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【人工智能“六步走”学习路线】（初学必看）
学习笔记第三篇
1、学习并把握有些数学知识
高等数学是基本中的基本，一切理工科都必须这个打底，数据挖掘、人工智能、模式识别此类跟数据打交道的又尤其必须多元微积分运算基本。线性代数很要紧，通常来讲线性模型是你最先要思虑的模型，加上很可能要处理多维数据，你必须用线性代数来简洁清晰的描述问题，为分析求解奠定基本
概率论、数理统计、随机过程更加是少不了，触及数据的问题，不确定性几乎是不可避免的，引入随机变量顺理成章，关联理论、办法、模型非常丰富。非常多设备学习的算法都是创立在概率论和统计学的基本上的，例如贝叶斯归类器、高斯隐马尔可夫链。
再便是优化理论与算法，除非你的问题是像二元一次方程求根那样有现成的公式，否则你将不得不面对各样看起来没解然则要解的问题，优化将是你的GPS为你指路
有以上这些知识打底，就能够开拔了，针对详细应用再弥补关联的知识与理论，例如说有些我觉得有帮忙的是数值计算、图论、拓扑，更理论一点的还有实/复分析、测度论，偏工程类一点的还有信号处理、数据结构。
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2、把握经典设备学习理论和算法
倘若有时间能够为自己创立一个设备学习的知识图谱，并争取把握每一个经典的设备学习理论和算法，我简单地总结如下：
1)回归算法：平常的回归算法包含最小二乘法（OrdinaryLeast Square），规律回归（Logistic Regression），逐步式回归（Stepwise Regression），多元自适应回归样条（MultivariateAdaptive Regression Splines）以及本地散点平滑估计（Locally Estimated Scatterplot Smoothing）；
2)基于实例的算法：平常的算法包含 k-Nearest Neighbor(KNN), 学习矢量量化（Learning Vector Quantization， LVQ），以及自组织映射算法（Self-Organizing Map ， SOM）；
3)基于正则化办法：平常的算法包含：Ridge Regression， Least Absolute Shrinkage and Selection Operator（LASSO），以及弹性网络（Elastic Net）；
4)决策树学习：平常的算法包含：归类及回归树（ClassificationAnd Regression Tree， CART）， ID3 (Iterative Dichotomiser 3)， C4.5， Chi-squared Automatic Interaction Detection(CHAID), Decision Stump, 随机森林（Random Forest）， 多元自适应回归样条（MARS）以及梯度推进机（Gradient Boosting Machine， GBM）；
5)基于贝叶斯办法：平常算法包含：朴素贝叶斯算法，平均单依赖估计（AveragedOne-Dependence Estimators， AODE），以及Bayesian Belief Network（BBN）；
6)基于核的算法：平常的算法包含支持向量机（SupportVector Machine， SVM）， 径向基函数（Radial Basis Function ，RBF)， 以及线性判别分析（Linear Discriminate Analysis ，LDA)等；
7)聚类算法：平常的聚类算法包含 k-Means算法以及期望最大化算法（Expectation Maximization， EM）；
8)基于相关规则学习：平常算法包含 Apriori算法和Eclat算法等；
9)人工神经网络：要紧的人工神经网络算
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发表于 2024-7-1 08:34:05
