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轻松看懂机器学习十大常用算法

导读 通过本篇文章可以对ML的常用算法有个常识性的认识,没有代码,没有复杂的理论推导,就是图解一下,知道这些算法是什么,它们是怎么应用的,例子主要是分类问题。 每个算法都看了好几个视频,挑出讲的最清晰明了有趣的,便于科普。 以后有时间再对单个算法做深入地解析。 今天的算法如下: 决策树 随机森林算法 逻辑回归 SVM 朴素贝叶斯 K最近邻算法 K均值算法 Adaboost 算法 神经网络 马尔可夫 1. 决策树 根据一些 feature 进行分类,每个节点提一个问题,通过判断,将数据分为两类,再继续提问。这些问题是根据已有数据学习出来的,再投入新数据的时候,就可以根据这棵树上的问题,将数据划分到合适的叶子上。 2. 随机森林 在源数据中随机选取数据,组成几个子集 S 矩阵是源数据,有 1-N 条数据,A B C 是feature,最后一列C是类别 由 S 随机生成 M 个子矩阵 这 M 个子集得到 M 个决策树 将新数据投入到这 M 个树中,得到 M 个分类结果,计数看预测成哪一类的数目最多,就将此类别作为最后的预测结果 3. 逻辑回归 当预测目标是概率这样的,值域需要满足大于等于0,...

AI芯片业界新风口,为什么被全世界看好?

如果说2016年3月份阿尔法狗大战李世石的人机大战只在科技圈造成影响,那么2017年阿尔法狗与柯洁的对战则将人工智能带入到人民大众的视线了,阿尔法狗是第一个击败人类职业围棋选手,第一个战神围棋世界冠军的人工智能程序,其主要工作原理是“深度学习”。在深度学习神经网络模型为基础的人工智能技术出现后,大数据、物联网、工业4.0及增强和虚拟现实这几大热门领域被整合进人工智能这一更大的发展框架内。当前,人工智能技术仍旧需要海量数据来训练神经网络模型,从而使得计算机能够代替人类从事各种数据处理与判断。飞速发展的物联网技术首先提供了大量的数据来源,经过设计集合训练好的人工智能系统则提供了工业4.0最需要的智能控制系统,也为增强和虚拟现实场景的落地提供了数据处理的技术手段。 其中芯片是人工智能系统最关键的技术,芯片作为一个产品的核心,就像是人的大脑一样,重要性不言而喻,在很多领域,人工智能芯片已经走进我们的生活,会很多高铁站启用人脸识别来检票,智能家居中的语音音箱,陪护机器人等,人工智能芯片的发展决定着整个行业的走向。在人工智能芯片领域,国外芯片巨头占据了绝大部分的市场份额,不论是在人才聚集还是公司合...

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