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人工智能算法和数据

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。 你认为算法和数据哪个更重要呢?

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人工智能算法总结

算法(C4.5 Algorithm)、C5.0算法(C5.0 Algorithm) 4.卡方自动交互检测(Chi-squared Automatic Interaction Detection,CHAID 算法等。  ) 5.K-means算法 6.K均值聚类(K-means Clustering) 7.K-medians聚类 8.均值漂移算法(Mean-shift) 9.OPTICS算法等。  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 2.K-means算法:适用于精准度高、训练时间短的场景。 3.模糊聚类FCM算法(Fuzzy C-means,FCM):适用于精确度高、训练时间短的场景。

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    Python人工智能经典算法之聚类算法

    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

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    人工智能作曲、算法作曲指南

    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。

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    人工智能各种技术与算法

    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。

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    Python人工智能经典算法之K-近邻算法

    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 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

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    人工智能基础-局部搜索算法

    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 <iostream> #include <cmath> lf\nHeight: %lf\n", node.x, node.y, node.height); return 0; } 初始位置为(0.5, 0.5) 初始位置为(5, 5) 模拟退火算法 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 <iostream> #include <cmath> using namespace std } printf("x: %lf\nh: %lf\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

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    游戏人工智能 读书笔记 (六) AI算法简介——演化算法

    这个算法还是要求突变后的状态要比原理的状态好,因此也不能保证一定能找到最优解。 另外一种方法是模拟退火算法(Simulated Annealing), 和爬山算法相比,它的搜索过程引入了随机因素。 ,算法求得的解与初始解状态S(是算法迭代的起点)无关;模拟退火算法具有渐近收敛性,已在理论上被证明是一种以概率1收敛于全局最优解的全局优化算法;模拟退火算法具有并行性。 每次优化的时候,也不是只保留一个新的解法,而是丢掉比较差的算法,但保留多个不同的解法,我们就得到了演化算法的基本思路。 常用的多目标演化算法有GA, 蚁群算法等,这里就不详细的阐述了。 8.jpg 星际争霸最大的不平衡点 五. 神经进化算法(Neuroevolution) 前面几篇文章分别讨论了不同类型的AI算法。 我们通常称这样的算法为混合算法(Hybrid algorithm)。这里把神经网络和演化算法结合的混合算法就叫做:Neuroevolution。

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    人工智能之机器学习CART算法解析

    人工智能之机器学习主要有三大类:1)分类;2)回归;3)聚类。今天我们重点探讨一下CART算法。    我们知道十大机器学习中决策树算法占有两席位置,即C4.5算法和CART算法,可见CART算法的重要性。下面重点介绍CART算法。   不同于ID3与C4.5,CART为一种二分决策树,是满二叉树。 由CART模型构建的预测树在很多情况下比常用的统计方法构建的代数学预测准则更加准确,且数据越复杂、变量越多,算法的优越性就越显著。   CART算法既可用于分类也可用于回归。 CART算法被称为数据挖掘领域内里程碑式的算法。   CART算法概念:   CART(Classification andRegression Tree)分类回归树是一种决策树构建算法。 CART算法组成:   CART算法组成如下:   1)决策树生成:基于训练数据集生成决策树,生成的决策树要尽量大;自上而下从根开始建立节点,在每个节点处要选择一个最好(不同算法使用不同指标来定义"最好

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    Python人工智能经典算法之线性回归

    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 LinearRegression(不能解决拟合问题) 岭回归 大规模数据: SGDRegressor 2.5 梯度下降法介绍[###] 1 全梯度下降算法 (FG) 在进行计算的时候,计算所有样本的误差平均值,作为我的目标函数 2 随机梯度下降算法(SG) 每次只选择一个样本进行考核 3 小批量梯度下降算法( mini-bantch) 选择一部分样本进行考核 4 随机平均梯度下降算法(SAG) 会给每个样本都维持一个平均值,后期计算的时候,参考这个平均值 2.6 api

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    漫画说算法|人工智能等级的划分

    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。 1.3.1 人工智能与机器人 虽然人工智能很早之前就有,但是很多人还是将机器人研究等同于人工智能研究。 从小时候开始,动漫书总就会有理想中的人工智能。 1.3.2 第一级人工智能 人工智能分第一到第五,共五个等级。我们目前处于第四级人工智能。我们将一起试着思考做到哪些事才能称得上是人工智能。 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。 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

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    Python人工智能经典算法之逻辑回归

    1.构建模型,把模型的概率值从大到小进行排序 2.从概率最大的点开始取值,一直进行tpr和fpr的计算,然后构建整体模型,得到结果 3.其实就是在求解积分(面积) 4.决策树算法 4.1 决策树算法简介【**】 1.简介 定义: 是一种树形结构,其中每个内部节点表示一个属性上的判断,每个分支代表一个判断结果的输出,最后每个叶节点代表一种分类结果

