基於實例的演算法
『壹』 小白如何學習並應用人工智慧
1、學習並掌握好數學知識：高等數學是學習人工智慧的基礎，一起理工科都需要這個打底，數據挖掘、人工智慧、模式識別此類跟數據打交道的又尤其需要多元微積分運算基礎。線性代數很重要，現行模型是你最先考慮的模型，未來很可能還要處理多維數據，需要用線性代數來簡潔清晰的描述問題，為分析求解奠定基礎。概率論、數理統計、隨機過程更是少不了，涉及數據的問題，不確定性幾乎是不可避免的，引入隨機變數順理成章，相關理論、方法、模型非常豐富。再就是優化理論與演算法，除非你的問題是像二元一次方程求根那樣有現成的公式，否則你將不得不面對各種看起來無解但是要解的問題，優化將是你的GPS為你指路。有了以上基礎就可以開始機器學習的理論和演算法了，以後再具體針對某一個應用補充相關的知識與理論，比如數值計算、圖論、拓撲等。
2、學習機器學習的理論和演算法：回歸演算法、基於實例的演算法、正則化方法、決策樹學習、貝葉斯演算法、深度學習、人工神經網路······
3、掌握一種編程語言Python：一方面Python是腳本語言，簡便，拿個記事本就能寫，寫完拿控制台就能跑；另外，Python非常高效，效率比java、r、matlab高。matlab雖然包也多，但是效率是這四個裡面最低的。行業動態及論文：了解行業最新動態和研究成果，比如各大牛的經典論文、博客、讀書筆記、微博微信等媒體資訊。實踐練習：找一個開源框架，自己多動手訓練深度神經網路，多動手寫寫代碼，多做一些與人工智慧相關的項目。找到自己感興趣的方向：人工智慧有很多方向，比如NLP、語音識別、計算機視覺等等，生命有限，必須得選一個方向深入的專研下去，這樣才能成為人工智慧領域的大牛，有所成就。
『貳』 超大規模圖神經網路系統真的可以實現賦予機器常識嗎
機器學習是人工智慧的一個分支。
人工智慧的研究歷史有著一條從以「推理」為重點，到以「知識」為重點，再到以「學習」為重點的自然、清晰的脈絡。
機器學習是實現人工智慧的一個途徑，即以機器學習為手段解決人工智慧中的問題。
隨著越來越多的這類技術變得成熟，機器將會在各種各樣的任務上超越人類。
那麼，機器是否可以理解自己呢？甚至機器是否可以設計和編碼自己本身呢？
可以想像一下，一旦機器做到這一步，那將會帶來什麼樣的顛覆。
Google Brain團隊在探索這個領域，他們稱之為「自動機器學習」方向。
頂尖的人工智慧專家們發現，設計機器學習系統本身這樣一個他們最困難的工作之一，也有可能通過AI系統自動完成。
甚至在一些場景下，AI系統自己開發的AI系統已經趕上甚至超過了人類專家。
國外著名科技記者 Steven Levy 在他刊於 BackChannel 的文章《谷歌如何將自己重塑為一家「機器學習為先」的公司》中提到，谷歌大腦負責人 Jeff Dean 表示，如果現在讓他改寫谷歌的基礎設施，大部分代碼都不會由人編碼，而將由機器學習自動生成。
學術界也有相關研究，伯克利的 Ke Li 和 Jitendra Malik 在他們日前提交的論文《Learning to Optimize》中提出了讓演算法自我優化的方法。
他們在論文摘要中寫道，「演算法設計是一個費力的過程，通常需要許多迭代的思想和驗證。 在本文中，我們探討自動化演算法設計，並提出了一種方法學習自動優化演算法」。
從強化學習的角度入手，Ke Li 和 Jitendra Malik 使用指導性策略搜索來讓 AI 學習優化演算法，並且證明了他們所設計的演算法在收斂速度和/或最終目標值方面優於現有的手工編程開發的演算法。
『叄』 可用於分類的演算法有哪些
太多了，
最不實用但是分類錯誤率最低的：貝葉斯方法。
最簡單的是最近鄰方法，從最近鄰方法又引申出現在極為流行的基於實例（或基於記憶）的方法（Memory Based）。
經典的：隱馬爾可夫模型（HMM），最大熵，條件隨機場（CRF，這個比較新）
最流行的：winnow，bagging，ada boost等等
『肆』 結合生活中的實例，描述求解隨機數的演算法流程圖。
#include "stdio.h"
#define N 10
main()
{
int a[N];
int i,j,p,temp;
for(i=0;iscanf("%d",&a[i]);
for(i=0;i{
p=i;
for(j=i+1;jif(a[j]temp=a[i];a[i]=a[p];a[p]=temp;
}
printf(" ");
for(i=0;iprintf("%d ",a[i]);
