【人工智能自学笔记】——概述

最新推荐文章于 2025-12-30 21:50:37 发布
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#机器学习

本文深入解析机器学习的主要分支，如计算机视觉、自然语言处理和机器人技术，以及其三要素：数据、算法和计算力。详细介绍了机器学习的工作流程，包括数据获取、基本处理、特征工程、模型训练及评估，覆盖了监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等关键算法。

主要分支

  1. 计算机视觉
    人脸识别
  2. 自然语言
    语音识别
    语义识别
  3. 机器人

三要素

  1. 数据
  2. 算法
  3. 计算力

机器学习的工作流程

  1. 什么是机器学习？
    机器学习是从数据中自动分析获得模型，并利用模型来对未知数据进行预测
  2. 机器学习工作流程
    • 获取数据
    • 数据基本处理
    • 特征工程
    • 机器学习
    • 模型评估
数据基本处理

对数据进行缺失值，去除异常值等处理

特征工程
  • 特征提取： 将任意数据转换为机器更容易识别的数据
  • 特征预处理： 通过一些转换函数，将特征数据转换为更加适合算法模型的特征数据过程
  • 特征降维：在某些特定条件下，降低随机变量（特征）的个数，得到一组‘不相关’主变量的过程

机器学习算法

  • 监督学习
  • 无监督学习
  • 半监督学习
  • 强化学习
Tracer805
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掌握AI人工智能领域数据分析，开启新征程
AIGC应用创新大全的博客
07-05 1199
你有没有想过：为什么ChatGPT能回答你的问题？为什么手机相册能自动识别人脸？为什么电商APP总能推荐你喜欢的商品？这些AI奇迹的背后，都离不开高质量的数据分析。打个比方：如果AI模型是一位“厨师”，那么数据就是“食材”，数据分析就是“食材处理”——不新鲜的食材要扔掉（清洗异常值），大块的食材要切碎（特征工程），不同食材要搭配好（数据整合），最后厨师才能做出美味的“AI菜品”（模型预测）。
人工智能——多项式回归（Python）(1)，2024年最新小红书Python面试题目
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我们在前面已经根据已知的房屋成交价和房屋的尺寸进行了线性回归，继而可以对已知房屋尺寸，而未知房屋成交价格的实例进行了成交价格的预测，但是在实际的应用中这样的拟合往往不够好，因此我们在此对该数据集进行多项式回归。Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。(1)在一元回归分析中，如果依变量 y 与自变量 x 的关系为非线性的，但 是又找不到适当的函数曲线来拟合，则可以采用一元多项式回归。
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推荐系统学习笔记(一）——概述
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疯狂Python讲义学习笔记——第1章Python语言概述和开发环境
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【课程笔记】华为 HCIP-AI Solution Architect 人工智能03：大模型算法基础
淵_ken的博客
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(1) 大语言模型定义大语言模型是一种语言模型大语言模型是一种伸经网络语言模型大语言模型是一种预训练语言模型大语言模型最初提出时并没有明确的定义，主要用于：①区别于已有的较小规模并主要用于理解类任务的预训练语言模型(如BERT)②特指规模较大(数十亿到数千亿参数)并具有较强生成能力的语言模型(2) 语言模型定义什么是语言模型？给定一些词序列，预测最有可能的下一个词是什么(3) 语言模型的发展(4) 语言算法演进过程第一个阶段：标注数据驱动的深度学习模型。
【强化学习】个人总结01——概述
weixin_44389191的博客
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【强化学习】个人总结01——梳理基本概念前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结 前言 提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 一、pandas是什么？ 示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。 二、使用步骤 1.引入库 代码如下（示例）： import nump
人工智能——回归思维导图
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大，这里只是将部分目录大纲截图出来，每个节点里面都包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、讲解视频，并且后续会持续更新**2.1 机器学习概述。
