人工智能PPT第1章人工智能概述.ppt
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1、Python机器学习导论-基于Sklearn周元哲清华大学出版社2第1章 人工智能概述第2章 Python数值计算第3章 数据清洗与特征预处理第4章 数据划分与特征提取第5章 特征降维与特征选择第6章 k近邻算法第7章 决策树第8章 线性回归模型第9章 朴素贝叶斯第10章 支持向量机第11章 K-Means算法第12章 模型调优与评估目目 录录31.1 相关概念1.2 机器学习三要素1.3 机器学习分类1.4 机器学习开发流程1.5 sklearn框架1.6 Anaconda1.7 Kaggle竞赛平台1.8 学习建议与步骤第一章第一章 目目 录录人工智能n人工智能(ArtificialInt
2、elligence,缩写AI)是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学,人工智能n第一阶段(1956-1974):人工智能研究最初20年的黄金时代。n第二阶段(1974-1980):人工智能的第一次寒冬。n第三阶段(1980-1987):人工智能繁荣期。n第四阶段(1987-1993):人工智能第二次寒冬。n第五阶段(1993-):人工智能的稳健时代。67机器学习机器学习(MachineLearning,缩写ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、算法复杂度理论等多门学科,研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,获取新的知识。机器学
3、习通过使用算法解析数据、归纳规律、获得模型,对数据做出决策和预测。举个简单的例子,当浏览网上商城时,经常会出现商品推荐的信息。这是商城根据以往购物记录和收藏清单,识别出感兴趣并且愿意购买的产品,训练的决策模型。机器学习就是以仿生学为灵感、以数学为理论基础、以编程为实现工具,让机器像人一样学习。深度学习n深度学习(DeepLearning,缩写DL)相对于传统的神经网络,具有多个隐藏层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示,通过模仿人脑的的神经网络运行机制来解释数据(例如图像,声音和文本等)。8机器学习三要素n算
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