本篇文章是博主在人工智能等领域学习时，用于个人学习、研究或者欣赏使用，并基于博主对人工智能等领域的一些理解而记录的学习摘录和笔记，若有不当和侵权之处，指出后将会立即改正，还望谅解。...文章分类在学习摘录和笔记专栏： 学习摘录和笔记（12）---《人工智能领域的10大算法》 人工智能领域的10大算法 1 线性回归 线性回归（Linear Regression）...可能是最流行的机器学习算法。...8 随机森林 随机森林（Random Forest）是一种非常流行的集成机器学习算法。这个算法的基本思想是，许多人的意见要比个人的意见更准确。...神经网络本质上是一组带有权值的边和节点组成的相互连接的层，称为神经元。 参考：AI智胜未来《人工智能领域的10大算法》 文章若有不当和不正确之处，还望理解与指出。
事实上，人工智能已经存在于我们生活中很久了。但对很多人来讲，人工智能还是一个较为“高深”的技术，然而再高深的技术，也是从基础原理开始的。...人工智能领域中就流传着10大算法，它们的原理浅显，很早就被发现、应用，甚至你在中学时就学过，在生活中也都极为常见。...6.K- 最近邻算法（KNN）K- 最近邻算法（K-Nearest Neighbors，KNN）非常简单。...8.随机森林随机森林（Random Forest）是一种非常流行的集成机器学习算法。这个算法的基本思想是，许多人的意见要比个人的意见更准确。在随机森林中，我们使用决策树集成（参见决策树）。...现在，你已经了解了最流行的人工智能算法的基础介绍，并且，对它们的实际应用也有了一定认识。
做AI项目，经常要面对两个课题：算法和数据。哪一个比较重要呢？自然是都重要，不过非要对比一下，我选择数据。...AI招聘的时候，一般都是招聘算法工程师，特别是很多大厂，非常重视算法的创新性，觉得这样能彰显水平，提升模型效果。...不过现实往往不尽如人意，我曾经对比过上百个不同结构的模型，最终的训练效果却相差无几，差距甚至还不如一些重要的超参影响大。 当然，说数据是非常笼统的，并不代表把所有各种数据都搜集过来事情就算做完了。...另外搜集数据的成功也不容小觑，比如做一个ASR模型，要录音要人工转写等等，每小时的费用可想而知。这时候，对数据的各种处理，数据增强，同时结合模型的特点进行调参，是获得不错效果的关键。...上图是一个AI问题迭代的流程图，在问题建立后，第一步也是最重要的一步就是获取和准备数据。 你认为算法和数据哪个更重要呢？
** 人工智能：智能优化算法 ---- 优化问题是指在满足一定条件下，在众多方案或参数值中寻找最优方案或参数值，以使得某个或多个功能指标达到最优，或使系统的某些性能指标达到最大值或最小值。...；模拟蚂蚁集体寻径行为的蚁群算法；模拟鸟群和鱼群群体行为的粒子群算法；源于固体物质退火过程的模拟退火算法；模拟人类智力记忆过程的禁忌搜索算法；模拟动物神经网络行为特征的神经网络算法；等等。...Farmal等人于1986年基于免疫网络学说理论构造出免疫系统的动态模型，展示了免疫系统与其他人工智能方法相结合的可能性，开创了免疫系统研究的先河。...因此，虽然看起来它是一种盲目的搜索方法，但实际上有着明确的搜索方向。 ** 4 禁忌搜索算法 ** 搜索是人工智能的一个基本问题，一个问题的求解过程就是搜索。人工智能在各应用领域中，被广泛地使用。...现在，搜索技术渗透在各种人工智能系统中，可以说没有哪一种人工智能的应用不用搜索技术。
二、按照解决任务的不同来分类 可以分为二分类算法（Two-class Classification）、多分类算法（Multi-class Classification）、回归算法（Regression...(3)回归算法（Regression） 回归问题通常被用来预测具体的数值而非分类。除了返回的结果不同，其他方法与分类问题类似。...(4) 聚类算法（Clustering） 聚类的目标是发现数据的潜在规律和结构。聚类通常被用做描述和衡量不同数据源间的相似性，并把数据源分类到不同的簇中。...(5) 异常检测算法（Anomaly Detection） 异常检测是指对数据中存在的不正常或非典型的分体进行检测和标志，有时也称为偏差检测。...都是对样本的标签进行预测和判断，但是实际上两者的区别非常大，因为异常检测中的正样本（异常点）非常小。常用的算法有： 1.一分类支持向量机（One-class SVM）：适用于数据特征较多的场景。
