AI从零开始之统计学简介

今天我们来看一下统计学主要是干些什么,在大家深入了解之前能够有一个感性的认识。

要想感性(呃,不是性感),那最好的方法肯定是举个例子来说明了。我们经常说上学无用论,所谓有用无用,粗俗点理解就是能不能赚钱,现在我们假设知道了一些学历(或者说学习年数)和收入的数据,他们如果画图的话就会显示成下面的图一所示:


图一 收入和学历之间的关系图

现在我们假设收入就只和学历之间有关系,我们把收入写成Y,学历这里置为X,那么我们认为YX之间其实是有一个关系的,用公式表示如下:

Y =f(X) + Ɛ

这里的f就是我们认为的一个固定的但是我们不知道是什么的关于X的函数,

### 人工智能入门教程的学习路径 对于希望从零基础开始学习人工智能的人来说,制定一个清晰而全面的学习计划至关重要。以下是推荐的人工智能入门学习路径: #### 1. 基础知识准备 在深入研究人工智能之前,需要具备一定的基础知识作为支撑。这包括但不限于以下几个方面: - **编程技能**:Python 是目前最常用的语言之一,在许多机器学习框架中占据主导地位[^1]。因此,建议先熟悉 Python 编程语言及其基本语法。 - **数学基础**:线性代数、概率论与统计学以及微积分都是构建算法模型所必需的核心理论工具。 #### 2. 初步了解AI概念和技术概览 通过阅读相关资料来获取关于人工智能的整体认识非常重要。可以参考一些通俗易懂的文章或者书籍介绍什么是AI大模型及其应用场景等内容[^2]。 #### 3. 掌握核心技术和实践操作 当建立起初步认知之后,则需进一步深化专业知识水平,并参与实际项目练习以巩固所学到的知识点。具体来说可能涉及以下几部分内容: ##### 数据预处理和特征工程 这是任何机器学习项目的起点, 学习如何清洗数据集、提取有用的信息将成为后续建模成功与否的关键因素. ##### 深度学习框架应用 选择合适的深度学习平台 (如 TensorFlow 或 PyTorch), 并利用这些工具实现神经网络的设计训练过程. ```python import tensorflow as tf model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(input_dim,)), tf.keras.layers.Dense(num_classes, activation='softmax') ]) model.compile(optimizer=tf.optimizers.Adam(), loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) ``` 上述代码片段展示了使用TensorFlow创建简单多层感知机的过程. #### 4. 高级主题探索与发展方向规划 随着技术水平不断提高还可以考虑涉足更复杂的领域比如强化学习(NLP中的对话系统设计)[^3], 同时也要关注行业动态保持持续进步的态度.
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