}
例如：
Read x
If x＜0 Then
y←2×x+3
Else
If x＞0 Then
y←2×x-5
Else
y←0
End If
End If
Print y
End
Read x
If x＜0 Then
y←2×x+3
Else
If x＞0 Then
y←2×x-5
Else
y←0
End If
End If
Print y
End
(4)基於實例的演算法擴展閱讀：
一張流程圖能夠成為解釋某個零件的製造工序，甚至組織決策制定程序的方式之一。這些過程的各個階段均用圖形塊表示，不同圖形塊之間以箭頭相連，代表它們在系統內的流動方向。下一步何去何從，要取決於上一步的結果，典型做法是用「是」或「否」的邏輯分支加以判斷。
流程圖使用一些標准符號代表某些類型的動作，如決策用菱形框表示，具體活動用方框表示。但比這些符號規定更重要的，是必須清楚地描述工作過程的順序。流程圖也可用於設計改進工作過程，具體做法是先畫出事情應該怎麼做，再將其與實際情況進行比較。
『伍』 基於實例的學習和k近鄰學習的異同
K近鄰(k-Nearest Neighbour，KNN)分類演算法，是一個理論上比較成熟的方法，也是最簡單的機器學習演算法之一。該方法的思路是：如果一個樣本在特徵空間中的k個最相似(即特徵空間中最鄰近)的樣本中的大多數屬於某一個類別，則該樣本也屬於這個類別。
K-近鄰法就是一種基於文本特徵向量空間模型表示的文本分類方法,有很多優點,演算法簡單,易於實現,分類精度較高。
『陸』 深度學習演算法與啟發式演算法的區別
演算法導向不同，包含內容不同。
深度學習演算法包含回歸演算法，基於實例的演算法，正則化方法，貝葉斯方法，人工神經網路五類演算法。啟發式演算法通常是以問題為導向的（ProblemSpecific），也就是說，沒有一個通用的框架，每個不同的問題通常設計一個不同的啟發式演算法，通常被用來解組合優化問題。
『柒』 人工智慧怎麼去學習，南寧達內有學習人工智慧過的說下嗎
1、學習並掌握一些數學知識
高等數學是基礎中的基礎，一切理工科都需要這個打底，數據挖掘、人工智慧、模式識別此類跟數據打交道的又尤其需要多元微積分運算基礎線性代數很重要，一般來說線性模型是你最先要考慮的模型，加上很可能要處理多維數據，你需要用線性代數來簡潔清晰的描述問題，為分析求解奠定基礎概率論、數理統計、隨機過程更是少不了，涉及數據的問題，不確定性幾乎是不可避免的，引入隨機變數順理成章，相關理論、方法、模型非常豐富。很多機器學習的演算法都是建立在概率論和統計學的基礎上的，比如貝葉斯分類器、高斯隱馬爾可夫鏈。
再就是優化理論與演算法，除非你的問題是像二元一次方程求根那樣有現成的公式，否則你將不得不面對各種看起來無解但是要解的問題，優化將是你的GPS為你指路有以上這些知識打底，就可以開拔了，針對具體應用再補充相關的知識與理論，比如說一些我覺得有幫助的是數值計算、圖論、拓撲，更理論一點的還有實/復分析、測度論，偏工程類一點的還有信號處理、數據結構。
2、掌握經典機器學習理論和演算法
如果有時間可以為自己建立一個機器學習的知識圖譜，並爭取掌握每一個經典的機器學習理論和演算法，我簡單地總結如下：
1) 回歸演算法：常見的回歸演算法包括最小二乘法（OrdinaryLeast Square），邏輯回歸（Logistic Regression），逐步式回歸（Stepwise Regression），多元自適應回歸樣條（MultivariateAdaptive Regression Splines）以及本地散點平滑估計（Locally Estimated Scatterplot Smoothing）；
2) 基於實例的演算法：常見的演算法包括 k-Nearest Neighbor(KNN), 學習矢量量化（Learning Vector Quantization， LVQ），以及自組織映射演算法（Self-Organizing Map ， SOM）；
3) 基於正則化方法：常見的演算法包括：Ridge Regression， Least Absolute Shrinkage and Selection Operator（LASSO），以及彈性網路（Elastic Net）；