为了让小伙伴更加容易理解经典算法，留下深刻印象，小白决定创办「漫画说算法」，分享讲解算法的漫画文章，在阅读漫画的过程中学习。如果小伙伴有收藏的优秀文章，欢迎后台留言与小伙伴们一起分享。...（AI）相关的故事，你将会学习到： 人工智能的功能和级别 1.3 人工智能可以做哪些事 ?...以数据为基础，为各种输入与输出赋予关联性，以这种方法进行学习的算法，就是机器学习。 第三级人工智能从20世纪90年代中期开始普及，一直进入21世纪前期。...人工智能在第四级以前都是人类方便的工具，不过第五级“泛人工智能”不只是具有人类同等的智慧，还有第四级特型化的人工智能的能力，在特定领域超过人类，第五级人工智能可能不在是人类的工具，有可能对人类产生威胁，...往期文章一览 1、通过形态学操作提取水平与垂直线 2、影响机器视觉的场景因素有哪些 3、SLAM实习生面试基础知识总结 4、OpenCV实现边缘模板匹配算法 5、我竟然用OpenCV实现了卡尔曼滤波
一个月前，《终极算法》作者、人工智能著名学者、华盛顿大学教授PedroDomingos在社交网络中写道：“自5月25日起，欧盟将会要求所有算法解释其输出原理，这意味着深度学习成为非法的方式。”...在美国，每周超过1000人被机场使用的算法错误地标记为恐怖分子。一名美国航空公司的飞行员在一年中被拘留了80次，因为他的名字与爱尔兰共和军领导人的名字相似。这还不算是最糟糕的。...人工智能的算法依赖于大数据，而大数据并非中立。它们从真实社会中抽取，必然带有社会固有的不平等、排斥性和歧视的痕迹。...无论是程序错误，还是算法歧视，在人工智能的前沿领域——深度学习中，都变得难以识别。...这一规定和上述透明度要求相结合，产生了针对人工智能的所谓“解释权”，而这正是PedroDomingos的担忧所在。考虑到算法黑箱，深度学习的合法化似乎是个无解的问题。但事实上，这可能是个误解。
【导读】许可：人工智能的算法依赖于大数据，而大数据并非中立。它们从真实社会中抽取，必然带有社会固有的不平等、排斥性和歧视的痕迹。...一个月前，《终极算法》作者、人工智能著名学者、华盛顿大学教授 Pedro Domingos 在社交网络中写道：“自 5 月 25 日起，欧盟将会要求所有算法解释其输出原理，这意味着深度学习成为非法的方式...人工智能的算法依赖于大数据，而大数据并非中立。它们从真实社会中抽取，必然带有社会固有的不平等、排斥性和歧视的痕迹。...无论是程序错误，还是算法歧视，在人工智能的前沿领域——深度学习中，都变得难以识别。...这一规定和上述透明度要求相结合，产生了针对人工智能的所谓“解释权”，而这正是Pedro Domingos的担忧所在。考虑到算法黑箱，深度学习的合法化似乎是个无解的问题。但事实上，这可能是个误解。
一、遗传算法的理论基础 作为一种进化算法，遗传算法（GA, Genetic Algorithm）的基本原理是将问题参数编码为染色体，进而利用优化迭代的方法进行选择、交叉和变异算子操作来交换种群中染色体的信息...为了更好地理解与运用遗传算法解决实际问题，我们首先需要理解如下四个专业术语： （1）染色体：在遗传算法中，染色体通常是由一维串状结构数据（数据或数组）来表示，且串上各个位置对应基因的值。...遗传算法的基本步骤如下所示： 1、编码：遗传算法在进行最优解搜索之前，会将解空间的解数据表示为遗传空间的基因型串结构数据。...二、遗传算法工具箱gatbx的安装 通过百度网盘下载Matlab第三方遗传算法Sheffield工具箱，下载解压后得到gatbx文件夹。： !!...： 附录：遗传算法工具箱gatbx的使用 下面介绍gatbx遗传工具箱的工具结构以及常用的遗传算法函数两方面内容。
Tree) GBDT = 梯度下降 + Boosting + 决策树 3.XGBoost XGBoost= 二阶泰勒展开+boosting+决策树+正则化 6.聚类算法...6.1 聚类算法简介 1.聚类算法分类 粗聚类 细聚类 2.定义 一种典型的无监督学习算法， 主要用于将相似的样本自动归到一个类别中...计算样本和样本之间的相似性，一般使用欧式距离 6.2 聚类算法api初步使用 1.api sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8...) 参数: n_clusters:开始的聚类中心数量 6.3 聚类算法实现流程【***】 k-means其实包含两层内容： k -- 选几个中心店...6.5 算法优化【***】 1.k_means 优点： 简单，容易理解 缺点： 特别人容易陷入到局部最优解
