机器学习？人工智能？傻傻分不清楚？-低调大师

机器学习？人工智能？傻傻分不清楚？

2018-02-09 595

人工智能并不是一个新的术语，它已经有几十年的历史了，大约从 80 年代初开始，计算机科学家们开始设计可以学习和模仿人类行为的算法。
在算法方面，最重要的算法是神经网络，由于过拟合而不是很成功（模型太强大，但数据不足）。尽管如此，在一些更具体的任务中，使用数据来适应功能的想法已经取得了显着的成功，并且这也构成了当今机器学习的基础。
在模仿方面，人工智能专注于图像识别，语音识别和自然语言处理。人工智能专家们花费了大量的时间来创建诸如边缘检测，颜色配置文件， N-gram ，语法树等。不过，这些进步还不足以达到我们的需求。
传统的机器学习：

机器学习（ML）技术在预测中发挥了重要的作用，ML经历了多代的发展，形成了具有丰富的模型结构，例如：

1.线性回归。

2.逻辑回归。

3.决策树。

4.支持向量机。

5.贝叶斯模型。

6.正则化模型。

7.模型集成（ensemb

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NLTK基础教程学习笔记（十三）

在信息摘要应用中还包含着另一种理论逻辑：重要的句子中通常包含着重要的词汇，而跨语料库的差异词（discriminatory word）绝大多数数是重要词汇。因此，句子中包含具有差异很大的词汇，它就很重要。这样就得到一个非常简单的测量方法，就是计算每一个词各种的TF-IDF（term frequency-inverse document ）分值，然后根据词汇的重要性找出一种标准化的凭据评分。这个评分就可以用来充当在信息摘要中选取句子的标准。 TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）是一种用于资讯检索与资讯探勘的常用加权技术。TF-IDF是一种统计方法，用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降。TF-IDF加权的各种形式常被搜寻引擎应用，作为文件与用户查询之间相关程度的度量或评级。除了TF-IDF以外，因特网上的搜寻引擎还会使用基于连结分析的评级方法，以确定文件在搜寻结果中出现的顺序。按照其不拿整段介绍来做，只拿前...

2018-02-09

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在北京北部高楼林立的海淀区，两个20多岁的硬件工程师正在测试新的计算机芯片，这些芯片有朝一日可能使智能手机、机器人和自动驾驶汽车真正拥有智能。旁边，站着一个穿着法兰绒格子衬衫、温和的年轻人。今年34岁的计算机科学家，同时也是寒武纪科技的创始技术顾问陈云霁解释说，传统处理器在最近的人工智能（AI）研究热潮兴起几十年前被设计出来，它们在处理AI所需的大量数据时，“速度和效率都很低”。陈云霁说：“即使你有一个非常好的算法或应用程序”，如果不能在你的手机、汽车或电子设备上运行，它在日常生活中的用处还是有限，“我们的目标是改变一切生活。” 2012年，Google Brain识别猫的开创性项目，用到了16,000个微处理器内核来运行相关的算法。这一壮举被誉为深度学习的突破：在没有人类程序员的指导下，从庞大的训练数据集中寻找模式。一年之后，陈云

2018-02-11

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Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。