boosting人工智慧演算法_FLDA 是人工智慧演算法么全名中英文是啥啊

1. 人工智慧是學習什麼

1、學習並掌握一些數學知識

高等數學是基礎中的基礎，一切理工科都需要這個打底，數據挖掘、人工智慧、模式識別此類跟數據打交道的又尤其需要多元微積分運算基礎。

線性代數很重要，一般來說線性模型是你最先要考慮的模型，加上很可能要處理多維數據，你需要用線性代數來簡潔清晰的描述問題，為分析求解奠定基礎。

概率論、數理統計、隨機過程更是少不了，涉及數據的問題，不確定性幾乎是不可避免的，引入隨機變數順理成章，相關理論、方法、模型非常豐富。很多機器學習的演算法都是建立在概率論和統計學的基礎上的，比如貝葉斯分類器、高斯隱馬爾可夫鏈。

再就是優化理論與演算法，除非你的問題是像二元一次方程求根那樣有現成的公式，否則你將不得不面對各種看起來無解但是要解的問題，優化將是你的GPS為你指路。

以上這些知識打底，就可以開拔了，針對具體應用再補充相關的知識與理論，比如說一些我覺得有幫助的是數值計算、圖論、拓撲，更理論一點的還有實/復分析、測度論，偏工程類一點的還有信號處理、數據結構。

2、掌握經典機器學習理論和演算法

如果有時間可以為自己建立一個機器學習的知識圖譜，並爭取掌握每一個經典的機器學習理論和演算法，我簡單地總結如下：

1) 回歸演算法：常見的回歸演算法包括最小二乘法（OrdinaryLeast Square），邏輯回歸（Logistic Regression），逐步式回歸（Stepwise Regression），多元自適應回歸樣條（MultivariateAdaptive Regression Splines）以及本地散點平滑估計（Locally Estimated Scatterplot Smoothing）；

2) 基於實例的演算法：常見的演算法包括 k-Nearest Neighbor(KNN), 學習矢量量化（Learning Vector Quantization， LVQ），以及自組織映射演算法（Self-Organizing Map ， SOM）；

3) 基於正則化方法：常見的演算法包括：Ridge Regression， Least Absolute Shrinkage and Selection Operator（LASSO），以及彈性網路（Elastic Net）；

4) 決策樹學習：常見的演算法包括：分類及回歸樹（ClassificationAnd Regression Tree， CART）， ID3 (Iterative Dichotomiser 3)， C4.5， Chi-squared Automatic Interaction Detection(CHAID), Decision Stump, 隨機森林（Random Forest），多元自適應回歸樣條（MARS）以及梯度推進機（Gradient Boosting Machine， GBM）；

5) 基於貝葉斯方法：常見演算法包括：樸素貝葉斯演算法，平均單依賴估計（AveragedOne-Dependence Estimators， AODE），以及Bayesian Belief Network（BBN）；

6) 基於核的演算法：常見的演算法包括支持向量機（SupportVector Machine， SVM），徑向基函數（Radial Basis Function ，RBF)，以及線性判別分析（Linear Discriminate Analysis ，LDA)等；

7) 聚類演算法：常見的聚類演算法包括 k-Means演算法以及期望最大化演算法（Expectation Maximization， EM）；

8) 基於關聯規則學習：常見演算法包括 Apriori演算法和Eclat演算法等；

9) 人工神經網路：重要的人工神經網路演算法包括：感知器神經網路（PerceptronNeural Network）, 反向傳遞（Back Propagation）， Hopfield網路，自組織映射（Self-OrganizingMap, SOM）。學習矢量量化（Learning Vector Quantization， LVQ）；

10) 深度學習：常見的深度學習演算法包括：受限波爾茲曼機（RestrictedBoltzmann Machine， RBN）， Deep Belief Networks（DBN），卷積網路（Convolutional Network）, 堆棧式自動編碼器（Stacked Auto-encoders）；

11) 降低維度的演算法：常見的演算法包括主成份分析（PrincipleComponent Analysis， PCA），偏最小二乘回歸（Partial Least Square Regression，PLS）， Sammon映射，多維尺度（Multi-Dimensional Scaling, MDS）, 投影追蹤（ProjectionPursuit）等；