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    人工智能算法黑箱与数据正义

    【导读】许可:人工智能算法依赖于大数据,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。 更有甚者,美国法院用以评估犯罪风险的算法COMPAS,亦被证明对黑人造成了系统性歧视。 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。

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    Google正在研发新型人工智能算法

    据英国《卫报》报道,美国Google公司的杰夫•辛顿教授宣称,谷歌正在开发一种新型人工智能算法,该算法具有逻辑、自然对话甚至调情的能力。 辛顿教授表示谷歌正在研究的这种新型人工智能算法可以将认知编码为一系列数字,他称之为“认知向量”。 然后翻译算法用翻译过的句子作为训练数据集开始进行训练。刚开始翻译时,它所产生的句子都是没有意义的。 许多人工智能的最新进展都是源于深度学习的领域,它的核心思想是计算机程序用巨大的数据集来训练,学习如何执行任务,而不是教一套死板的规则。 美国企业家埃隆•马斯克曾描述人工智能是人类最大的威胁,但是辛顿对人工智能发展所带来的问题不是特别关注。辛顿表示他更担心美国国家安全局之类的机构改进并滥用人工智能技术,例如对民众进行窃听。

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    人工智能算法黑箱与数据正义

    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。” 利用人工智能的自动化决定 尽管真正拥有知觉和自我意识的“强人工智能”仍属幻想,但专注于特定功能的“弱人工智能”早如雨后春笋般涌现。 人工智能算法依赖于大数据,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。 更有甚者,美国法院用以评估犯罪风险的算法COMPAS,亦被证明对黑人造成了系统性歧视。 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。

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    游戏开发中的人工智能:遗传算法

    本文内容:遗传算法提供游戏软件 AI 演化的可能。虽然遗传算法不是经常被应用于游戏中,但是它们在某些特定应用方面的潜力是值得令人期待的,尤其是结合其他方法使用的时候。 遗传算法 在真实世界中,物种会不断进化,使其能更好的适应环境,这些物种也是最适宜继续存活下去的生物。 遗传算法(Genetic Algorithm)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。 通过使用遗传算法,如同真实世界那样,游戏世界中的元素也可以演化,并适应不同的环境,更加智能。 演化过程 游戏中遗传算法的实现分成四个步骤,如图 15-3 所示。 第一代花朵 如同所有遗传算法一样,首先必须建立第一代。如果把遗传过程,当做搜寻问题的最佳解决方案,第一代就是猜测的解法集。例15-3 是建立第一代的代码。

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    人工智能美学 算法美学 指南v1.0

    01 算法美学 如果我们把创造力解释为一种 “算法”,这是不是能够解决人工智能的美学难题呢? 关键问题 华东师范大学文学系教授王峰谈到: 有一个关键的问题,就是人工智能的审美建模问题,如何建立一种对于审美判断的算法人工智能画作 ? 人工智能画作拍出百万 “算法美学”你怕了吗? 参考文献: “人工智能”与“算法美学” 人工智能美学的现状与未来 人文学科如何拥抱人工智能 人工智能为美学研究提供新方向 创造性与情感:人工智能美学初探 人工智能算法美学 让藏品“活”在当下 哲学院陶锋作客导师有约谈人工智能美学 人工智能重新定义美学 谷歌AI能给照片打分 人工智能画作拍出百万 “算法美学”你怕了吗?

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    人工智能算法通俗讲解系列(四):xgboost

    今天,我们介绍的机器学习算法叫xgboost。 不要被这个名字吓唬到,其实它的基本原理并不复杂。要理解xgboost,需要首先理解决策树。 还没有接触过决策树的同学可以看一下《人工智能算法通俗讲解系列(三):决策树 》这块内容。 假如我们现在有下面两棵决策树,左侧是tree1,右侧tree2。这些树都是用来判断用户是否喜欢玩游戏的。

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    人工智能之机器学习算法体系汇总

    立志写“人工智能之机器学习”系列,此为开篇,主要梳理了机器学习方法体系,人工智能相关趋势,Python与机器学习,以及结尾的一点感恩。 spm=5176.100239.0.0.wNZubX 1.人工智能之机器学习体系汇总 【直接上干货】此处梳理出面向人工智能的机器学习方法体系,主要体现机器学习方法和逻辑关系,理清机器学习脉络,后续文章会针对机器学习系列讲解算法原理和实战 单连锁聚类 Single-linkage clustering 概念聚类 Conceptual clustering 先验算法 Apriori algorithm Eclat算法 Eclat algorithm 降维 2.人工智能相关趋势分析 2.1.人工智能再次登上历史舞台 人工智能与大数据对比——当今人工智能高于大数据 ? 人工智能路漫漫,却让我们的生活充满了机遇与遐想。

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    如何避免人工智能中的偏见性算法

    算法公正联盟(Algorithmic Justice League, AJL)是马萨诸塞理工学院研究生 Joy Buolamwini 发起的。 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。

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