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？
** 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。...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。...近年来群智能理论研究领域出现众多算法，如：蚁群算法、粒子群算法、鱼群算法、蜂群算法、猫群算法、狼群算法、鸡群算法、鸟群算、文化算法、杂草算法、蝙蝠算法、布谷鸟算法、果蝇算法、蛙跳算法、细菌觅食算法、萤火虫算法和烟花算法...** 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。
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。
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
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。
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...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 ...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 #include 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
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。
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。
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。： !!...三、遗传算法工具箱gatbx应用实例 3.1 一元函数优化 利用遗传算法gatbx工具箱计算如下函数的最小值： f(x) = \frac{\sin(10\pi x)}{x}, \ \ x \in [1,2
目录 实验一 A*算法求解8数码问题 一、实验目的 二、实验原理 三、实验结果 四、实验总结 附录代码 推荐文章 实验一 A*算法求解8数码问题 一、实验目的 熟悉和掌握启发式搜索的定义、估价函数和算法过程...二、实验原理 A*算法是一种启发式图搜索算法，其特点在于对估价函数的定义上。对于一般的启发式图搜索，总是选择估价函数f值最小的节点作为扩展节点。...具体编程思路参照算法4.1。...图4.2.1 初始状态 图4.2.2 A*算法求解八数码示意图 3、根据宽度优先搜索算法和A*算法求解八数码问题的结果，分析启发式搜索的特点。...46，售后保障稳定 推荐文章 700套个人简历模板（考研保研工作）：https://blog.csdn.net/weixin_43442778/article/details/114280230 人工智能
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
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
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
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
【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。...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。
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。
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。...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。
人工智能之机器学习体系汇总 此处梳理出面向人工智能的机器学习方法体系，理清机器学习脉络。...） Classification and regression tree (CART) 迭代Dichotomiser 3（ID3） Iterative Dichotomiser 3(ID3) C4.5算法...C4.5 algorithm C5.0算法 C5.0 algorithm 卡方自动交互检测（CHAID） Chi-squared Automatic Interaction Detection(CHAID...) 决策残端 Decision stump ID3算法 ID3 algorithm 随机森林 Random forest SLIQ 朴素贝叶斯 Naive Bayes 高斯贝叶斯 Gaussian Naive...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
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