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第326章 智能算法航天（第1页）
“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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