第 9 章 机器学习基础AIAI第 9 章知识导图机器学习基础机器学习发展历程关键发展阶段机器学习基础认知第 1 章计算机工具与计算机演进史第 2 章计算机系统组成第 3 章计算机中的数据表示第 4 章操作系统与网络基础第 5 章软件构建基础：语言、编译与工程第 6 章算法与数据结构第 7 章数据管理与大数据技术第 8 章人工智能概述第 9 章机器学习基础第 10章深度学习基础第 11 章 机器人...
1《人工智能通识与进阶》第四章 机器学习让计算机自己学会“举一反三”问题与导读：为什么非要机器学习？本 章 目 录4.1 引言4.2 主要学习范式4.3 机器学习的三个要素4.4 线性模型1本 章 目 录4.1 引言4.2 主要学习范式4.3 机器学习的三个要素4.4 线性模型1什么是机器学习4.1 引言 一门让计算机无需显式编程，通过数据自动学习经验并改进性能的学科。 : mo >:< /m :...
基于工作页、工学一体化案例《人工智能通识教程》基于工作页、工学一体化案例《人工智能通识教程》智能引擎 项目六 . 探索机器学习的奥秘任务 1. 了解机器学习任务 2. 了解算法基于工作页、工学一体化案例《人工智能通识教程》基于工作页、工学一体化案例《人工智能通识教程》【项目情境】 小明是某学院计算机专业学生，他对 AI 充满好奇：机器为什么会思考？机器是如何思考的？机器的智能从哪儿来？机器有神经网...
第 8 章 生成式人工智能与机器创造目 录CONTNETS 8.1 人类创造与机器创造 8.2 机器博弈 8.3 机器创作 8.4 机器科学发明与发现（人工智能 for Science ） 学习目标掌握机器创造力与人类创造力的异同，理解机器创造的新颖性和有用性标准理解完整信息博弈与非完整信息博弈的区别，分析 AlphaGo 、冷扑大师等系统的创造性策略评估人工智能在科学发现中的贡献，理解人工智能在...
第 7 章 机器智能目 录CONTNETS 7.1 感知智能 7.2 认知智能 7.3 语言智能 7.4 机器人 7.5 机器具身智能 7.6 类脑智能 7.7 混合智能学习目标理解感知智能、认知智能、行为智能、语言智能、类脑智能、混合智能等六大机器智能形态的基本概念和技术实现路径掌握机器视觉、模式识别等感知智能技术，理解其与人类感知的异同理解机器人系统构成，掌握不同类型机器人的特点和应用理解传统...
第四章 支持向量机 (SVM)支持向量机 (SVM)支持向量机是一种机器学习算法，支持向量（ Support Vector ）就是离分隔超面最近的那些点。而机（ Machine ）则表示一种算法，不是表示机器。在该算法出现后的二十多年里它是最有影响力的机器学习算法之一。在深度学习技术出现之前，使用高斯核（ RBF ）的支持向量机在很多分类问题上一度取得了最好的结果。支持向量机不仅可以用于分类问题，...
第五章 线性模型目录Logistic回归5.1正则化logistic 回归2.2算法案例2.3CONTENTS本章介绍线性模型家族，包括 logistic 回归和线性支持向量机两类，它们的预测函数是线性函数。虽然线性函数的建模能力有限，但当特征向量维数很高、训练样本数很大时它具有速度上的优势，在大规模分类问题中得到成功的应用。Logistic回归5.1logistic 回归logistic 回归即...
第十章 随机森林聚类算法随机森林是一种集成学习算法，它由多棵决策树组成。用多棵决策树联合预测可以提高模型的精度，这些决策树用对训练样本集随机抽样构造出的样本集训练得到。由于训练样本集由随机抽样构造，因此称为随机森林。随机森林不仅对训练样本进行抽样，还对特征向量的分量随机抽样，在训练决策树时，每次寻找最佳分裂时只使用一部分抽样的特征分量作为候选特征进行分裂。目录变 量10.4随机森林案例10.5CO...
第七章 数据降维目录主成分分析7.1数据降维算法案例7.2CONTENTS在很多应用问题中向量的维数会很高。处理高维向量不仅给算法带来挑战，而且不便于可视化，另外还会面临维数灾难的问题。降低向量的维数是数据分析中一种常用的手段。本章介绍经典的线性降维方法 - 主成分分析，以及非线性降维技术 - 流形学习算法。主成分分析7.1主成分分析在有些应用中向量的维数非常高。以图像数据为例，对于高度和宽度都为...
