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我們來(lái)看一下公式的推導(dǎo)這部分比較難一些, 首先要記住公式,這個(gè)公式,不用自己理解,知道怎么用就行, 比如這個(gè)(mA)T 這個(gè)轉(zhuǎn)置的關(guān)系要知道 然后我們看這個(gè)符號(hào)就是求X的導(dǎo)數(shù),X導(dǎo)數(shù)的轉(zhuǎn)置除以X的導(dǎo)數(shù),就得到單位矩陣, 可以看到下面也是,各種X的導(dǎo)數(shù),然后計(jì)算,得到對(duì)應(yīng)的矩陣
? ?線性和回歸,就是自然規(guī)律,比如人類(lèi)是身高趨于某個(gè)值的概率最大,回歸就是通過(guò)數(shù)學(xué)方法找到事物的規(guī)律. 機(jī)器學(xué)習(xí)作用: 該專(zhuān)業(yè)實(shí)際應(yīng)用于機(jī)器視覺(jué)、指紋識(shí)別、人臉識(shí)別、視網(wǎng)膜識(shí)別、虹膜識(shí)別、掌紋識(shí)別、專(zhuān)家系統(tǒng)、自動(dòng)規(guī)劃、智能搜索、定理證明、博弈、自動(dòng)程序
然后我們?cè)賮?lái)看看,如何使用sklearn,來(lái)進(jìn)行正規(guī)方程的運(yùn)算,當(dāng)然這里 首先要安裝sklearn,這里如何安裝sklearn就不說(shuō)了,自己查一下 首先我們還是來(lái)計(jì)算前面的八元一次方程的解,但是這次我們不用np.linalg.solve這個(gè) 解線性方程的方式,也不用 直接 解正規(guī)方程的方式: 也就是上面這種
人工智能知識(shí)對(duì)于當(dāng)今的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)人來(lái)說(shuō)已經(jīng)是剛需。但人工智能的概念、流派、技術(shù)紛繁復(fù)雜，選擇哪本書(shū)入門(mén)最適合呢？ 這部被譽(yù)為人工智能“百科全書(shū)”的《人工智能（第3版）》，可以作為每個(gè)技術(shù)人進(jìn)入 AI 世界的第一本書(shū)。 購(gòu)書(shū)鏈接，限時(shí)特惠5折 這本書(shū)是美國(guó)
目錄 人工智能 深度學(xué)習(xí) 機(jī)器學(xué)習(xí) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 機(jī)器學(xué)習(xí)的范圍 模式識(shí)別 數(shù)據(jù)挖掘 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí) 計(jì)算機(jī)視覺(jué) 語(yǔ)音識(shí)別 自然語(yǔ)言處理 機(jī)器學(xué)習(xí)的方法 回歸算法 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) SVM（支持向量機(jī)） 聚類(lèi)算法 降維算法 推薦算法 其他 機(jī)器學(xué)習(xí)的分類(lèi) 機(jī)器學(xué)習(xí)模型的評(píng)估 機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用 機(jī)
第一章 人工智能概述 1.1人工智能的概念和歷史 1.2人工智能的發(fā)展趨勢(shì)和挑戰(zhàn) 1.3人工智能的倫理和社會(huì)問(wèn)題 第二章 數(shù)學(xué)基礎(chǔ) 1.1線性代數(shù) 1.2概率與統(tǒng)計(jì) 1.3微積分 第三章 監(jiān)督學(xué)習(xí) 1.1無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí) 1.2半監(jiān)督學(xué)習(xí) 1.3增強(qiáng)學(xué)習(xí) 第四章 深度學(xué)習(xí) 1.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理 1.2深度學(xué)習(xí)的
人工智能涵蓋范圍最廣，它包含了機(jī)器學(xué)習(xí)；而機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的重要研究?jī)?nèi)容，它又包含了深度學(xué)習(xí)。 人工智能是一門(mén)以計(jì)算機(jī)科學(xué)為基礎(chǔ)，融合了數(shù)學(xué)、神經(jīng)學(xué)、心理學(xué)、控制學(xué)等多個(gè)科目的交叉學(xué)科。 人工智能是一門(mén)致力于使計(jì)算機(jī)能夠模擬、模仿人類(lèi)智能的學(xué)
人工智能(Artificial Intelligence, AI)是一門(mén)研究如何讓計(jì)算機(jī)模擬人類(lèi)智能的學(xué)科。人類(lèi)智能包括學(xué)習(xí)、理解自然語(yǔ)言、認(rèn)知、推理、計(jì)劃、視覺(jué)、運(yùn)動(dòng)等多種能力。人工智能的目標(biāo)是讓計(jì)算機(jī)具備這些能力，以便在各種應(yīng)用中與人類(lèi)相互作用。 自從1950年代以來(lái)，人工智能一直是
人工智能（Artificial?Intelligence，簡(jiǎn)稱(chēng)AI）是一門(mén)研究如何使計(jì)算機(jī)能夠執(zhí)行通常需要人類(lèi)智能的任務(wù)的領(lǐng)域。從早期的符號(hào)推理到現(xiàn)代的深度學(xué)習(xí)，人工智能經(jīng)歷了漫長(zhǎng)的發(fā)展過(guò)程。 20世紀(jì)50年代，AI的奠基性工作開(kāi)始，研究者們?cè)噲D通過(guò)符號(hào)推理來(lái)模擬人類(lèi)思維過(guò)程。然而，
人工智能深度學(xué)習(xí)近年來(lái)成為熱門(mén)的技術(shù)領(lǐng)域，被廣泛應(yīng)用于許多領(lǐng)域，如自然語(yǔ)言處理、圖像識(shí)別、機(jī)器翻譯等。學(xué)習(xí)人工智能深度學(xué)習(xí)需要具備一定的數(shù)學(xué)和編程基礎(chǔ)，但對(duì)于初學(xué)者來(lái)說(shuō)，并不需要過(guò)于復(fù)雜的數(shù)學(xué)和編程知識(shí)。本文將介紹人工智能深度學(xué)習(xí)的基本概念和
