Arithmetic）//empty 2>群体人工智能 >遗传算法(Genetic Algorithm) >群聚技术//empty 其实这篇文章更类似于科普贴，它完全可以作为你学习人工智能的入门文章，...，原翻译显然没有”寻路“这两个字，因为A星算法包括但不仅限于存在于人工智能的寻路中，但是既然标题是人工智能，这样也无伤大雅，在说A*之前有必要说所深度优先搜索算法DFS和广度优先搜索算法BFS，假设一个...，我们会发现者似乎与FSM有联系，恭喜你你的发现时正确的，这其实算是静态FSM，FSM应该冠名为动态FSM才是最佳的，当然这是我个人看法，何谓静态，就是既定的方案，这个树枝都有权重值，50%A树枝，50%... Theroy) 这是我最感喜欢的部分，某种程度上说没有博弈论体系的AI算不上AI，博弈论在人工智能中广泛用于最优化策略，从原英文中我们就看得出这个与游戏有关，对象是单体，著名的例子就是简化的囚徒困境：...置信技术把人工智能推向了极致，他与博弈论、神经网络遗传算法构成了AI的核心体系。
【导读】许可：人工智能的算法依赖于大数据，而大数据并非中立。它们从真实社会中抽取，必然带有社会固有的不平等、排斥性和歧视的痕迹。...一个月前，《终极算法》作者、人工智能著名学者、华盛顿大学教授 Pedro Domingos 在社交网络中写道：“自 5 月 25 日起，欧盟将会要求所有算法解释其输出原理，这意味着深度学习成为非法的方式...在美国，每周超过1000人被机场使用的算法错误地标记为恐怖分子。一名美国航空公司的飞行员在一年中被拘留了80次，因为他的名字与爱尔兰共和军领导人的名字相似。这还不算是最糟糕的。...人工智能的算法依赖于大数据，而大数据并非中立。它们从真实社会中抽取，必然带有社会固有的不平等、排斥性和歧视的痕迹。...更有甚者，美国法院用以评估犯罪风险的算法COMPAS，亦被证明对黑人造成了系统性歧视。 无论是程序错误，还是算法歧视，在人工智能的前沿领域——深度学习中，都变得难以识别。
一个月前，《终极算法》作者、人工智能著名学者、华盛顿大学教授PedroDomingos在社交网络中写道：“自5月25日起，欧盟将会要求所有算法解释其输出原理，这意味着深度学习成为非法的方式。”...在美国，每周超过1000人被机场使用的算法错误地标记为恐怖分子。一名美国航空公司的飞行员在一年中被拘留了80次，因为他的名字与爱尔兰共和军领导人的名字相似。这还不算是最糟糕的。...人工智能的算法依赖于大数据，而大数据并非中立。它们从真实社会中抽取，必然带有社会固有的不平等、排斥性和歧视的痕迹。...例如，为了在Twitter上与千禧一代进行对话，微软开发了Tay聊天机器人，它旨在学习如何通过复制网民的语音来模仿他人。...更有甚者，美国法院用以评估犯罪风险的算法COMPAS，亦被证明对黑人造成了系统性歧视。 无论是程序错误，还是算法歧视，在人工智能的前沿领域——深度学习中，都变得难以识别。
基于上一章关于自然智能的学习与探讨，一个与之相关的主题便是“人工智能”。而本次“人工智能”的上半章，从人工智能的历史、概念、算法与技术四个方面进行阐述。...结果是否定的，因为按照目前的进程来看，人工智能的产生与发展始终无法摆脱人类自然智能的影响，它是人类通过一定的算法与硬件的算力相结合的产物，本质上并不是生物的，并非自发实现的。...三、人工智能的算法 人工智能的核心便是算法，智能算法将是具有产生智能功能和完成智能任务的程序性知识。...这种观点无疑是片面的，因为人工智能的算法的不断发展，通过仿生的思想，例如生物进化算法，人工神经网络算法等等。...（人工智能的两种主要算法） 尤其是人工神经网络算法，它是是一种基于神经元连接的学习算法模型。与自然智能之间的联系紧密。因为对于大脑自然智能来讲，它的模型主要存在于大脑神经网络之中。
