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全部 人工智能學科動態(tài) 人工智能技術(shù)資訊 人工智能常見問題 技術(shù)問答

    • 人工智能發(fā)展的五個主要技術(shù)方向是什么？

      通訊、感知與行動是現(xiàn)代人工智能的三個關(guān)鍵能力，在這里我們將根據(jù)這些能力/應用對這三個技術(shù)領(lǐng)域進行介紹：查看全文>>

      人工智能技術(shù)資訊2021-05-07 |黑馬程序員 |人工智能發(fā)展技術(shù)方向

    • 人工智能誕生于哪一年？人工智能的發(fā)展史

      測試者與被測試者(一個人和一臺機器)隔開的情況下，通過一些裝置(如鍵盤)向被測試者隨意提問。多次測試(一般為5min之內(nèi))，如果有超過30%的測試者不能確定被測試者是人還是機器，那么這臺機器就通過了測試，并被認為具有人類智能。查看全文>>

      人工智能技術(shù)資訊2021-05-07 |黑馬程序員 |人工智能誕生于哪一年

    • 線性回歸定義和線性回歸方程公式

      線性回歸(Linear regression)是利用回歸方程(函數(shù))對一個或多個自變量(特征值)和因變量(目標值)之間關(guān)系進行建模的一種分析方式。 特點：只有一個自變量的情況稱為單變量回歸，多于一個自變量情況的叫做多元回歸查看全文>>

      人工智能技術(shù)資訊2021-05-04 |黑馬程序員 |線性回歸方程公式

    • bagging集成與boosting集成的區(qū)別是什么？

      bagging集成與boosting集成的區(qū)別：Bagging：對數(shù)據(jù)進行采樣訓練;查看全文>>

      人工智能技術(shù)資訊2021-04-30 |黑馬程序員 |bagging集成與boosting集成的區(qū)別

    • 集成學習算法是什么？如何理解集成學習？

      集成學習通過建立幾個模型來解決單一預測問題。它的工作原理是生成多個分類器/模型，各自獨立地學習和作出預測。這些預測最后結(jié)合成組合預測，因此優(yōu)于任何一個單分類的做出預測。查看全文>>

      人工智能技術(shù)資訊2021-04-30 |黑馬程序員 |集成學習算法

    • 認識聚類算法【機器學習必學】

      什么是聚類算法?在聚類算法中根據(jù)樣本之間的相似性，將樣本劃分到不同的類別中，對于不同的相似度計算方法，會得到不同的聚類結(jié)果，常用的相似度計算方法有歐式距離法。查看全文>>

      人工智能技術(shù)資訊2021-04-30 |黑馬程序員 |認識聚類算法
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