深度学习是机器学习的一种，而机器学习是实现人工智能的必经路径。深度学习的概念源于人工神经网络的研究，含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...

值得注意的是，在以上两个例子中，我们都不需要收集真实世界中的数据，也不需要系统地提取这些数据的特征。只要有充足的时间，我们的常识与编程技巧已经足够让我们完成任务。与此同时，我们很容易就能找...

强化学习强化学习更接近生物学习的本质，因此有望获得更高的智能。它关注的是智能体如何在环境中采取一系列行为，从而获得比较大的累积回报。通过强化学习，一个智能体应该知道在什么状态下应该采取什么...

7.人工神经网络的优缺点人工神经网络的优点：分类的准确度高；并行分布处理能力强,分布存储及学习能力强，对噪声神经有较强的鲁棒性和容错能力，能充分逼近复杂的非线性关系；具备联想记忆的功能。人...

第五步：建立一个收藏夹把自己完成的项目内容，放入一个收藏夹，把它们好好利用起来（有点像高中的错题集）。在您处理数据集并获得更好的效果时，请汇总您的发现、学习经验到自己的收藏夹。可以上传你的...

通常学习一个好的函数，分为以下三步：1、选择一个合适的模型，这通常需要依据实际问题而定，针对不同的问题和任务需要选取恰当的模型，模型就是一组函数的**。2、判断一个函数的好坏，这需要确定一...

常见算法优缺点1.朴素贝叶斯朴素贝叶斯属于生成式模型（关于生成模型和判别式模型，主要还是在于是否是要求联合分布），非常简单，你只是做了一堆计数。如果注有条件**性假设（一个比较严格的条件）...

学习方式根据数据类型的不同，对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域，人们首先会考虑算法的学习方式。在机器学习领域，有几种主要的学习方式。将算法按照学习方式分类是一个不错的...

（6）神经网络神经网络分类算法的重点是构造阈值逻辑单元，一个值逻辑单元是一个对象，它可以输入一组加权系数的量，对它们进行求和，如果这个和达到或者超过了某个阈值，输出一个量。如有输入值X1...

第2步：选择一个过程你想在问题后得到高于平均水平的结果吗？你需要遵循一个系统化的过程。一个与你水平相对应的实例。你不需要依靠记忆或直觉。它引导你完成一个项目的端到端。你知道下一步该做什么。...

5.集成方法假设你对市面上的自行车都不满意，打算自己制作一辆，也许会从寻找各个比较好的零件开始，然后**终会组装出一辆比较好的自行车。集成方法也是利用这一原理，将几个预测模型（监督式机器学...

贝叶斯方法贝叶斯方法算法是基于贝叶斯定理的一类算法，主要用来解决分类和回归问题。常见算法包括：朴素贝叶斯算法，平均单依赖估计（AveragedOne-DependenceEstimator...