一、人工智能决策日益流行 人们的网络存在，或者说数字存在（digital existence），日益受到算法左右。在网络空间，算法可以决定向人们推荐什么新闻，推送什么广告，诸如此类。...当然，基于算法、大数据、数据挖掘、机器学习等技术的人工智能决策不局限于解决信息过载这一难题的个性化推荐。...当利用人工智能系统对犯罪人进行犯罪风险评估，算法可以影响其刑罚；当自动驾驶汽车面临道德抉择的两难困境，算法可以决定牺牲哪一方；当将人工智能技术应用于武器系统，算法可以决定攻击目标。...其中存在一个不容忽视的问题：当将本该有人类负担的决策工作委托给人工智能系统，算法能否做到不偏不倚？如何确保公平之实现？...可以被翻译成操作性的算法吗？第二，公平被量化为计算问题会带来风险吗？第三，如果公平是机器学习和人工智能的目标，谁来决定公平的考量因素？
做AI项目，经常要面对两个课题：算法和数据。哪一个比较重要呢？自然是都重要，不过非要对比一下，我选择数据。...AI招聘的时候，一般都是招聘算法工程师，特别是很多大厂，非常重视算法的创新性，觉得这样能彰显水平，提升模型效果。...你认为算法和数据哪个更重要呢？
差分进化算法是基于群体智能理论的优化算法，是通过群体内个体间的合作与竞争产生的智能优化搜索。...粒子群算法与其他进化算法一样，也是基于“种群”和“进化”的概念，通过个体间的协作与竞争，实现复杂空间最优解的搜索。...模拟退火算法是一种基于Monte Carlo迭代求解策略的随机寻优算法，其出发点是基于物理中固体物质的退火过程与一般组合优化问题之间的相似性。...** 4 禁忌搜索算法 ** 搜索是人工智能的一个基本问题，一个问题的求解过程就是搜索。人工智能在各应用领域中，被广泛地使用。...现在，搜索技术渗透在各种人工智能系统中，可以说没有哪一种人工智能的应用不用搜索技术。
算法等。 ...） 5.K-means算法 6.K均值聚类（K-means Clustering） 7.K-medians聚类 8.均值漂移算法（Mean-shift） 9.OPTICS算法等。 ...二、按照解决任务的不同来分类 可以分为二分类算法（Two-class Classification）、多分类算法（Multi-class Classification）、回归算法（Regression...(3)回归算法（Regression） 回归问题通常被用来预测具体的数值而非分类。除了返回的结果不同，其他方法与分类问题类似。...2.K-means算法：适用于精准度高、训练时间短的场景。 3.模糊聚类FCM算法（Fuzzy C-means，FCM）：适用于精确度高、训练时间短的场景。
3.计算这个学习期的投票权重 4.对每个样本进行重新赋权 5.重复前面1-4 6.对构建后的最后的学习器进加权投票 3.bagging集成与boosting...6.1 聚类算法简介 1.聚类算法分类 粗聚类 细聚类 2.定义 一种典型的无监督学习算法， 主要用于将相似的样本自动归到一个类别中...对于其他每个点计算到K个中心的距离，未知的点选择最近的一个聚类中心点作为标记类别 3、接着对着标记的聚类中心之后，重新计算出每个聚类的新中心点（平均值） 4、如果计算得出的新中心点与原中心点一样...主成分分析（可以理解一种特征提取的方式） 3.特征选择 定义：提出数据中的冗余变量 方法： Filter(过滤式)：主要探究特征本身特点、特征与特征和目标值之间关联...方差选择法：低方差特征过滤 相关系数 Embedded (嵌入式)：算法自动选择特征（特征与目标值之间的关联）
向量化是提高人工智能算法计算效率的关键技术之一。通过将操作应用于向量或矩阵，而不是逐个元素处理，向量化可以显著加速计算过程。...本文将探讨向量化的基本概念、实现方法，并提供Python代码示例，以帮助读者理解如何在人工智能算法中应用这一技术。 向量化的基本概念 向量化是将标量运算转换为向量运算的过程。...向量化在人工智能算法中的应用 向量化在许多人工智能算法中都有广泛应用，尤其是在机器学习和深度学习领域。例如，在神经网络训练过程中，向量化操作可以加速矩阵运算，从而缩短训练时间。 1....结论 向量化是提升人工智能算法计算效率的重要技术，广泛应用于矩阵运算、卷积操作、激活函数计算和损失函数计算等方面。通过有效利用向量化技术，可以显著加速算法的执行，并提高整体计算性能。...希望本文提供的代码示例和技术建议能够帮助读者更好地理解和应用向量化技术，提升人工智能算法的计算效率。如果您有进一步的问题或需要更多的技术支持，请随时与我们联系。