12) 集成演算法：常見的演算法包括：Boosting， Bootstrapped Aggregation（Bagging），AdaBoost，堆疊泛化（Stacked Generalization， Blending），梯度推進機（GradientBoosting Machine, GBM），隨機森林（Random Forest）。

3、掌握一種編程工具，比如Python
一方面Python是腳本語言，簡便，拿個記事本就能寫，寫完拿控制台就能跑；另外，Python非常高效，效率比java、r、matlab高。matlab雖然包也多，但是效率是這四個裡面最低的。

4、了解行業最新動態和研究成果，比如各大牛的經典論文、博客、讀書筆記、微博微信等媒體資訊。

5、買一個GPU，找一個開源框架，自己多動手訓練深度神經網路，多動手寫寫代碼，多做一些與人工智慧相關的項目。

6、選擇自己感興趣或者工作相關的一個領域深入下去
人工智慧有很多方向，比如NLP、語音識別、計算機視覺等等，生命有限，必須得選一個方向深入的鑽研下去，這樣才能成為人工智慧領域的大牛，有所成就。

根據網路給的定義，人工智慧（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的還能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。
網路關於人工智慧的定義詳解中說道：人工智慧是計算機的一個分支，二十世紀七十年代以來被稱為世界三大尖端技術之一（空間技術、能源技術、人工智慧）。也被認為是二十一世紀三大尖端技術（基因工程、納米科學、人工智慧）之一。這是因為近三十年來它獲得了迅速的發展，在很多學科領域都獲得了廣泛應用，並取得了豐碩的成果，人工智慧已逐步成為一個獨立的分支，無論在理論和實踐上都已自成一個系統。
綜上，從定義上講，人工智慧是一項技術。

2. 學習人工智慧有什麼要求嗎

人工智慧其本身又分為多個方面如神經網路、機器識別、機器視覺、機器人等。對於人工智慧在編程方面需要多深的要求。無論C++還是匯編他都是一門語言主要會靈活運用。大多機器人模擬都用的混合編程模式，也就是運用多種編程軟體及語言組合使用。之所以這樣是為了彌補語言間的不足。prolog在邏輯演繹方面比突出。C++在硬體介面及windos銜接方面比較突出，MATLAB在數學模型計算方面比較突出。如果單學人工智慧演算法的話prolog足以，如果想開發機器模擬程序的話VC++MATLAB應該多學習點。廣義的說，人工智慧包含諸多不同的方法，其主旨是讓程序像一個智能體一樣解決問題。機器學習是實現人工智慧的一種方法，它不完全依靠預先設計，而是從數據中進行總結，達到模擬記憶、推理的作用。包括諸如支持向量機(SVM)、各類基於決策樹的演算法(包括Boosting、Bagging、Random Forest等)，各類基於人工神經網路的演算法(例如簡單網路及深度網路等)，以及多方法的集成等。
我們研究的也是這一塊，有空你可以來這邊看看

3. 人工智慧的基礎

廣義的說，人工智慧包含諸多不同的方法，其主旨是讓程序像一個智能體一樣解決問題。機器學習是實現人工智慧的一種方法，它不完全依靠預先設計，而是從數據中進行總結，達到模擬記憶、推理的作用。包括諸如支持向量機(SVM)、各類基於決策樹的演算法(包括Boosting、Bagging、Random Forest等)，各類基於人工神經網路的演算法(例如簡單網路及深度網路等)，以及多方法的集成等。
基於人工智慧的發展優勢，很多小夥伴都想要在這個領域大展宏圖，但擺在面前的三道門檻是需要你逐一攻克的。本文千鋒給大家分享一下人工智慧入門的三道屏障。
門檻一、數學基礎
我們應該了解過，無論對於大數據還是對於人工智慧而言，其實核心就是數據，通過整理數據、分析數據來實現的，所以數學成為了人工智慧入門的必修課程!
數學技術知識可以分為三大學科來學習：
1、線性代數，非常重要，模型計算全靠它~一定要復習扎實，如果平常不用可能忘的比較多;
2、高數+概率，這倆只要掌握基礎就行了，比如積分和求導、各種分布、參數估計等等。
提到概率與數理統計的重要性，因為cs229中幾乎所有演算法的推演都是從參數估計及其在概率模型中的意義起手的，參數的更新規則具有概率上的可解釋性。對於演算法的設計和改進工作，概統是核心課程，沒有之一。當拿到現成的演算法時，僅需要概率基礎知識就能看懂，然後需要比較多的線代知識才能讓模型高效的跑起來。
3、統計學相關基礎
回歸分析(線性回歸、L1/L2正則、PCA/LDA降維)
聚類分析(K-Means)
分布(正態分布、t分布、密度函數)
指標(協方差、ROC曲線、AUC、變異系數、F1-Score)
顯著性檢驗(t檢驗、z檢驗、卡方檢驗)
A/B測試
門檻二、英語水平
我這里說的英語，不是說的是英語四六級，我們都知道計算機起源於國外，很多有價值的文獻都是來自國外，所以想要在人工智慧方向有所成就，還是要讀一些外文文獻的，所以要達到能夠讀懂外文文獻的英語水平。
門檻三、編程技術
首先作為一個普通程序員，C++ / Java / Python 這樣的語言技能棧應該是必不可少的，其中 Python 需要重點關注爬蟲、數值計算、數據可視化方面的應用。
人工智慧入門的三道門檻，都是一些必備的基礎知識，所以不要嫌麻煩，打好基礎很關鍵!

