人工智能学习笔记

1.监督学习

一般分为分类和回归问题,分类问题例如给一堆图片打标签,然后通过人工智能自动分类;回归问题例如给定正方形边长和面积,求其函数表达式

2.无监督学习

一般用于聚类,例如给定一些图片,然后自动识别出其中哪些部分是人脸

3.卷积神经网络

通过乘法和加法运算,自动计算出相邻位的值

4.递归

自己调用自己

5.A*算法

根据勾股定律自动计算出下一步距离目标最近的路径

6.有限状态机

给出一个条件可能的几个应答,在几个应答中根据条件或者概率自动给出回应

7.模糊逻辑

例如成绩,优秀是80~100,良好是60~80,不及格是0~60,这其中的优秀、良好、不及格就是模糊逻辑

8.微积分

核心概念是导数,也就是变化率

9.离散数学

就是逻辑

10.线性代数

就是矩阵

11.概率论

核心概念是熵,也就是混乱度

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