人工智能的概念
一般认为，人工智能是研究，开发用于模拟，延伸和扩展人的智能的理论，方法，技术及应用系统的一门新的科学技术。人类日常生活中的许多活动，如数学计算，观察，对话，学习等，都需要智能。时至今日，人工智能概念的内涵已经被大大扩展，它涵盖了计算机科学，统计学，脑神经学，社会科学等诸多领域，是一个门交叉学科。人们希望通过对人工智能的研究，能将它用于模拟和扩展人的智能，辅助甚至代替人们实现多种功能，包括识别认知，分析，决策等。
人工智能的层次
基础设施层
算法层
所谓机器学习，是指利用算法使计算机能够像人一样从数据中挖掘出信息；而深度学习作为机器学习的一个子集，相比其他学习方法，使用了更多
2023-05-23 16:52:18
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iris_classification_BPNeuralNetwork
本文用Python实现了BP神经网络分类算法，根据鸢尾花的4个特征，实现3种鸢尾花的分类。
2023-03-29 21:10:42
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这里是 ShowMeAI 持续分享的【开源eBook】系列！内容覆盖机器学习、深度学习、数据科学、数据分析、大数据、Keras、TensorFlow、PyTorch、强化学习、数学基础等各个方向。整理自各平台的原作者公开分享（审核大大请放手）
◉ 简介：本书对不确定条件下的决策算法作了广泛的介绍，内容涵盖了与决策有关的各种主题，介绍了基本的数学问题公式和解决这些问题的算法。
◉ 目录：
第一部分：概率推理
- 表征
- 推理
- 参数学习
- 结构学习
- 简单决策
第二部分：顺序问题
- 精确解法
- 近似值函数
- 在线规划
- 政策搜索
- 政策梯度估计
- 政策梯度优化
- 角色批判方法
- 政策验证
第三部分：模型的不确定性
- 探索和利用
- 基于模型的方法
- 无模型的方法
- 模仿学习
第四部分：状态的不确定性
- 信念
- 准确的信念状态规划
- 离线信念状态规划
- 在线信念状态规划
- 控制器抽象
第五部分：多Agent系统
- 多Agent推理
- 序列问题
- 状态的不确定性
- 协作代理
2022-12-31 14:24:18
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这里是 ShowMeAI 持续分享的【开源eBook】系列！内容覆盖机器学习、深度学习、数据科学、数据分析、大数据、Keras、TensorFlow、PyTorch、强化学习、数学基础等各个方向。整理自各平台的原作者公开分享（审核大大请放手）
◉ 简介：《The Design of Approximation Algorithms》整理自哥本哈根大学同名课程的教学资料。书籍围绕近似算法的几个核心算法技术展开，包括贪婪和局部搜索算法、动态编程、线性和半无限编程以及随机化。资料第一部分的每一章都专门讨论一种算法技术，然后将其应用于几个不同的问题。第二部分重温了这些技术，但对它们进行了更复杂的处理。
◉ 目录：
贪婪算法和局部搜索
舍入数据和动态编程
线性程序和确定性舍入
线性程序的随机抽样和随机舍入
半定约程序的随机舍入
原始二元法
多路切割问题
随机抽样、优先抽样
心数估计
多数据集的总结
有序数据的总结
乘法权重
在线算法
2022-12-29 18:25:28
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20200131-清华大学人工智能研究院-人工智能行业：人工智能之机器学习2020年第1期.pdf
2022-09-30 14:08:08
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包含“王权富贵-MNIST-BP神经网络”“王权富贵-MNIST-BP神经网络仅训练部分版本”“王权富贵-MNIST-数据集熟悉+线性神经网络”这些系列！每句话备注！
2022-07-27 23:52:16
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