原创 人工智能教程 - 學科基礎課程2.6 - 機器學習導論 14.降維,數據壓縮,可視化數據,PCA簡介
降維 dimensionality reduction 有幾個原因去降維 數據壓縮 data compression 使得數據佔用較小的空間,還能對學習算法進行加速。 可視化數據 數據壓縮，用一維取代二維，減少冗餘redeuc
2020-07-01 04:32:16
原创 人工智能教程 - 專業選修課程4.3.11 - 複雜結構數據挖掘 7.在線算法,貪心算法,完美匹配
在線算法 on-line 在線on-line 算法通常會包含一個“貪心算法”(greedy)的方法 算法的工作流程： 一開始先進行離線 off-line 算法 首先，將算法所需要的所有數據準備好 然後，算法以任意次序訪
2020-07-01 03:14:58
原创 人工智能筆記之專業選修課4.1.5 - 博弈論 1.退避機制，博弈基本概念，重要元素，形式
博弈論 Game Theory 博弈論研究的是自利者(self-interested)的策略性互動。 博弈論應用及其廣發，在經濟學，計算機科學 ，政治學，心理學以及其他學科都非常重要。 同時我們需要考慮這些互動如何去結構化
2020-07-01 03:14:58
原创 人工智能教程 - 專業選修課程4.3.5 - 強化學習 12.無模型預測,蒙特卡羅強化學習
無模型預測 Model-Free Prediction 蒙特卡羅強化學習 Monte-Carlo Reinforcement Learning 從經歷完整的經驗序列來估計狀態值 MC methods learn directly
2020-07-01 03:14:58
原创 人工智能筆記之專業選修課4.1.5 - 博弈論 2.經典囚徒困境等經典博弈場景
經典囚徒困境 兩個囚徒 選擇合作或不合作？ 不合作被稱爲背叛(defect) 如果他們合作 他們得到結果A 如果都背叛 他們會得到另一個結果D 不過A比D更優 然而如果他們合作失敗 其中一方選擇合作 一方背叛
2020-07-01 03:14:58
原创 人工智能教程 - 專業選修課程4.3.11 - 複雜結構數據挖掘 8.推薦系統,大數據注意事項
推薦系統 分類 基於內容的系統(Content-Based System) 目前的主流 這類系統主要考察的是推薦項的性質。例如，如果一個用戶觀看了同一類型的電影的多部電影，那麼系統就會將數據庫中的同一類型的電影推薦給該用戶。
2020-07-01 03:14:58
原创 人工智能教程 - 專業選修課程4.3.11 - 複雜結構數據挖掘 1.介紹
數據挖掘 數據包含價值(value)和知識，而我們要做的事就是要提取知識數據 需要三部分： 1.存儲（系統課程） 2.管理（數據庫課程） 3.分析數據 ANALYZED (此數據挖掘課程的目標) 數據挖掘 ≈ 大數據 ≈ 預測分析
2020-07-01 03:14:58
原创 人工智能筆記之專業選修課4.1.5 - 博弈論 3.納什均衡
納什均衡 分析凱恩斯的選美比賽博弈 每個玩家都選擇1到100之間的一個整數 然後你有一羣參與者 那個選擇的整數最接近平均數的2/3的人贏得這個比賽 其餘人一無所得 平局會按均勻分佈隨機確定勝者 策略推理 第一次遊戲
2020-07-01 03:14:58
原创 人工智能教程 - 專業選修課程4.3.11 - 複雜結構數據挖掘 5.PageRank技術
PageRank技術 使用PageRank技術可以用來對抗詞項作弊(term spam)。 問題：詞項作弊。是一種欺騙搜索引擎讓其相信一個本來不相關的頁面，使其排名靠前的技術。 解決方案：使用PageRank技術來模擬web衝浪者
2020-07-01 03:14:58
原创 人工智能教程 - 專業選修課程4.3.11 - 複雜結構數據挖掘 3.關聯規則,頻繁項集
關聯規則探索 目標：確定同時購買的幾樣物品 方法：處理通過以下渠道收集的銷售數據 條形碼掃描儀以查找依賴關係 經典法則： 如果有人購買尿布和牛奶，那麼他/她就可能買啤酒 如果在尿布旁邊發現六包，不要感到驚訝！ 定義 頻繁
2020-07-01 03:14:58
原创 人工智能教程 - 學科基礎課程2.6 - 機器學習導論 12.支持向量機簡介,無監督學習,聚類,K-Means算法
支持向量機(SVM) Support Vector Machine 除了邏輯迴歸和神經網絡，支持向量機爲非線性方程的解決提供了一種更爲清晰，更加強大的方式。 粗略地看，SVM會構造出分段的結果，SVM的輸出結果也不是得到概率，而
2020-07-01 03:14:58
原创 人工智能教程 - 學科基礎課程2.6 - 機器學習導論 17.協同改進過濾算法,均值歸一化
協同改進過濾算法 將會把 x 和 θ\thetaθ 初始化爲小的隨機值。 用梯度下降或者其他的高級優化算法把這個代價函數最小化。 用一個具有一些參數 θ\thetaθ 的用戶，以及一部學習得到的特徵 x的電影，來預測該用戶給
2020-07-01 03:14:58
原创 人工智能筆記之專業選修課4.1.5 - 博弈論 4.佔優，帕累托最優理論，混合策略
佔優 帕累托最優理論 帕累托最優的定義 經典博弈中的帕累托最優 混合策略：
2020-07-01 03:14:58
原创 人工智能教程 - 專業選修課程4.3.5 - 強化學習 11.價值迭代,預測和控制問題解決方案彙總
最優化原則 Principle of Optimality 價值迭代的定義 Value Iteration 反覆的迭代的過程。 最短路徑的例子 此類情況是在不知道終點在哪兒的情況。 從初始狀態0開始出發，逐步擴散迭代直到找到
2020-07-01 03:14:58
原创 人工智能教程 - 學科基礎課程2.6 - 機器學習導論 15.異常檢測,密度估計,高斯分佈,算法,實數評價法
異常檢測 Anomaly detection 舉個飛機制造廠商的例子 其實類似於生產線的QA 質量控制測試 密度估計 小於閾值，異常點 大於閾值，正常 應用較爲廣泛的實際上有欺詐異常檢測，也有製造業欺詐 高斯分佈 Gau
2020-07-01 03:14:58