AI算法连载19:统计之最大熵算法
在人工智能AI如火如荼的大潮下,越來越多的工程師們意識到算法是AI的核心。而面對落地的應用,不懂算法的AI產品經理將是空談,不僅無法與工程師溝通,更無法深刻理解應用的性能與方式。所以業界逐漸形成一種共識,不懂算法的工程師做不了AI,不懂算法的產品經理將把AI帶入泥潭。
因此,機器人網整理了一整套AI算法知識,包括從最基本的數學基礎,譬如線性代數、概率論、牛頓法等數值計算、蒙特卡洛方法與MCMC采樣,到統計學,如:機器學習、向量、貝葉斯定理、決策樹、梯度、模型評估、降維、聚類、邊際、模型等等,再到深度學習,如:前饋神經網絡、反向傳播算法、卷積升級網絡、CNN圖片分類、循環神經網絡等等,以及自然語言處理NLP等等,以及AI算法中的各種工具和模型。
我們將對這些AI基礎以連載的形式在機器人網公眾號和網站上發布,感興趣的可以關注我們,并加微信(Aspencore6)入群分享交流。
本文作者華校專,曾任阿里巴巴資深算法工程師、智易科技首席算法研究員,現任騰訊高級研究員,《Python 大戰機器學習》的作者。這是作者多年以來學習總結的筆記,經整理之后開源于世。考慮到出版時間周期較長,而且書本購買成本高不利于技術廣泛傳播,因此作者采取開源的形式。筆記內容僅供個人學習使用,非本人同意不得應用于商業領域。————
編輯?∑Gemini
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總結
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