4. 老師讓學習人工智慧中常用分類和聚類演算法和scilearn包的使用，請問應該怎麼學習

Scikit-learn
Scikit-learn 是基於Scipy為機器學習建造的的一個Python模塊，他的特色就是多樣化的分類，回歸和聚類的演算法包括支持向量機，邏輯回歸，樸素貝葉斯分類器，隨機森林，Gradient Boosting，聚類演算法和DBSCAN。而且也設計出了Python numerical和scientific libraries Numpy and Scipy
2.Pylearn2
Pylearn是一個讓機器學習研究簡單化的基於Theano的庫程序。
3.NuPIC
NuPIC是一個以HTM學習演算法為工具的機器智能。HTM是皮層的精確計算方法。HTM的核心是基於時間的持續學習演算法和儲存和撤銷的時空模式。NuPIC適合於各種各樣的問題,尤其是檢測異常和預測的流數據來源。
4. Nilearn
Nilearn 是一個能夠快速統計學習神經影像數據的Python模塊。它利用Python語言中的scikit-learn 工具箱和一些進行預測建模，分類，解碼，連通性分析的應用程序來進行多元的統計。
5.PyBrain
Pybrain是基於Python語言強化學習，人工智慧，神經網路庫的簡稱。它的目標是提供靈活、容易使用並且強大的機器學習演算法和進行各種各樣的預定義的環境中測試來比較你的演算法。
6.Pattern
Pattern 是Python語言下的一個網路挖掘模塊。它為數據挖掘，自然語言處理，網路分析和機器學習提供工具。它支持向量空間模型、聚類、支持向量機和感知機並且用KNN分類法進行分類。
7.Fuel
Fuel為你的機器學習模型提供數據。他有一個共享如MNIST, CIFAR-10 (圖片數據集), Google』s One Billion Words (文字)這類數據集的介面。你使用他來通過很多種的方式來替代自己的數據。
8.Bob
Bob是一個的信號處理和機器學習的工具。它的工具箱是用Python和C++語言共同編寫的，它的設計目的是變得更加高效並且減少開發時間，它是由處理圖像工具,音頻和處理、機器學習和模式識別的大量包構成的。
9.Skdata
Skdata是機器學習和統計的數據集的庫程序。這個模塊對於玩具問題，流行的計算機視覺和自然語言的數據集提供標準的Python語言的使用。
10.MILK
MILK是Python語言下的機器學習工具包。它主要是在很多可得到的分類比如SVMS,K-NN,隨機森林，決策樹中使用監督分類法。它還執行特徵選擇。這些分類器在許多方面相結合,可以形成不同的例如無監督學習、密切關系金傳播和由MILK支持的K-means聚類等分類系統。
11.IEPY
IEPY是一個專注於關系抽取的開源性信息抽取工具。它主要針對的是需要對大型數據集進行信息提取的用戶和想要嘗試新的演算法的科學家。
12.Quepy
Quepy是通過改變自然語言問題從而在資料庫查詢語言中進行查詢的一個Python框架。他可以簡單的被定義為在自然語言和資料庫查詢中不同類型的問題。所以，你不用編碼就可以建立你自己的一個用自然語言進入你的資料庫的系統。
現在Quepy提供對於Sparql和MQL查詢語言的支持。並且計劃將它延伸到其他的資料庫查詢語言。
13.Hebel
Hebel是在Python語言中對於神經網路的深度學習的一個庫程序，它使用的是通過PyCUDA來進行GPU和CUDA的加速。它是最重要的神經網路模型的類型的工具而且能提供一些不同的活動函數的激活功能，例如動力，涅斯捷羅夫動力，信號丟失和停止法。
14.mlxtend
它是一個由有用的工具和日常數據科學任務的擴展組成的一個庫程序。
15.nolearn
這個程序包容納了大量能對你完成機器學習任務有幫助的實用程序模塊。其中大量的模塊和scikit-learn一起工作，其它的通常更有用。
16.Ramp
Ramp是一個在Python語言下制定機器學習中加快原型設計的解決方案的庫程序。他是一個輕型的pandas-based機器學習中可插入的框架，它現存的Python語言下的機器學習和統計工具（比如scikit-learn,rpy2等）Ramp提供了一個簡單的聲明性語法探索功能從而能夠快速有效地實施演算法和轉換。
17.Feature Forge
這一系列工具通過與scikit-learn兼容的API，來創建和測試機器學習功能。
這個庫程序提供了一組工具，它會讓你在許多機器學習程序使用中很受用。當你使用scikit-learn這個工具時，你會感覺到受到了很大的幫助。（雖然這只能在你有不同的演算法時起作用。）
18.REP
REP是以一種和諧、可再生的方式為指揮數據移動驅動所提供的一種環境。
它有一個統一的分類器包裝來提供各種各樣的操作，例如TMVA, Sklearn, XGBoost, uBoost等等。並且它可以在一個群體以平行的方式訓練分類器。同時它也提供了一個互動式的情節。
19.Python 學習機器樣品
用的機器學習建造的簡單收集。
20.Python-ELM
這是一個在Python語言下基於scikit-learn的極端學習機器的實現。