第九章 人工神经网络训练算法人的大脑由大约 800 亿个神经元组成，每个神经元通过突触与其他神经元相连接，接收这些神经元传来的电信号和化学信号，对信号汇总处理之后输出到其他神经元。大脑通过神经元之间的协作来完成它的功能，神经元之间的连接关系是在进化过程中以及生长发育、长期的学习、对外界环境的刺激反馈中建立起来的。人工神经网络是对这种机制的简单模拟。它由多个相互连接的神经元构成，这些神经元从其他相连...
第二章 决策树目录基本流程与划分2.1训练算法2.2决策树算法案例2.3CONTENTS决策树是一种基于规则的方法，它用一组嵌套的规则进行预测。在树的每个决策节点处，根据判断的结果进入下一个分支，反复直行此类操作最终到达叶子节点，得到预测结果。这些规则是通过训练得到的，而不是人工制定的。基本流程与划分2.1基本流程与划分下面我们来对一个简单的案例进行说明：假设孩子们想要出去打羽毛球，尽管愿望非常的...
第八章 聚类算法聚类算法聚类属于无监督学习问题，其目标是将样本集划分成多个类，保证同一类的样本之间尽量相似，不同类的样本之间尽量不同，这些类称为簇（ Cluster ）。与有监督的分类算法不同，聚类算法没有训练过程，直接完成对一组样本的划分。与有监督学习算法相比，无监督学习算法的研究进展更为缓慢，但在很多实际问题中得到了成功的应用。目录基于密度的算法8.5算法评价指标8.6聚类算法案例8.7CON...
第十一章 机器学习在生物信息中的应用目录蛋白质相互作用热点识别11.1实验数据集11.2特征提取与机器学习建模11.3CONTENTS近年来，人工智能飞速发展。作为人工智能的核心，机器学习已得到广泛应用，例如：自然语言处理（ NLP ），、计算机视觉，、医学诊断，、生命科学，、金融证券，、推荐系统，、自动驾驶，、物联网，、智慧农业和智慧城市等。实验结果分析11.4蛋白质相互作用热点识别11.1蛋白...
第一章 机器学习基本概念引言机器学习作为当前解决人工智能问题的主要技术，在该体系中处于核心地位。它作为一门多领域交叉学科，涉及了统计学、概率论、逼近论、算法复杂度理论等多门学科。该学科实际上是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，并重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。当下主要应用领域有机器视觉、语音识别、数据挖掘等。这些应用在我们的日常生活中随处可见，如：微信上的...
第六章 贝叶斯分类器目录贝叶斯决策6.1朴素贝叶斯分类器6.2正态贝叶斯分类器6.3CONTENTS贝叶斯分类器是一种概率模型，它用贝叶斯公式解决分类问题。如果样本的特征向量服从某种概率分布，则可以计算特征向量属于一个类的条件概率，条件概率最大的类为分类结果。如果假设特征向量各个分量之间相互独立，则为朴素贝叶斯分类器；如果假设特征向量服从多维正态分布，则为正态贝叶斯分类器。贝叶斯分类器案例6.4贝...
第三章 k 近邻算法目录CONTENTS基本概念3.1预测算法3.2距离定义3.3k 近邻算法案例3.4基本概念3.1基本概念俗话说得好，“物以类聚，人以群分”，判别一个人的品质特征，常常可以从他的朋友入手，所谓观其友，而知其人。 K 近邻算法就是和此理论类似的一种简单的机器学习算法。要确定一个样本的类别，可以计算它与所有训练样本的距离，然后找出和该样本最接近的 k 个样本，统计这些样本的类别进行...
《人工智能》第 5 章 机器学习目录CONTENTS5.1 什么是机器学习5.2 线性回归模型5.3 线性分类模型5.4 支持向量机5.5 决策树5.6 AdaBoost5.7 朴素贝叶斯模型5.8 混合高斯模型5.9 概率主成分分析5.1什么是机器学习 5.1什么是机器学习损失函数（ Loss ）：衡量预测与真实答案的差距优化算法（ Algorithm ）：寻找更好的参数模型（ Model ）：...
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