联网在该领域的投入越来越大，制造商可以期望提高生产率、连接性和可扩展性。 预测性和预防性维护维护的首要领域是数据驱动的维护，它使制造业的维护从被动维护转变为预防性维护，并由支持人工智能的预测能力提供支持。 人工智能能够理解当前制造质量过程的局限性、缺点或不足，并将人工智能应用于处理质量数据，可以利用多种方式改进。 用例12：这样一个数字孪生的概念，可以促进理解和模拟过程流是如何发生的，并通过人工智能识别假设情况。因此，人工智能能够实现对过程的分析及优化。 用例14：项目的设计和制造可行性，可以提前进行智能模拟。大规模定制在数据驱动的产品管理领域，人工智能的一个关键应用将是对客户的密切了解。案例15：密切了解客户，设计、制造和测试高智联定制的产品。
按照这个发展趋势，人工智能会取代人类吗？?
1、学习并掌握一些数学知识 高等数学是基础中的基础，一切理工科都需要这个打底，数据挖掘、人工智能、模式识别此类跟数据打交道的又尤其需要多元微积分运算基础、线性代数很重要，一般来说线性模型是你最先要考虑的模型 ，加上很可能要处理多维数据，你需要用线性代数来简洁清晰的描述问题，为分析求解奠定基础概率论、数理统计、随机过程更是少不了，涉及数据的问题，不确定性几乎是不可避免的，引入随机变量顺理成章，相关理论、方法、 （Expectation Maximization， EM）； 8) 基于关联规则学习：常见算法包括 Apriori算法和Eclat算法等； 9) 人工神经网络：重要的人工神经网络算法包括：感知器神经网络 5、买一个GPU，找一个开源框架，自己多动手训练深度神经网络，多动手写写代码，多做一些与人工智能相关的项目。 6、选择自己感兴趣或者工作相关的一个领域深入下去人工智能有很多方向，比如NLP、语音识别、计算机视觉等等，生命有限，必须得选一个方向深入的专研下去，这样才能成为人工智能领域的大牛，有所成就。
【IT168 评论】自动化和人工智能的迅速发展，让很多工作岗位的人群发生了恐慌，“我是不是要失业了呢?” 另外，需要大量数据采集和分析的工作，也是容易被突破的，例如律师、金融以及会计等依靠数据来进行精准工作的行业。但是在涉及管理人员、应用专业知识和社交互动的方面，机器的表现还无法与人类相媲美。 人工智能时代哪些行业不会发生改变?自动化和人工智能时代的来临，让很多现有岗位的人产生了恐慌，但其实这个时代也会创造很多新的岗位，只是这些岗位分布在不同的部门，划分界限不是很明显。 据麦肯锡的调查，全球有4亿到8亿人的工作会被自动化所替代，他们需要在2030年之前找到新的工作岗位，而这其中7500万到3.75亿的人是需要重新学习新的技能，中国约有1亿人需要重新学习新技能!? 对于发达国家来说，需要学习新技能和从事新职业的人员比例要更高，美国和德国到2030年三分之一劳动力会因自动化而选择新工作，日本则要更多，达到一半左右。人工智能时代薪资会如何变化?
如果人工智能是人类智能的模拟，那么它模拟的是谁，它有性别吗？ 由此，可以得出一个结论，根据他的经验，他的操作数据集是有偏见的。同样地，人工智能的偏见是由于我们这个世界固有的偏见。?它存在于基于知识系统获取的专业知识中，开发预测模型的数据集中，以及各种软硬件中。 更糟糕的是，由于人工智能的特殊性，这种偏见变得更加隐蔽，在人类难以解释理解的深度学习等方法中，这种偏见尤为致命。 为了让人工智能技术同时满足男性女性的需求，男女都应该成为创新ns的目标，参与这些系统的设计，并在数据集和评估中表现出来。例如，在确定在预测模型的训练中包含或排除哪些特性时，需要避免无意识的偏见。 在人工智能研究中，这一比例接近10%。
来源：AI前线本文长度为4000字，建议阅读8分钟随着 AI 技术的发展以及部分滥用，这句话也被应用在了人工智能上，一场新的军备竞赛开始了：人工智能 vs 人工智能。 随着 AI 技术的发展以及部分滥用，这句话也被应用在了人工智能上，一场新的军备竞赛开始了：人工智能 vs 人工智能。 人工智能在打击未遂信用卡欺诈方面取得了重大进展：我们大多数人都收到过信用卡发卡机构发来的消息，以确认网络犯罪分子的未遂购买行为。 Johnston 说：“欺诈者可以购买这些验证卡的清单，并通过任意数量的在线计划从中获利。“这些犯罪分子大量使用人工智能，他们也像合法开发者一样，在互联网论坛上分享软件工具和技巧。” 大多数政治视频都是明显的 Deepfake，知识一次性的模仿，只不过是用“愚人节”版的演讲取代了政客们的嘴唇。
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