5. 機器學習一般常用的演算法有哪些

機器學習是人工智慧的核心技術，是學習人工智慧必不可少的環節。機器學習中有很多演算法，能夠解決很多以前難以企的問題，機器學習中涉及到的演算法有不少，下面小編就給大家普及一下這些演算法。

一、線性回歸

一般來說，線性回歸是統計學和機器學習中最知名和最易理解的演算法之一。這一演算法中我們可以用來預測建模，而預測建模主要關注最小化模型誤差或者盡可能作出最准確的預測，以可解釋性為代價。我們將借用、重用包括統計學在內的很多不同領域的演算法，並將其用於這些目的。當然我們可以使用不同的技術從數據中學習線性回歸模型，例如用於普通最小二乘法和梯度下降優化的線性代數解。就目前而言，線性回歸已經存在了200多年，並得到了廣泛研究。使用這種技術的一些經驗是盡可能去除非常相似（相關）的變數，並去除噪音。這是一種快速、簡單的技術。

二、Logistic 回歸

它是解決二分類問題的首選方法。Logistic 回歸與線性回歸相似，目標都是找到每個輸入變數的權重，即系數值。與線性回歸不同的是，Logistic 回歸對輸出的預測使用被稱為 logistic 函數的非線性函數進行變換。logistic 函數看起來像一個大的S，並且可以將任何值轉換到0到1的區間內。這非常實用，因為我們可以規定logistic函數的輸出值是0和1並預測類別值。像線性回歸一樣，Logistic 回歸在刪除與輸出變數無關的屬性以及非常相似的屬性時效果更好。它是一個快速的學習模型，並且對於二分類問題非常有效。

三、線性判別分析（LDA）

在前面我們介紹的Logistic 回歸是一種分類演算法，傳統上，它僅限於只有兩類的分類問題。而LDA的表示非常簡單直接。它由數據的統計屬性構成，對每個類別進行計算。單個輸入變數的 LDA包括兩個，第一就是每個類別的平均值，第二就是所有類別的方差。而在線性判別分析，進行預測的方法是計算每個類別的判別值並對具備最大值的類別進行預測。該技術假設數據呈高斯分布，因此最好預先從數據中刪除異常值。這是處理分類預測建模問題的一種簡單而強大的方法。

