1.简述人工智能、机器学习和深度学习三者的联系与区别。 人工智能意味着让计算机以某种方式模仿人类行为。 机器学习是人工智能的一个子集，它包括使计算机能够从数据中找出问题并交付人工智能应用程序的技术。 与此同时，深度学习是机器学习的一个子集，它使计算机能够解决更复杂的问题。 2. 全连接神经网络与卷积 ...
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2020-06-07 19:12:18
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Science：AI领域那么多引人注目的「进展」，竟是无用功 近日，一篇 Science 社论文章梳理了近年来 AI 各子领域的进展，发现看似红红火火的领域实际上毫无进展。在人工智能技术风起云涌的今天，这篇文章的观点或许值得我们思考。 人工智能看似越来越聪明：芯片越来越快，数据越来越多，算法性能也比 ...
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2020-06-07 19:11:49
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1.简述人工智能、机器学习和深度学习三者的联系与区别。 人工智能是最早出现的，也是最大、最外侧的同心圆；其次是机器学习，稍晚一点；最内侧，是深度学习，当今人工智能大爆炸的核心驱动。 人工智能——机器诠释的人类智能 机器学习——实现人工智能的一种方式 深度学习——一种实现机器学习的技术 2. 全连接神 ...
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2020-06-07 16:38:21
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1.简述人工智能、机器学习和深度学习三者的联系与区别。 联系：人工只能是最早出现的，其次就是机器学习，过来就是深度学习，当今人工智能大爆炸的核心驱动。相当与人工智能是一个集合，机器学习是人工智能的子集，而深度学习又是机器学习的子集。 区别：机器学习和深度学习的区别是，机器学习大部分算法需要人类自己寻 ...
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2020-06-07 15:01:43
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1. 应用K-means算法进行图片压缩 读取一张图片 观察图片文件大小，占内存大小，图片数据结构，线性化 用kmeans对图片像素颜色进行聚类 获取每个像素的颜色类别，每个类别的颜色 压缩图片生成：以聚类中收替代原像素颜色，还原为二维 观察压缩图片的文件大小，占内存大小 2. 观察学习与生活中可以 ...
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2020-06-07 14:34:41
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1.简述人工智能、机器学习和深度学习三者的联系与区别。 人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的 ...
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2020-06-07 09:26:59
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一、概念 主成分分析（Principal Component Analysis）是指将多个变量通过线性变换以选出较少数重要变量的一种多元统计分析方法，又称为主成分分析。在实际应用场合中，为了全面分析问题，往往提出很多与此有关的变量（或因素），因为每个变量都在不同程度上反映这个应用场合的某些信息。 主 ...
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2020-06-07 01:00:18
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降维（Dimensionality Reduction） 是机器学习中的一种重要的特征处理手段，它可以减少计算过程中考虑到的随机变量（即特征）的个数，其被广泛应用于各种机器学习问题中，用于消除噪声、对抗数据稀疏问题。它在尽可能维持原始数据的内在结构的前提下，得到一组描述原数据的，低维度的隐式特征（或 ...
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2020-06-07 00:46:37
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1,简述人工智能、机器学习和深度学习三者的联系与区别 人工智能 人工智能(Artificial Intelligence)，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、zhi延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一 ...
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2020-06-06 18:41:11
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1.简述人工智能、机器学习和深度学习三者的联系与区别。 2. 全连接神经网络与卷积神经网络的联系与区别。 3.理解卷积计算。 以digit0为例，进行手工演算。 from sklearn.datasets import load_digits #小数据集8*8 digits = load_digit ...
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2020-06-06 18:35:50
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