自上世纪 50 年代以来，人类对人工智能前景的想象从未停止过，计算机科学家创造出更加复杂的新技术，也为普通消费者打造出一个令人向往的未来。虽然对人工智能的理解几十年来一直在变化，但我们也有理由相信人工智能时代最终...

在很多应用中，数据的维数会很高。以图像数据为例，我们要识别32x32的手写数字图像，如果将像素按行或者列拼接起来形成向量，这个向量的维数是1024。高维的数据不仅给机器学习算法带来挑战，而且导致计算量大，此外还会面临维数...

对于监督学习算法而言，数据决定了任务的上限，而算法只是在不断逼近这个上限。世界上最遥远的距离就是我们用同一个模型，但是却有不同的任务。但是数据标注是个耗时耗力的工作，下面介绍几个图像标注工具：...

梳理一个实现AGI的简单框架更好智能的各个维度： 下面所列方法均有开源代码。0 《人工智能的未来》（On Intelligence）一书，是由杰夫•霍金斯介绍了大脑的智能属性之一是预测， prediciton（预测的各个角度：4d时空预测，DFP多传感...

很多同学在学机器学习和深度学习的时候都有一个感受：所学的知识零散、不系统，缺乏整体感，这是普遍存在的一个问题。在这里，SIGAI对常用的机器学习和深度学习算法进行了总结，整理出它们之间的关系，以及每种算法的核心点，各种...

磐创AI专注分享原创AI技术文章翻译 | 荔枝boy编辑 | 磐石出品 | 磐创AI技术团队【磐创AI导读】：本文主要介绍了半监督下的高纬图重建。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。目录 一．简述 二．介绍 三．概...

俗话说的好：“物以类聚，人以群分”，今天我们要讲的聚类算法很大程度上可以印证此话。聚类是一种非监督学习，什么是非监督学习？与之前学习的分类和回归不同（监督学习），监督学习是有有label标签的，而非监督学习没有。 我们再回到...

本书英文版： Artificial Intelligence and Games - A Springer Textbook4

整理自Andrew Ng 的 machine learnig 课程 week1目录：什么是机器学习监督学习非监督学习一元线性回归 模型表示损失函数梯度下降算法1、什么是机器学习Arthur Samuel不是一个playing checker的高手，但是他编了一个程序，...

无监督学习前面已经说过了无监督学习的概念。无监督学习在实际的工作中应用还是比较多见的。 从典型的应用上说，监督学习比较多用在“分类”上，利用给定的数据，做出一个决策，这个决策在有限的给定可能性中选择其中一种。...