四、決策樹

決策樹是預測建模機器學習的一種重要演算法。決策樹模型的表示是一個二叉樹。這是演算法和數據結構中的二叉樹，沒什麼特別的。每個節點代表一個單獨的輸入變數x和該變數上的一個分割點。而決策樹的葉節點包含一個用於預測的輸出變數y。通過遍歷該樹的分割點，直到到達一個葉節點並輸出該節點的類別值就可以作出預測。當然決策樹的有點就是決策樹學習速度和預測速度都很快。它們還可以解決大量問題，並且不需要對數據做特別准備。

五、樸素貝葉斯

其實樸素貝葉斯是一個簡單但是很強大的預測建模演算法。而這個模型由兩種概率組成，這兩種概率都可以直接從訓練數據中計算出來。第一種就是每個類別的概率，第二種就是給定每個 x 的值，每個類別的條件概率。一旦計算出來，概率模型可用於使用貝葉斯定理對新數據進行預測。當我們的數據是實值時，通常假設一個高斯分布，這樣我們可以簡單的估計這些概率。而樸素貝葉斯之所以是樸素的，是因為它假設每個輸入變數是獨立的。這是一個強大的假設，真實的數據並非如此，但是，該技術在大量復雜問題上非常有用。所以說，樸素貝葉斯是一個十分實用的功能。

六、K近鄰演算法

K近鄰演算法簡稱KNN演算法，KNN 演算法非常簡單且有效。KNN的模型表示是整個訓練數據集。KNN演算法在整個訓練集中搜索K個最相似實例（近鄰）並匯總這K個實例的輸出變數，以預測新數據點。對於回歸問題，這可能是平均輸出變數，對於分類問題，這可能是眾數類別值。而其中的訣竅在於如何確定數據實例間的相似性。如果屬性的度量單位相同，那麼最簡單的技術是使用歐幾里得距離，我們可以根據每個輸入變數之間的差值直接計算出來其數值。當然，KNN需要大量內存或空間來存儲所有數據，但是只有在需要預測時才執行計算。我們還可以隨時更新和管理訓練實例，以保持預測的准確性。

七、Boosting 和 AdaBoost

首先，Boosting 是一種集成技術，它試圖集成一些弱分類器來創建一個強分類器。這通過從訓練數據中構建一個模型，然後創建第二個模型來嘗試糾正第一個模型的錯誤來完成。一直添加模型直到能夠完美預測訓練集，或添加的模型數量已經達到最大數量。而AdaBoost 是第一個為二分類開發的真正成功的 boosting 演算法。這是理解 boosting 的最佳起點。現代 boosting 方法建立在 AdaBoost 之上，最顯著的是隨機梯度提升。當然，AdaBoost 與短決策樹一起使用。在第一個決策樹創建之後，利用每個訓練實例上樹的性能來衡量下一個決策樹應該對每個訓練實例付出多少注意力。難以預測的訓練數據被分配更多權重，而容易預測的數據分配的權重較少。依次創建模型，每一個模型在訓練實例上更新權重，影響序列中下一個決策樹的學習。在所有決策樹建立之後，對新數據進行預測，並且通過每個決策樹在訓練數據上的精確度評估其性能。所以說，由於在糾正演算法錯誤上投入了太多注意力，所以具備已刪除異常值的干凈數據十分重要。

八、學習向量量化演算法（簡稱 LVQ）

學習向量量化也是機器學習其中的一個演算法。可能大家不知道的是，K近鄰演算法的一個缺點是我們需要遍歷整個訓練數據集。學習向量量化演算法（簡稱 LVQ）是一種人工神經網路演算法，它允許你選擇訓練實例的數量，並精確地學習這些實例應該是什麼樣的。而學習向量量化的表示是碼本向量的集合。這些是在開始時隨機選擇的，並逐漸調整以在學習演算法的多次迭代中最好地總結訓練數據集。在學習之後，碼本向量可用於預測。最相似的近鄰通過計算每個碼本向量和新數據實例之間的距離找到。然後返回最佳匹配單元的類別值或作為預測。如果大家重新調整數據，使其具有相同的范圍，就可以獲得最佳結果。當然，如果大家發現KNN在大家數據集上達到很好的結果，請嘗試用LVQ減少存儲整個訓練數據集的內存要求

