机器学习科普大全 PDF 文档
人工智能其实是超越了之前电脑的边界,以前电脑无法做的事情 AI 可以做了。所以从杠杆率上讲,人工智能和电脑是在一个量量级上的,但是它能做的事情更多了,大大超越了了传统电脑的能力范围,所以大家十分看好。
但是(凡是都有但是),AI 在很多很多场景和领域还是没有价值,很多能力甚⾄至不不如小学生。所以,⽬目前 AI 的局限性依然很大!
这个 PDF 适合谁?
1. 非技术人员,但是对人工智能和机器学习有浓厚的兴趣
2. 技术小白,希望快速梳理理机器学习的相关概念
3. 想知道人工智能和机器器学习对我们的工作和生活会产生哪些影响
人工智能 – Artificial intelligence | AI
「 排除 90% 的误解 」关于人工智能,你需要知道的 3 个重点
「 什么是人工智能? 」跟普通程序对比,深入了解 AI
人工智能的发展历史
人工智能今天和未来的局限在哪里?
如何客观的看待人工智能?
机器学习 – machine learning | ML
机器学习、人工智能、深度学习是什么关系?
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监督学习、非监督学习、强化学习
机器学习实操的 7 个步骤
15 种经典机器学习算法
监督学习 – Supervised learning
什么是监督学习?
监督学习的 2 个任务:回归、分类
「回归」案例:芝麻信用分是怎么来的?
「分类」案例:如何预测离婚
主流的监督学习算法
无监督学习 – Unsupervised learning | UL
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常见的 2 类无监督学习算法
强化学习-Reinforcement learning | RL
什么是强化学习?
强化学习的应用场景
强化学习的主流算法
12 种主流机器学习算法详解
线性回归 – linear regression
什么是线性回归算法
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逻辑回归 – Logistic regression
什么是逻辑回归算法?
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线性判别分析 – Linear Discriminant Analysis | LDA
什么是线性判别分析?
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决策树 – Decision tree
什么是决策树?
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朴素贝叶斯 – Naive Bayes classifier | NBC
什么是朴素贝叶斯?
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K 邻近 – k-nearest neighbors | KNN
什么是 K 邻近算法?
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学习向量量化 – Learning vector quantization | LVQ
什么是学习向量量化?
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支持向量机 – Support Vector Machine | SVM
什么是支持向量机?
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随机森林 – Random forest
什么是随机森林?
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AdaBoost
什么是 AdaBoost?
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受限玻尔兹曼机 - Restricted Boltzmann machine | RBM
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K 均值聚类(k-means clustering)
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