2 生成艺术，数学/算法之美 人工智能作曲与生成艺术的一些思想是相通的，因而我们需要了解生成艺术相关的内容。 生成艺术 生成艺术的代表是视觉艺术方面的生成。我们了解下算法与视觉美学。...自古以来数学与艺术就有着紧密的关系，有规律的数字组合可以创造出使人愉悦的艺术作品，在建筑设计中的比例或音乐的旋律都有所体现。甚至可以说，我们的世界是建立在数学之上的。...4 EMI人工智能音乐作曲系统 早在1981的时候，David Cope 创造了人工智能音乐作曲系统（EMI，Experiments in Musical Intelligence）。...他的主要研究人工智能和音乐，主要的创作方向是通过作曲家创造力和计算机算法之间的协同，生成音乐作品。...7.2 NSynth神经合成器 Neural Audio Synthesis NSynth可帮助音乐工作者，藉由直觉控制各种声音表情与强弱，同时模拟不同乐器的声音，任意排列组合于创作之中。
一、什么叫算法 算法（Algorithm）：是对特定问题求解方法或步骤的一种描述。...一个计算机程序是对一个算法使用某种程序设计语言的具体实现。 算法一般具有以下五个特性： 1、输入：一个算法有零个或多个输入，这些输入取自于某个特定的对象集合。...二、什么叫好算法 评价一个好的算法有以下几个标准： 正确性（Correctness）：算法应满足具体问题的需求。...通用性（Generality）：算法应具有一般性 ，即算法的处理结果对于一般的数据集合都成立。 效率与存储空间需求：效率指的是算法执行的时间；存储空间需求指算法执行过程中所需要的最大存储空间。...一般这两者与问题的规模有关。
1.K-近邻算法 1.1 K-近邻算法简介 1.定义: 就是通过你的"邻居"来判断你属于哪个类别 2.如何计算你到你的"邻居"的距离 一般时候,都是使用欧氏距离...1.2 k近邻算法api初步使用 1.sklearn 优势: 1.文档多,且规范, 2.包含的算法多 3.实现起来容易...x_train, x_test, y_train, y_test 1.7 特征工程-特征预处理[****] 1.定义 通过一些转换函数将特征数据转换成更加适合算法模型的特征数据过程...sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=5,algorithm='auto') algorithm -- 选择什么样的算法进行计算
无独有偶，针对于自然智能的研究也不断启发着人工智能的发展。上一章重点讲述了人工智能的历史、概念、算法以及人工智能的面临障碍。使我对于人工智能的理解有了很大提升。...本章就人工智能的应用技术进行了更深层次的分析与讲解。...虽然人类对于生物神经系统的认知并非十分透彻，但针对于这个问题，科学家采取了人工神经网络的算法进行应对。并随着机器深度学习算法的不断进步，对于物体识别与图像处理的机器应用与研究方面也有很大的帮助。...在图像识别与人工智能的处理过程中，先验知识也起到关键的作用。因为虽然通过人工智能的相关算法可以较为精准地识别出图像。...通过本章人工智能的深入学习，让我对于人工智能在图像识别与物体感知方面的应用有了一个全新的感受。
Mixed types of data allowed in a single table 可以将数据的列和行命名 Columns and rows of data can be named 高级数据聚合与统计函数...7891 0.0 2 9761 NaN 3 3907 2.4 4 4338 15.3 5 5373 10.9 修改DataFrame 的行列值 可以理解为修改二维数组的横坐标与纵坐标