6. boosting演算法到底是什麼演算法請詳解

詳細解釋下，boosting中最基本的是adaboost，你要是弄清楚這個演算法其他主要原理都差不多，只是實現手段或者說採用的數學公式不同。它是這樣的：先對所有樣本輔以一個抽樣權重（一般開始的時候權重都一樣即認為均勻分布），在此樣本上訓練一個分類器對樣本分類，這樣可以得到這個分類器的誤差率，我們根據它的誤差率賦以一個權重，大體是誤差越大權重就越小，針對這次分錯的樣本我們增大它的抽樣權重，這樣訓練的下一個分類器就會側重這些分錯的樣本，然後有根據它的誤差率又計算權重，就這樣依次迭代，最後我們得到的強分類器就是多個弱分類器的加權和。我們可以看出性能好的分類器權重大一些，這就體現了boosting的精髓。

7. 學習人工智慧需要什麼

8. 人工智慧怎麼去學習，南寧達內有學習人工智慧過的說下嗎

1、學習並掌握一些數學知識
高等數學是基礎中的基礎，一切理工科都需要這個打底，數據挖掘、人工智慧、模式識別此類跟數據打交道的又尤其需要多元微積分運算基礎線性代數很重要，一般來說線性模型是你最先要考慮的模型，加上很可能要處理多維數據，你需要用線性代數來簡潔清晰的描述問題，為分析求解奠定基礎概率論、數理統計、隨機過程更是少不了，涉及數據的問題，不確定性幾乎是不可避免的，引入隨機變數順理成章，相關理論、方法、模型非常豐富。很多機器學習的演算法都是建立在概率論和統計學的基礎上的，比如貝葉斯分類器、高斯隱馬爾可夫鏈。
再就是優化理論與演算法，除非你的問題是像二元一次方程求根那樣有現成的公式，否則你將不得不面對各種看起來無解但是要解的問題，優化將是你的GPS為你指路有以上這些知識打底，就可以開拔了，針對具體應用再補充相關的知識與理論，比如說一些我覺得有幫助的是數值計算、圖論、拓撲，更理論一點的還有實/復分析、測度論，偏工程類一點的還有信號處理、數據結構。
2、掌握經典機器學習理論和演算法
如果有時間可以為自己建立一個機器學習的知識圖譜，並爭取掌握每一個經典的機器學習理論和演算法，我簡單地總結如下：
1) 回歸演算法：常見的回歸演算法包括最小二乘法（OrdinaryLeast Square），邏輯回歸（Logistic Regression），逐步式回歸（Stepwise Regression），多元自適應回歸樣條（MultivariateAdaptive Regression Splines）以及本地散點平滑估計（Locally Estimated Scatterplot Smoothing）；
2) 基於實例的演算法：常見的演算法包括 k-Nearest Neighbor(KNN), 學習矢量量化（Learning Vector Quantization， LVQ），以及自組織映射演算法（Self-Organizing Map ， SOM）；
3) 基於正則化方法：常見的演算法包括：Ridge Regression， Least Absolute Shrinkage and Selection Operator（LASSO），以及彈性網路（Elastic Net）；
4) 決策樹學習：常見的演算法包括：分類及回歸樹（ClassificationAnd Regression Tree， CART）， ID3 (Iterative Dichotomiser 3)， C4.5， Chi-squared Automatic Interaction Detection(CHAID), Decision Stump, 隨機森林（Random Forest），多元自適應回歸樣條（MARS）以及梯度推進機（Gradient Boosting Machine， GBM）；
5) 基於貝葉斯方法：常見演算法包括：樸素貝葉斯演算法，平均單依賴估計（AveragedOne-Dependence Estimators， AODE），以及Bayesian Belief Network（BBN）；
6) 基於核的演算法：常見的演算法包括支持向量機（SupportVector Machine， SVM），徑向基函數（Radial Basis Function ，RBF)，以及線性判別分析（Linear Discriminate Analysis ，LDA)等；
7) 聚類演算法：常見的聚類演算法包括 k-Means演算法以及期望最大化演算法（Expectation Maximization， EM）；
8) 基於關聯規則學習：常見演算法包括 Apriori演算法和Eclat演算法等；
9) 人工神經網路：重要的人工神經網路演算法包括：感知器神經網路（PerceptronNeural Network）, 反向傳遞（Back Propagation）， Hopfield網路，自組織映射（Self-OrganizingMap, SOM）。學習矢量量化（Learning Vector Quantization， LVQ）；
10)深度學習：常見的深度學習演算法包括：受限波爾茲曼機（RestrictedBoltzmann Machine， RBN）， Deep Belief Networks（DBN），卷積網路（Convolutional Network）, 堆棧式自動編碼器（Stacked Auto-encoders）；
11)降低維度的演算法：常見的演算法包括主成份分析（PrincipleComponent Analysis， PCA），偏最小二乘回歸（Partial Least Square Regression，PLS）， Sammon映射，多維尺度（Multi-Dimensional Scaling, MDS）,投影追蹤（ProjectionPursuit）等；
12)集成演算法：常見的演算法包括：Boosting， Bootstrapped Aggregation（Bagging），AdaBoost，堆疊泛化（Stacked Generalization， Blending），梯度推進機（GradientBoosting Machine, GBM），隨機森林（Random Forest）。
3、掌握一種編程工具，比如Python
一方面Python是腳本語言，簡便，拿個記事本就能寫，寫完拿控制台就能跑；另外，Python非常高效，效率比java、r、matlab高。matlab雖然包也多，但是效率是這四個裡面最低的。
4、了解行業最新動態和研究成果，比如各大牛的經典論文、博客、讀書筆記、微博微信等媒體資訊。
5、買一個GPU，找一個開源框架，自己多動手訓練深度神經網路，多動手寫寫代碼，多做一些與人工智慧相關的項目。
6、選擇自己感興趣或者工作相關的一個領域深入下去人工智慧有很多方向，比如NLP、語音識別、計算機視覺等等，生命有限，必須得選一個方向深入的專研下去，這樣才能成為人工智慧領域的大牛，有所成就。