4) 決策樹學習：常見的演算法包括：分類及回歸樹（ClassificationAnd Regression Tree， CART）， ID3 (Iterative Dichotomiser 3)， C4.5， Chi-squared Automatic Interaction Detection(CHAID), Decision Stump, 隨機森林（Random Forest）， 多元自適應回歸樣條（MARS）以及梯度推進機（Gradient Boosting Machine， GBM）；
5) 基於貝葉斯方法：常見演算法包括：樸素貝葉斯演算法，平均單依賴估計（AveragedOne-Dependence Estimators， AODE），以及Bayesian Belief Network（BBN）；
6) 基於核的演算法：常見的演算法包括支持向量機（SupportVector Machine， SVM）， 徑向基函數（Radial Basis Function ，RBF)， 以及線性判別分析（Linear Discriminate Analysis ，LDA)等；
7) 聚類演算法：常見的聚類演算法包括 k-Means演算法以及期望最大化演算法（Expectation Maximization， EM）；
8) 基於關聯規則學習：常見演算法包括 Apriori演算法和Eclat演算法等；
9) 人工神經網路：重要的人工神經網路演算法包括：感知器神經網路（PerceptronNeural Network）, 反向傳遞（Back Propagation）， Hopfield網路，自組織映射（Self-OrganizingMap, SOM）。學習矢量量化（Learning Vector Quantization， LVQ）；
10)深度學習：常見的深度學習演算法包括：受限波爾茲曼機（RestrictedBoltzmann Machine， RBN）， Deep Belief Networks（DBN），卷積網路（Convolutional Network）, 堆棧式自動編碼器（Stacked Auto-encoders）；
11)降低維度的演算法：常見的演算法包括主成份分析（PrincipleComponent Analysis， PCA），偏最小二乘回歸（Partial Least Square Regression，PLS）， Sammon映射，多維尺度（Multi-Dimensional Scaling, MDS）,投影追蹤（ProjectionPursuit）等；
12)集成演算法：常見的演算法包括：Boosting， Bootstrapped Aggregation（Bagging），AdaBoost，堆疊泛化（Stacked Generalization， Blending），梯度推進機（GradientBoosting Machine, GBM），隨機森林（Random Forest）。
3、掌握一種編程工具，比如Python
一方面Python是腳本語言，簡便，拿個記事本就能寫，寫完拿控制台就能跑；另外，Python非常高效，效率比java、r、matlab高。matlab雖然包也多，但是效率是這四個裡面最低的。
4、了解行業最新動態和研究成果，比如各大牛的經典論文、博客、讀書筆記、微博微信等媒體資訊。
5、買一個GPU，找一個開源框架，自己多動手訓練深度神經網路，多動手寫寫代碼，多做一些與人工智慧相關的項目。
6、選擇自己感興趣或者工作相關的一個領域深入下去人工智慧有很多方向，比如NLP、語音識別、計算機視覺等等，生命有限，必須得選一個方向深入的專研下去，這樣才能成為人工智慧領域的大牛，有所成就。
『捌』 spark mllib機器學習什麼語言
1、機器學習概念
1.1機器學習的定義
在維基網路上對機器學習提出以下幾種定義：
l「機器學習是一門人工智慧的科學，該領域的主要研究對象是人工智慧，特別是如何在經驗學習中改善具體演算法的性能」。
l「機器學習是對能通過經驗自動改進的計算機演算法的研究」。
l「機器學習是用數據或以往的經驗，以此優化計算機程序的性能標准。」一種經常引用的英文定義是：A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E。
可以看出機器學習強調三個關鍵詞：演算法、經驗、性能，其處理過程如下圖所示。
3、Spark MLlib架構解析
『玖』 演算法有哪些分類
演算法分類編輯演算法可大致分為：
基本演算法、數據結構的演算法、數論與代數演算法、計算幾何的演算法、圖論的演算法、動態規劃以及數值分析、加密演算法、排序演算法、檢索演算法、隨機化演算法、並行演算法，厄米變形模型，隨機森林演算法。