一、贪心算法 贪心算法是一种解决优化问题的算法设计方法，其核心思想是在每一步选择当前状态下的最优解，从而希望最终达到全局最优解。下面将介绍贪心算法的原理、实现步骤，并提供C#和Java的实现示例。...三、分治算法 分治算法（Divide and Conquer）是一种用于解决问题的算法设计方法，它将问题分解成子问题，解决子问题并合并子问题的解以得到原问题的解。...通过将问题分解成子问题，然后合并子问题的解，实现了高效的排序算法。分治算法可用于解决各种复杂问题，是一种重要的算法设计方法。...四、回溯算法 回溯算法（Backtracking）是一种用于解决组合问题和搜索问题的算法设计方法，它通过不断尝试各种可能性来逐步构建解决方案，并在遇到无法继续或不符合条件的情况下回溯到上一步重新选择。...这些算法都有不同的应用领域和实现步骤，可根据问题特点选择合适的算法。
排序算法 冒泡排序 时间复杂度：O(n²) 空间复杂度：O(1) 健壮性：健壮 难易程度：简单 def bubbleSort(li): for i in range(len(li) - 1):...= heap[-1], heap[0] array.insert(0, heap.pop()) heap_adjust(0) return array 查找算法
事实上，人工智能已经存在于我们生活中很久了。但对很多人来讲，人工智能还是一个较为“高深”的技术，然而再高深的技术，也是从基础原理开始的。...人工智能领域中就流传着10大算法，它们的原理浅显，很早就被发现、应用，甚至你在中学时就学过，在生活中也都极为常见。...它试图通过将直线方程与该数据拟合来表示自变量（x 值）和数值结果（y 值）。然后就可以用这条线来预测未来的值！这种算法最常用的技术是最小二乘法（Least of squares）。...超平面与最近的类点之间的距离称为边距。最优超平面具有最大的边界，可以对点进行分类，从而使最近的数据点与这两个类之间的距离最大化。...现在，你已经了解了最流行的人工智能算法的基础介绍，并且，对它们的实际应用也有了一定认识。
爬山算法 算法概念 爬山算法类似于贪心搜索，它每次都会查找附近节点里的最优节点，并移动到最优节点，如此循环便找到最优解，但是它只能找到局部的最优解，而非整体最优解 问题示例 以搜索最高点为例，已知山坡的高度...f(x,y)满足 给定初始地点，找到最高点 显然x和y的范围是无穷大的，无法遍历全部结果，因此采用爬山算法找到局部最优解 #include #include ...lf\nHeight: %lf\n", node.x, node.y, node.height); return 0; } 初始位置为(0.5, 0.5) 初始位置为(5, 5) 模拟退火算法...保存两边的较低点 if (h2 < h1) { h1 = h2; x1 = x2; } //将两边的较优解与当前解比较...} printf("x: %lf\nh: %lf\n", x, height); return 0; } 显然x=12.3并不是全局的最优解，而是局部最优解 现使用模拟退火算法的思路改良爬山算法
在现代软件开发中，算法的选择往往决定了系统的效率和可靠性。端到端算法和分治算法是两种常见但风格迥异的算法设计思想。...本文将深入探讨这两种算法的定义、应用场景及其优缺点，并通过实际案例对比它们的适用性和性能表现。 一、什么是端到端算法？ 端到端算法是一种将数据处理从输入到输出作为一个整体来考虑的算法设计方法。...二、什么是分治算法？ 分治算法是一种将问题分解为多个子问题，分别解决后再合并子问题的解来解决原问题的方法。经典的分治算法包括快速排序、归并排序和快速傅里叶变换等。...分治算法的缺点 复杂性增加：需要设计和实现分解和合并步骤，增加了算法的复杂性。 不适用于所有问题：对于某些问题，无法有效地进行分解，分治算法可能不适用。...四、总结 端到端算法和分治算法各有优劣，适用于不同的应用场景。
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