9. 人工智慧比較感興趣，哪裡能深度學習提升呢

人工智慧現在確實比較熱門，而想要深度學習人工智慧也是一些已經工作的朋友的首選，其實，深度學習人工智慧最好的方法就是到一些機構了，因為他們的資料更全面，還比較注重實踐，畢竟你學會了一些理論知識，並不能讓你在工作中遇到的問題迎刃而解，而只有理論結合實踐才可以讓你應付工作中遇到的各種問題，所以，機構還是比較好的。當然還有另外一種情況，就是你的能力比較強，那如果是這種情況，你可以自學的，現在有很多的課程都是針對自學的，你可以先試試自學，如果學不好，再去機構學也是一樣的，畢竟去機構學習都是收費的。
而人工智慧編程隨著使用范圍的增加，還有一些核心技術你需要了解。就拿決策樹系列演算法來說，共有以下幾點：
決策樹演算法
決策樹的演算法原理與數學表達、分裂指標Gini系數、信息增益、信息增益率、前剪枝與後剪枝、決策樹ID3、C4.5和CART、決策樹演算法優略比較、決策樹之鳶尾花數據集分類案例、通過graphvis繪制決策樹模型
隨機森林演算法
集成學習演算法思想Bagging、Boosting、Stacking 、用戶畫像集成學習方法案例、 OOB數據集驗證隨機森林演算法、隨機森林副產品之特徵選擇
Adaboost演算法
Adaboost演算法原理、數據的權重與權重錯誤率、權重錯誤率調整到0.5訓練下一個弱分類器、計算每個樣本的權重Un、應用Adaboost演算法做人臉識別
GBDT演算法
函數空間的梯度下降與負梯度、推導GBDT回歸是擬合殘差、Shrinkage衰減系數的作用、推導GBDT分類亦是擬合殘差、GBDT二分類模型訓練和使用、GBDT多分類模型訓練和使用、GBDT副產品之特徵組合用於降維、實現GBDT+LR架構代碼實戰
XGBoost演算法
XGBoost演算法與決策樹集成學習關系、XGBoost目標函數與正則項、 XGBoost目標函數用二階泰勒展開、推導簡化XGBoost目標函數引入g h、 XGBoost目標函數加入樹的復雜度、推導出XGBoost目標函數最終形式和葉子節點表達式、詳解XGBoost演算法參數與交叉驗證、XGBoost演算法調用GPU顯卡資源加速
這只是人工智慧編程的一個階段的內容，其他階段也都有一些核心，這些都能讓你在工作中更輕松自如。

