本实验为Python机器学习与视觉实验报告，包含代码与仿真结果图，仅供参考。 包括：贝叶斯算法实验、逻辑回归实验、PCA、SVD降维实验。仅供参考。

记录仪 使用人工智能和机器学习来预测实时 MIDI 播放中的下一个音乐主题。 使用以下命令在 Mac 上可视化 MIDI 文件： pythonvisualize.py 要运行图案轮廓可视化器，请运行以下命令：pythonmotif_sil.py samples // 要运行无监督学习算法以保存交叉验证测试程序中使用的 .mtf 文件，请运行以下命令 pythonmotif.py <您要保存的文件名> samples // 您可以使用以下命令运行 k 折交叉验证： python kFoldXValidation.py <保存的motif文件的路径> samples // 示例用法： 在命令行中运行以下命令：（我们假设在 Sixty_samples/all/ 中有 60 个 MIDI 文件） pythonmotif.py centroid_60_4bea

报告围绕人工智能+金融行业的主要应用场景，通过梳理智能风控、智能理赔、智能客服等各领域的发展情况，从行业环境、技术特点、融资情况、产业链等维度入手，展现人工智能+金融行业的发展现状，并对未来行业发展趋势进行展望。 目录 报告摘要 1 人工智能+金融行业概述 1.1 人工智能+金融行业概念界定 1.2 金融行业技术应用的发展历程 1.3 人工智能+金融行业驱动因素 1.4 人工智能+金融行业相关技术梳理 1.5 人工智能+金融行业核心技术梳理 1.6 人工智能+金融行业应用全景图 1.7 人工智能+金融行业图谱 1.8 人工智能+金融行业投融资情况 1.9 人工智能+金融行业商业逻辑解构 2 人工智能+金融行业应用场景 2.1 智能风控 2.2 智能支付 2.3 智能理赔 2.4 智能客服 2.5 智能营销 2.6 智能投研 2.7 智能投顾 3 人工智能+金融行业洞察与策略分析 3.1 人工智能+金融行业进入壁垒 3.2 技术提供方：挑战与应对措施 3.3 传统金融机构：挑战与应对措施 3.4 监管方：挑战与应对措施 4 人工智能+金融行业典型公司案例 4.1 蚂蚁金服 4.2 度小满金融 4.3 IBM 4.4 平安科技 4.5 同盾科技 4.6 云从科技 4.7 旷视科技 4.8 明略数据 4.9 文因互联 5 人工智能+金融行业趋势展望

人工智能

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第一次作业：感知机算法实现 要求：手写感知机算法，并在sklearn中的breast_cancer数据集上进行测试。 实现最简易的感知机算法 $y=\text{sign}(\vec{w}\cdot \vec{x} + b)$，损失函数使用误分类点到分类超平面的总距离，使用随机梯度下降方法对模型进行优化。 第二次作业：K近邻算法实现 要求：手写K近邻算法，并在sklearn中的breast_cancer数据集上进行测试。 实现最简易的K近邻算法（不要求实现KD树），K的值自由选择。 参考代码见文件夹knn（助教自己写的，若有疑问欢迎提出issue） 第三次作业：朴素贝叶斯算法实现 要求：手写朴素贝叶斯算法。 实现最简易的朴素贝叶斯算法。 参考代码见文件夹naivebayes（助教自己写的，若有疑问欢迎提出issue）

人工智能（英语：Artificial Intelligence, AI）亦称机器智能，是指利 用计算机来对人的意识、思维信息过程、 智能行为进行模拟（如学习、推理、思 考、规划等）和延伸，使计算机能实现 更高层次的应用。

东北大学《人工智能与机器学习》部分课件PDF以及期末试题，课程为唐立新院士开课 答案之后再上传

人工智能和机器学习的八个典型案例.pdf

Python:【机器学习】使用sklearn库中的svm实现手写数字识别，并输出错误图片中用到的图片资源