人工智能——聚类总述(1)
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有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，基本涵盖了95%以上前端开发知识点，真正体系化！**
人工智能——岭回归（Python）
2401_84004012的博客
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数据为某路口的交通流量监测数据，记录全年小时级别的车流量。
【百度AI-Studio】强化学习训练营（共六节课）——PaddlePaddle（自学笔记）（附代码）
Blue
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人工智能——K-Means聚类算法（Python）
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同时减轻大家的负担。**[外链图片转存中…(img-eHdZYJ8K-1713751767909)][外链图片转存中…(img-7rOLJ6eb-1713751767910)][外链图片转存中…(img-BpscYNKe-1713751767911)][外链图片转存中…(img-1qJKQzx6-1713751767911)]
机器学习——贝叶斯
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正向概率：假设袋子里有10个白球，90个黑球，然后从袋子里面拿出1个球，拿出的球是白球的概率是多少？显然，白球的概率是1/10逆向概率：如果我们事先并不知道袋子里白球、黑球的比例，然后通过多次试验，根据拿出来的球的颜色推测袋子里白球、黑球的比例贝叶斯分类器的代码使用：朴素贝叶斯算法，中文处理classalpha=1.0参数：1.多项式分布的朴素贝叶斯。2.控制模型拟合时的平滑度定义：alpha是一个浮点数，表示添加剂（拉普拉斯/Lidstone）平滑参数。
CHIPX Global 计划在马来西亚建设一座 8 英寸氮化镓/碳化硅（GaN/SiC）晶圆制造工厂
qq_28126171的博客
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总部位于都柏林的爱尔兰 CHIPX 公司，计划于马来西亚设立一座 8 英寸氮化镓/碳化硅（GaN - on - SiC）晶圆制造工厂。CHIPX 公司宣称，其专注于 GaN - on - SiC 技术，能够制造出具备高耐压特性的功率集成电路以及光子器件。此类核心技术对于人工智能数据中心、电视以及航空航天领域的高性能系统而言，具有举足轻重的意义。除了开展工厂建设工作，CHIPX 还谋划打造一个垂直整合的平台。该平台涵盖有组织的技术转让、工程合作伙伴关系以及针对当地人才的专项培养计划等内容。
戴西软件AICrash：基于机器学习的行人保护仿真新范式
2501_94173415的博客
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AICrash行人保护模块是戴西基于人工智能算法和行人保护法规开发出来的快速行人保护评价的解决方案。提取发罩曲率分布、厚度梯度、加强筋拓扑等300+空间参数（如图示特征热力图），构建结构化数据库。在CAxWorks.VPG平台中自动处理几何清理、网格划分、材料赋值，生成标准化的有限元模型。通过对模型特征数据的提取，建立有效的预测模型。通过机器学习的算法优化和大数据模型的训练，可以得到更加快速、便捷和可靠的分析手段。一键生成发罩HIC分布云图，自动标记超标区域（如边缘弱区），输出结构强化建议。
隐语SML0.1.0版本发布！SPU开源机器学习Python算法库
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摘要：隐语SML 0.1.0版本正式发布，这是一个专注于隐私保护的Python机器学习库，旨在构建安全版scikit-learn。该版本支持数十种核心算法，涵盖监督学习、无监督学习、数据预处理和模型评估等主要领域，所有算法均针对MPC场景优化。SML现可从PyPI安装，支持金融、医疗等对数据隐私要求高的场景。项目团队邀请开发者共同建设隐私计算时代的机器学习生态，未来将持续完善算法覆盖、API设计和文档体系。
机器学习--SVM
2301_77717128的博客
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机器学习--K-means聚类&DBSCAN&TF-IDF
最新发布
2301_77717128的博客
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本文摘要介绍了三种机器学习方法：K-means聚类、DBSCAN和TF-IDF。K-means聚类通过欧式距离和轮廓系数评估聚类效果，需预先设定K值。DBSCAN基于密度聚类，能发现任意形状簇并识别噪声点。TF-IDF通过词频和逆文档频率提取文本关键词，适用于文本分析。文中还提供了Python实现示例，包括参数设置和实际应用代码，展示了从数据预处理到模型评估的完整流程。
操作系统学习笔记与编程技术自学资源
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