10. FLDA 是人工智慧演算法么全名中英文是啥啊

應該不是。

人工智慧之機器學習體系匯總

監督學習 Supervised learning
Fisher的線性判別 Fisher』s linear discriminant
線性回歸 Linear regression
Logistic回歸 Logistic regression
多項Logistic回歸 Multinomial logistic regression
樸素貝葉斯分類器 Naive Bayes classifier
感知 Perceptron
支持向量機 Support vector machine
分類和回歸樹（CART） Classification and regression tree (CART)
迭代Dichotomiser 3（ID3） Iterative Dichotomiser 3(ID3)
C4.5演算法 C4.5 algorithm
C5.0演算法 C5.0 algorithm
卡方自動交互檢測（CHAID） Chi-squared Automatic Interaction Detection(CHAID)
決策殘端 Decision stump
ID3演算法 ID3 algorithm
隨機森林 Random forest
SLIQ
樸素貝葉斯 Naive Bayes
高斯貝葉斯 Gaussian Naive Bayes
多項樸素貝葉斯 Multinomial Naive Bayes
平均一依賴性評估（AODE） Averaged One-Dependence Estimators(AODE)
貝葉斯信念網路（BNN） Bayesian Belief Network(BBN)
貝葉斯網路（BN） Bayesian Network(BN)
自動編碼器 Autoencoder
反向傳播 Backpropagation
玻爾茲曼機 Boltzmann machine
卷積神經網路 Convolutional neural network
Hopfield網路 Hopfield network
多層感知器 Multilayer perceptron
徑向基函數網路（RBFN） Radial basis function network(RBFN)
受限玻爾茲曼機 Restricted Boltzmann machine
回歸神經網路（RNN） Recurrent neural network(RNN)
自組織映射（SOM） Self-organizing map(SOM)
尖峰神經網路 Spiking neural network
人工神經網路 Artificial neural network
貝葉斯 Bayesian
決策樹 Decision Tree
線性分類 Linear classifier
無監督學習 Unsupervised learning
k-最近鄰演算法（K-NN） k-nearest neighbors classification(K-NN)
局部異常因子 Local outlier factor
BIRCH
DBSCAN
期望最大化（EM） Expectation-maximization(EM)
模糊聚類 Fuzzy clustering
K-means演算法 K-means algorithm
k-均值聚類 K-means clustering
k-位數 K-medians
平均移 Mean-shift
OPTICS演算法 OPTICS algorithm
單連鎖聚類 Single-linkage clustering
概念聚類 Conceptual clustering
先驗演算法 Apriori algorithm
Eclat演算法 Eclat algorithm
FP-growth演算法 FP-growth algorithm
對抗生成網路
前饋神經網路 Feedforward neurral network
邏輯學習機 Logic learning machine
自組織映射 Self-organizing map
極端學習機 Extreme learning machine
人工神經網路 Artificial neural network
關聯規則學習 Association rule learning
分層聚類 Hierarchical clustering
聚類分析 Cluster analysis
異常檢測 Anomaly detection
半監督學習 Semi-supervised learning
生成模型 Generative models
低密度分離 Low-density separation
基於圖形的方法 Graph-based methods
聯合訓練 Co-training
強化學習 Reinforcement learning
時間差分學習 Temporal difference learning
Q學習 Q-learning
學習自動 Learning Automata
狀態-行動-回饋-狀態-行動（SARSA） State-Action-Reward-State-Action(SARSA)
深度學習 Deep learning
深度信念網路 Deep belief machines
深度卷積神經網路 Deep Convolutional neural networks
深度遞歸神經網路 Deep Recurrent neural networks
分層時間記憶 Hierarchical temporal memory
深度玻爾茲曼機（DBM） Deep Boltzmann Machine(DBM)
堆疊自動編碼器 Stacked Boltzmann Machine
生成式對抗網路 Generative adversarial networks
遷移學習 Transfer learning
傳遞式遷移學習 Transitive Transfer Learning
其他
主成分分析（PCA） Principal component analysis(PCA)
主成分回歸（PCR） Principal component regression(PCR)
因子分析 Factor analysis
Bootstrap aggregating (Bagging)
AdaBoost
梯度提升機（GBM） Gradient boosting machine(GBM)
梯度提升決策樹（GBRT） Gradient boosted decision tree(GBRT)
集成學習演算法
降維

導航:首頁 > 源碼編譯 > boosting人工智慧演算法

boosting人工智慧演算法

人工智慧之機器學習體系匯總

與boosting人工智慧演算法相關的資料