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人工智能算法系列02:概率论基础

2019-11-24 J83wE0 3894 0

原创标题:人工智能算法系列02:概率论基础

随着人工智能人工智能的发展,越来越多的工程师意识到算法是人工智能的核心。然而,面对登陆应用,不知道算法的人工智能产品经理们将会是空谈,不仅无法与工程师沟通,也无法深入了解应用的性能和方法。因此,业界逐渐形成共识,不知道算法的工程师不能进行人工智能,不知道算法的产品经理会将人工智能带入泥潭。

因此,机器人网络已经编译了一整套人工智能算法知识,包括从最基本的数学基础,如线性代数、概率论、牛顿法等数值计算、蒙特卡罗方法和MCMC采样,到统计,如机器学习、向量、贝叶斯定理、决策树、梯度、模型评估、降维、聚类、余量、模型等。然后去进行深度学习,如前馈神经网络、反向传播算法、卷积升级网络、有线电视新闻网图像分类、循环神经网络等。和北草坪会议大楼等。,以及人工智能算法中的各种工具和模型。

我们将在机器人网络公开号码和网站上连续发布这些人工智能基础理论和算法,持续一个多月。通过本月的学习,人工智能初学者也将成为人工智能之神,并在未来20年进入科技金字塔的顶端。当然,这需要你的坚持、专注和努力。有兴趣的人可以关注我们,并在小组中添加Aspencore6进行分享和交流。

二.概率论基础

概率论基础

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本文作者是华交欢,阿里巴巴高级算法工程师,智艺科技首席算法研究员。他目前是腾讯的高级研究员,《蟒蛇与机器学习》的作者。这是作者多年研究和总结的笔记。整理后,笔记对公众开放。考虑到出版周期长,图书成本高,作者采用开源的形式。笔记内容仅供个人学习,未经本人同意,不得用于商业领域。回到搜狐看更多

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