许多为我们的生活做出决定的算法——从决定我们在互联网上看到什么，到决定我们成为受害者或施害者的可能性——是在没有包含各种各样的人群的数据集上训练的。 结果是这些决策存在固有的偏见。...Buolamwini 说 AJL 得到的响应“非常强烈”。教师想要将她的工作展示给自己的学生，研究人员希望她来检查它们的算法的偏见，以及人们向她报告自己遇到算法偏见的经历。 而且这些经历似乎还不少。...一位研究者想检查一个正在建设的识别皮肤黑色素瘤（皮肤癌）的算法是否能对黑色肤色工作。...有偏见的审美 去年，在一场由算法评价的选美比赛中，有来自100多个不同国家的6000多张自拍照片，获胜的44人里只有一位是黑人，少数是亚洲人。...他列举了一些： 创建更好、更多样化的数据集用于训练算法（这些算法通过处理大量的数据来学习，例如图像数据）； 分享不同软件厂商的最好的实践，以及 构建可以解释它们的决策的算法，以理解它们的偏见。
2 生成艺术，数学/算法之美 人工智能作曲与生成艺术的一些思想是相通的，因而我们需要了解生成艺术相关的内容。 生成艺术 生成艺术的代表是视觉艺术方面的生成。我们了解下算法与视觉美学。...4 EMI人工智能音乐作曲系统 早在1981的时候，David Cope 创造了人工智能音乐作曲系统（EMI，Experiments in Musical Intelligence）。...他的主要研究人工智能和音乐，主要的创作方向是通过作曲家创造力和计算机算法之间的协同，生成音乐作品。...Algorithmic composition 算法作曲，是使用算法创造音乐的一种技术，使用一些看似于音乐无关的算法或数据来创作音乐，例如分形，L-系统，统计模型（如正态分布），人口的普查数据，地理位置数据...通常，算法会结合音乐理论从媒介中提取对应的数据来生成音乐。要把音乐的概念转化为算法／数据的概念。例如，将图片转化为声音，根据图片的色彩变化或者明度变化。
今天给大家聊聊机器学习算法相关的知识，一起来看看吧！ 机器学习的算法主要包括监督学习、无监督学习、半监督学习、迁移学习、强化学习。...目的：根据历史的结果来预测新样本的分类结果，针对两个分类结果的任务称为二分任务；两种以上称为多分类任务。 常见算法：决策树、随机森林、K-最近邻算法、逻辑回归、支持向量机、人工神经网络。...1.2 回归 该类型的预测目标值是连续的，典型的例子预测某个楼盘的价格趋势。 算法：线性回归、AdaBoosting等。...2.1 聚类 主要是指将物理或抽象对象的集合由相似对象组成多个类别过程，可以理解为按照相近的原则进行分组。 算法：常见的有K-means 算法、BIRCH算法、DBSCAN算法。...算法：主成分分析算法（PCA） 3、半监督学习 监督学习与无监督学习相结合的一种学习方法。半监督学习使用大量的未标记数据，以及同时使用标记数据，来进行模式识别工作。
随着科技的飞速进步，人工智能(AI)已经渗透到我们生活的方方面面，从智能家居到自动驾驶汽车，再到医疗和金融等领域，AI算法的应用正日益广泛。...本文将带你深入了解人工智能算法的魅力、种类以及未来趋势，探讨它们如何推动我们进入一个全新的时代。 一、人工智能算法的魅力 人工智能算法的魅力在于它们能够模拟人类的思维过程，实现自主学习、推理和决策。...在金融领域，AI算法可以预测市场走势，帮助投资者做出更明智的决策。 二、人工智能算法的种类 人工智能算法种类繁多，每种算法都有其独特的优势和适用场景。...三、人工智能算法的未来趋势 随着技术的不断进步，人工智能算法的发展也呈现出以下趋势： 算法性能持续提升：随着计算能力的提升和数据资源的日益丰富，人工智能算法的性能将不断提高，为实现更复杂的任务提供可能。...四、总结 人工智能算法作为推动未来发展的重要技术引擎，正以其独特的魅力改变着我们的生活。
在人工智能蓬勃发展的今天，开源算法作为其重要支撑，发挥着不可忽视的作用。它既有显著的应用效果，也存在一定的局限性。...开源算法在人工智能领域的应用效果- 促进算法创新与模型开发：开源框架以模块化和可扩展的方式提供各种算法和组件，使研究人员和开发人员能够轻松构建、训练和部署机器学习模型。...- 加速技术进步与知识共享：开源软件代码库汇集了全球开发者的心智和创意，通过众包方式加速技术突破。多样化的开发者背景和专业知识促进了不同视角和创新的碰撞，推动了人工智能算法的快速发展。...开源算法在人工智能领域的局限性- 数据隐私与安全问题：开源算法的开放性使得其很难为用户数据提供足够的保护。因为开源意味着代码和数据对公众开放，这就增加了数据被恶意利用或泄露的风险。...在实际应用中，我们需要充分认识到开源算法的优缺点，根据具体需求和场景来选择合适的算法和技术方案，以实现人工智能技术的最大价值。
