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人工智能常用算法舉例（人工智能常用算法舉例）

發(fā)布時(shí)間：2023-03-12 19:49:44 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 149 問大家

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于人工智能常用算法舉例的問題，以下是小編對(duì)此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

1、有哪些經(jīng)典的人工智能算法
2、k均值聚類法名列人工智能十大算法的原因
3、最常見的人工智能算法都有哪些？它們?cè)谇蠼膺^程中與傳統(tǒng)算法相比，有什么特點(diǎn)
4、Python人工智能實(shí)例ard人工智能算法入門到就業(yè)實(shí)戰(zhàn)（精品收藏）

人工智能常用算法舉例（人工智能常用算法舉例）

一、有哪些經(jīng)典的人工智能算法

不太明白你所說的“人工智能算法”指的是什么？

我覺得像決策樹、MLP、邏輯回歸都算是經(jīng)典的人工智能算法吧

二、k均值聚類法名列人工智能十大算法的原因

一、相異度計(jì)算

在正式討論聚類前，我們要先弄清楚一個(gè)問題：如何定量計(jì)算兩個(gè)可比較元素間的相異度。用通俗的話說，相異度就是兩個(gè)東西差別有多大，例如人類與章魚的相異度明顯大于人類與黑猩猩的相異度，這是能我們直觀感受到的。但是，計(jì)算機(jī)沒有這種直觀感受能力，我們必須對(duì)相異度在數(shù)學(xué)上進(jìn)行定量定義。

設(shè) ，其中X，Y是兩個(gè)元素項(xiàng)，各自具有n個(gè)可度量特征屬性，那么X和Y的相異度定義為：

，其中R為實(shí)數(shù)域。也就是說相異度是兩個(gè)元素對(duì)實(shí)數(shù)域的一個(gè)映射，所映射的實(shí)數(shù)定量表示兩個(gè)元素的相異度。

下面介紹不同類型變量相異度計(jì)算方法。

1、標(biāo)量

（1）標(biāo)量也就是無方向意義的數(shù)字，也叫標(biāo)度變量?，F(xiàn)在先考慮元素的所有特征屬性都是標(biāo)量的情況。例如，計(jì)算X={2,1,102}和Y={1,3,2}的相異度。一種很自然的想法是用兩者的歐幾里得距離來作為相異度，歐幾里得距離的定義如下：

其意義就是兩個(gè)元素在歐氏空間中的集合距離，因?yàn)槠渲庇^易懂且可解釋性強(qiáng)，被廣泛用于標(biāo)識(shí)兩個(gè)標(biāo)量元素的相異度。將上面兩個(gè)示例數(shù)據(jù)代入公式，可得兩者的歐氏距離為：

除歐氏距離外，常用作度量標(biāo)量相異度的還有曼哈頓距離和閔可夫斯基距離，兩者定義如下：

（2）曼哈頓距離：

（3）閔可夫斯基距離：

（4）皮爾遜系數(shù)(Pearson Correlation Coefficient)

兩個(gè)變量之間的皮爾遜相關(guān)系數(shù)定義為兩個(gè)變量之間的協(xié)方差和標(biāo)準(zhǔn)差的商.

(其中，E為數(shù)學(xué)期望或均值，D為方差，D開根號(hào)為標(biāo)準(zhǔn)差，E{ [X-ux] [Y-uy]}稱為隨機(jī)變量X與Y的協(xié)方差，記為Cov(X,Y)，即Cov(X,Y) = E{ [X-ux] [Y-ux]}，而兩個(gè)變量之間的協(xié)方差和標(biāo)準(zhǔn)差的商則稱為隨機(jī)變量X與Y的相關(guān)系數(shù)，記為

歐氏距離和曼哈頓距離可以看做是閔可夫斯基距離在p=2和p=1下的特例。另外這三種距離都可以加權(quán)，這個(gè)很容易理解。

下面要說一下標(biāo)量的規(guī)格化問題。上面這樣計(jì)算相異度的方式有一點(diǎn)問題，就是取值范圍大的屬性對(duì)距離的影響高于取值范圍小的屬性。例如上述例子中第三個(gè)屬性的取值跨度遠(yuǎn)大于前兩個(gè)，這樣不利于真實(shí)反映真實(shí)的相異度，為了解決這個(gè)問題，一般要對(duì)屬性值進(jìn)行規(guī)格化。

所謂規(guī)格化就是將各個(gè)屬性值按比例映射到相同的取值區(qū)間，這樣是為了平衡各個(gè)屬性對(duì)距離的影響。通常將各個(gè)屬性均映射到[0,1]區(qū)間，映射公式為：

其中max(ai)和min(ai)表示所有元素項(xiàng)中第i個(gè)屬性的最大值和最小值。例如，將示例中的元素規(guī)格化到[0,1]區(qū)間后，就變成了X’={1,0,1}，Y’={0,1,0}，重新計(jì)算歐氏距離約為1.732。

2、二元變量

所謂二元變量是只能取0和1兩種值變量，有點(diǎn)類似布爾值，通常用來標(biāo)識(shí)是或不是這種二值屬性。對(duì)于二元變量，上一節(jié)提到的距離不能很好標(biāo)識(shí)其相異度，我們需要一種更適合的標(biāo)識(shí)。一種常用的方法是用元素相同序位同值屬性的比例來標(biāo)識(shí)其相異度。

三、最常見的人工智能算法都有哪些？它們?cè)谇蠼膺^程中與傳統(tǒng)算法相比，有什么特點(diǎn)

很多很多，早期的算法特點(diǎn)是通過規(guī)則方式建立知識(shí)庫，指導(dǎo)算法完成計(jì)算；當(dāng)前算法的特點(diǎn)是不編程高速計(jì)算機(jī)如何計(jì)算，而是讓計(jì)算機(jī)自己學(xué)習(xí)，這些算法可以看一下163上斯坦?！稒C(jī)器學(xué)習(xí)》的公開課。

四、Python人工智能實(shí)例ard人工智能算法入門到就業(yè)實(shí)戰(zhàn)（精品收藏）

自近幾年來，人工智能技術(shù)越發(fā)火熱，Python這門最適合用于人工智能項(xiàng)目開發(fā)的語言也步入大眾視野，越來越多的同學(xué)選擇成為一名Python工程師。但邁入機(jī)器學(xué)習(xí)與人工智能領(lǐng)域絕非易事，考慮到目前市面上存在著大量可用資源，眾多懷有這一抱負(fù)的專業(yè)人士和愛好者往往發(fā)現(xiàn)自己很難建立正確的發(fā)展路徑，為什么會(huì)這樣呢？這是因?yàn)檫@一領(lǐng)域每時(shí)每刻都在變化著，為了能夠跟緊時(shí)代的步伐，鬼鬼從北京馬士兵教育集團(tuán)眾多企業(yè)級(jí)實(shí)訓(xùn)項(xiàng)目中挑選出部分Python在人工智能中的實(shí)際運(yùn)用，看清Python和人工智能發(fā)展的脈絡(luò)。

以上這10章項(xiàng)目便是Python在人工智能中的實(shí)例，其中以TensorFlow最為典型，當(dāng)然，其他Python項(xiàng)目在馬士兵見眾多人工智能實(shí)訓(xùn)項(xiàng)目中都有所體現(xiàn)，通過這些實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練，我們的小伙伴能夠所學(xué)知識(shí)更好地與技術(shù)融會(huì)貫通，學(xué)習(xí)四個(gè)月相當(dāng)于普通程序員工作三年！想拿Python行業(yè)高薪，就快來找我學(xué)習(xí)吧！

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