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“人工智能是未来的技术风口,而目前在国内其实很少有关于这方面的研究和课程,想必你们也都知道人工智能大数据这个课题的事情,所以我就简单地和你们讲一讲人工智能的几种算法。”
王东来站在讲台上,自信而又平静地对着下面的学生讲道。
因为答应了姚启智的请求,又加上人工智能大数据还需要这些姚班的学生出力,所以就有了此时的这一幕。
姚班的学生并不多,但各个都是精英之中的精英。
“人工智能是什么,很多人都听说过,但是让他们说他们又说不出来,最后只能举一个电影里面的例子。”
“实际上,人工智能已经在我们的生活之中出现很久了。”
“比如说我们经常用到的邮箱,其中垃圾邮件过滤就是依靠人工智能。”
“很多人都觉得人工智能是高深之极的技术,其实错了,再高深的技术,也都是从基础原理开始的。”
“我即将要讲的几种算法,原理浅显,很早就被发现并应用,甚至于在中学时期就学过,在生活中也很常见。”
王东来说到这里的时候,下面的学生顿时来了兴趣。
原本他们还以为王东来上课是会讲数学的,毕竟王东来最为出名的就是关于数学方面的成就。
但是他们却猜错了,王东来讲的并不是关于数学的知识,而是讲起了人工智能。
能够进入姚班,他们的智商自然不用过多解释。
人工智能的未来,这些学生自然也很清楚。
再加上,这两天银河科技出钱,五道口出人组建研究团队的消息,他们也都很清楚,就更加看重人工智能技术了。
看着下面的学生全神贯注地看着自己,等着自己的讲述,王东来也有一些感慨。
安水县几十年来从未出现过一个清北的学生,在这里却有成千上万个。
随便哪一个,放到安水县,乃至于上洛市都是难得学霸。
心里感慨一声之后,神情不变,开始讲述起来。
“第一种,LinearRegression线性回归,这个可能是最流行的机器学习算法了,线性回归就是要找一条直线,并且让这条直线尽可能地拟合散点图中的数据点,试图通过将直线方程与该数据拟合来表示自变量x值和玩数值结果y值,然后利用这条线来预测未来的值。”
“这种算法最常用的技术是最小二乘法,这个方法计算出最佳拟合线,以使得与直线上每个数据点的垂直距离最小,总距离是所有数据点的垂直距离的平方和,其思想是通过最小化这个平方误差或距离来拟合模型。”
“它的难点不在得出预测值,而在于如何更加精确!”
“第二种,Logisticregression逻辑回归,与线性回归类似,但是逻辑回归的结果只能有两个值,如果说线性回归是在预测一个开放的值,那逻辑回归更像是做一道是或不是的判断题。”
说到这里,王东来特意补充了一句:“逻辑回归其实用在杭州马和狗东这样的电商平台,或者是今年刚获得E轮融资3.5亿美元的饿了吗这样的外卖平台上才是最合适的,可以用来预测用户对品类的购买偏好,如果你们毕业后有意加入这些公司的话,可以多关注这方面。”
王东来的语气平静,说起逻辑回归对电商平台和外卖平台的重要性,也是一副毫不在乎的样子。
就连在下面的诸多学生也能听得出来,王东来的语气之中对于电商平台和外卖平台的不在意,甚至是不喜。
来不及多想,王东来就又讲了起来。
“第三种便是决策树,如果说线性和逻辑回归都是把任务在一个回合内结束,那么决策树就是一个多步走的动作,它同样用于回归和分类任务中,不过场景更加复杂和具体。”
“举个例子,就像是我面对你们这个班级,如何分辨出哪些是好学生?如果只是依据高考成绩,或者出一套试卷让你们做的话,唯分数论的话,就有些太粗暴了。”
“那么,我就可以从作业、态度、出勤、提问等方面分开讨论,每一个有分叉的圈称为节点,在每一个节点上,根据可用的特征询问有关数据的问题,左右分支代表可能的答案,最终节点对应一个预测值,每个特征的鹅重要性都是通过自顶向下方法确定的,节点越高,其属性也就越高,比如说我如果觉得勤奋比成绩更重要,所以勤奋的节点就高。”
“第四种,NaiveBayes朴素贝叶斯,是基于贝叶斯定理,即两个条件关系之间,它测量每个类的概率,每个类的条件概率该出的x值。”
“用非术语解释贝叶斯定理,那就是通过A条件下发生B的概率,去得出B条件下发生A的概率,当然了,这个过程中还要引入一些其他数据用以确保结论正确。”
“第五种,ArtificialNeuralNetworks人工神经网络,其本质是一组带有权值的边和节点组成的相互联接的层,称之为神经元,在输入层和输出层之间,可以插入多个隐藏层,人工神经网络使用了两个隐藏层,还需要处理深度学习。”
“人工神经网络的工作原理和大脑的结构类似,一组神经元被赋予一个随机权重,以确定神经元如何处理输入数据,通过对输入数据训练神经网络来学习输入和输出之间的关系。”
“在训练阶段,系统可以访问正确答的答案,如果网络不能准确识别输入,系统就会调整权重,通过充分的训练后,它会始终如一地识别出正确的模式。”
“而在神经网络之中有一个比较有意思的应用就是图像识别,你们有兴趣的话,也可以在这上面多费些心,以后找工作的话,工资不会低。”
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