刚面完 AI 岗,这几点分享给你!- AI科技大本营 https://mp.weixin.qq.com/s/05G5HKSkZwhwnmskijToLQ 1.训练决策树时的参数是什么? 2.在决策树的节点处分割的标准是什么? 3.基尼系数的公式是什么? 4.熵的公式是什么? 5.决策树如何决定在哪个特征处分割? 6.你如何用数学计算收集来的信息?你确定吗? 7.随机森林的优点有哪些? 8.介绍一下boosting算法. 9.gradient boosting如何工作? 10.关于AdaBoost…

本来我以为不需要解释这个问题的,到底数据挖掘(data mining),机器学习(machine learning),和人工智能(AI)有什么区别,但是前几天因为有个学弟问我,我想了想发现我竟然也回答不出来,我在知乎和博客上查了查这个问题,发现还没有人写过比较详细和有说服力的对比和解释.那我根据以前读的书和论文,还有和与导师之间的交流,尝试着说一说这几者的区别吧,毕竟一个好的定义在未来的学习和交流中能够发挥很大的作用.同时补上数据科学和商业分析之间的关系.能力有限,如有疏漏,请包涵和指正. 导论…

数据挖掘和机器学习的区别和联系,周志华有一篇很好的论述<机器学习与数据挖掘>可以帮助大家理解.数据挖掘受到很多学科领域的影响,其中数据库.机器学习.统计学无疑影响最大.简言之,对数据挖掘而言,数据库提供数据管理技术,机器学习和统计学提供数据分析技术.由于统计学往往醉心于理论的优美而忽视实际的效用,因此,统计学界提供的很多技术通常都要在机器学习界进一步研究,变成有效的机器学习算法之后才能再进入数据挖掘领域.从这个意义上说,统计学主要是通过机器学习来对数据挖掘发挥影响,而机器学习和数据库则是数据挖…

CNCC - 2016 | 机器学习(原文链接) Machine Learning - ML,机器学习起源于人工智能,是AI的一个分支. 机器学习的理论基础:计算学习理论 - Computational Learning Theory 计算学习理论中最重要的理论模型:PAC(Probably Approximately Correct) - 概率近似正确模型(Valiant - 图灵奖,1984)   机器学习的形态:数据 + 算法 未来 技术上:一定是能有效利用GPU等计算设备的方法(未必是深…

机器学习 CNCC - 2016 | 机器学习(原文链接) Machine Learning - ML,机器学习起源于人工智能,是AI的一个分支. 机器学习的理论基础:计算学习理论 - Computational Learning Theory 计算学习理论中最重要的理论模型:PAC(Probably Approximately Correct) - 概率近似正确模型(Valiant - 图灵奖,1984)   机器学习的形态:数据 + 算法 关于机器学习的未来 技术上:一定是能有效利用GPU等…

这里收集的是关于人工智能(AI)的教程.书籍.视频演讲和论文. 欢迎提供更多的信息. 在线教程 麻省理工学院人工智能视频教程 – 麻省理工人工智能课程 人工智能入门 – 人工智能基础学习.Peter Norvig举办的课程 EdX 人工智能 – 此课程讲授人工智能计算机系统设计的基本概念和技术. 人工智能中的计划 – 计划是人工智能系统的基础部分之一.在这个课程中,你将会学习到让机器人执行一系列动作所需要的基本算法. 机器人人工智能 – 这个课程将会教授你实现人工智能的基本方法,包括:概率推算,…

**3980元团购原价19800元的AI课程,团购请加王家林老师微信13928463918. 基于王家林老师独创的人工智能"项目情景投射"学习法,任何IT人员皆可在无需数学和Python语言的基础上的情况下3个月左右的时间成为AI技术实战高手:** 1,五节课(分别在4月9-13号早上YY视频直播)教你从零起步(无需Python和数学基础)开发出自己的AI深度学习框架,五节课的学习可能胜过你五年的自我摸索: 2,30个真实商业案例代码中习得AI(从零起步到AI实战专家之路):10大机器…

能来看我这篇博客的朋友,想必大家都知道,Weka采用Java编写的,因此,具有Java“一次编译,到处运行”的特性.支持的操作系统有Windows x86.Windows x64.Mac OS X.Linux等.这里不多赘述.  Weka系统安装一共分为: 1.安装Weka所需系统要求 下表,列举了运行Weka的特定版本对Java版本的要求. Java 1.4 1.5 1.6 Weka <3.4.0 X X X 3.4.x X X X 3.5.x 3.5.0-3.5.2 >3.5.2 r289…

1.    数据挖掘与机器学习开源框架 1.1 框架概述 1.1.1 AForge.NET AForge.NET是一个专门为开发者和研究者基于C#框架设计的,他包括计算机视觉与人工智能,图像处理,神经网络,遗传算法,机器学习,模糊系统,机器人控制等领域.这个框架由一系列的类库组成.主要包括有: AForge.Imaging —— 一些日常的图像处理和过滤器 AForge.Vision —— 计算机视觉应用类库 AForge.Neuro —— 神经网络计算库AForge.Genetic -进化算法…

在人工智能AI芯片与Maker创意接轨(上)这篇文章中,介绍人工智能与深度学习,以及深度学习技术的应用,了解内部真实的作业原理,让我们能够跟上这波AI新浪潮.系列文来到了中篇,将详细介绍目前市面上的各类AI芯片,进一步分析不同类型的芯片. 目前市面上对人工智能(AI)芯片常见的作法大致可分成五大类:通用型的CPU(Central Processing Unit).半通用型的GPU (GraphicsProcessing Unit).半专用型的FPGA (Field Programmable Ga…