高斯核将数据映射到高维甚至无穷维的原理 一、KNN算法概述 邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。...所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。Cover和Hart在1968年提出了最初的邻近算法。...KNN算法中，所选择的邻居都是已经正确分类的对象。该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。 提到KNN，网上最常见的就是下面这个图，可以帮助大家理解。 ...算法的描述： 1）计算测试数据与各个训练数据之间的距离； 2）按照距离的递增关系进行排序； 3）选取距离最小的K个点； 4）确定前K个点所在类别的出现频率； 5）返回前K个点中出现频率最高的类别作为测试数据的预测分类...Euclidean Distance 定义： 两个点或元组P1=（x1，y1）和P2=（x2，y2）的欧几里得距离是 距离公式为：（多个维度的时候是多个维度各自求差） 四、总结 KNN算法是最简单有效的分类算法
Arithmetic）//empty 2>群体人工智能 >遗传算法(Genetic Algorithm) >群聚技术//empty 其实这篇文章更类似于科普贴，它完全可以作为你学习人工智能的入门文章，...我的目的是用通俗的语言概括人工智能领域的各项技术，从而让读者有个直观浅显的认识 随机(Random) 随机是智能的基础，人工智能的很多技术都需要用到随机，因此有必要把这个提到前面谈谈 一考虑基于C...，原翻译显然没有”寻路“这两个字，因为A星算法包括但不仅限于存在于人工智能的寻路中，但是既然标题是人工智能，这样也无伤大雅，在说A*之前有必要说所深度优先搜索算法DFS和广度优先搜索算法BFS，假设一个...人工智能领域的博弈论我们需要考虑两个东西：期望收益、规则设定。...置信技术把人工智能推向了极致，他与博弈论、神经网络遗传算法构成了AI的核心体系。
1.K-近邻算法 1.1 K-近邻算法简介 1.定义: 就是通过你的"邻居"来判断你属于哪个类别 2.如何计算你到你的"邻居"的距离 一般时候,都是使用欧氏距离...1.2 k近邻算法api初步使用 1.sklearn 优势: 1.文档多,且规范, 2.包含的算法多 3.实现起来容易...(n_neighbors=5) 参数: n_neighbors -- 选定参考几个邻居 4.机器学习中实现的过程 1.实例化一个估计器...x_train, x_test, y_train, y_test 1.7 特征工程-特征预处理[****] 1.定义 通过一些转换函数将特征数据转换成更加适合算法模型的特征数据过程...sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=5,algorithm='auto') algorithm -- 选择什么样的算法进行计算
爬山算法 算法概念 爬山算法类似于贪心搜索，它每次都会查找附近节点里的最优节点，并移动到最优节点，如此循环便找到最优解，但是它只能找到局部的最优解，而非整体最优解 问题示例 以搜索最高点为例，已知山坡的高度...f(x,y)满足 给定初始地点，找到最高点 显然x和y的范围是无穷大的，无法遍历全部结果，因此采用爬山算法找到局部最优解 #include #include ...是[0,1]范围内的实数 算法概念 模拟退火算法遵循Metropolis准则，按照一定的概率接受下一个解，即使它是非最优解，因此随着迭代次数的增加，最终会趋向于全局最优解 问题示例 已知山坡高度f(x)...满足 求x∈[0, 20]时山坡的最低点 通过图像可以看出该函数拥有多个极小值点 如果使用爬山算法会在其中一个极小值点结束 #include #include <cmath...n", x, height); return 0; } 显然x=12.3并不是全局的最优解，而是局部最优解 现使用模拟退火算法的思路改良爬山算法: 每次从当前解周围随机取一个新的解 如果新的解更优
一、人工智能决策日益流行 人们的网络存在，或者说数字存在（digital existence），日益受到算法左右。在网络空间，算法可以决定向人们推荐什么新闻，推送什么广告，诸如此类。...当然，基于算法、大数据、数据挖掘、机器学习等技术的人工智能决策不局限于解决信息过载这一难题的个性化推荐。...当利用人工智能系统对犯罪人进行犯罪风险评估，算法可以影响其刑罚；当自动驾驶汽车面临道德抉择的两难困境，算法可以决定牺牲哪一方；当将人工智能技术应用于武器系统，算法可以决定攻击目标。...其中存在一个不容忽视的问题：当将本该有人类负担的决策工作委托给人工智能系统，算法能否做到不偏不倚？如何确保公平之实现？...第三，如果公平是机器学习和人工智能的目标，谁来决定公平的考量因素？第四，如何让算法、机器学习和人工智能具有公平理念，自主意识到数据挖掘和处理中的歧视问题？
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