什么是人工智能人工智能的优缺点
在讨论人工智能的优缺点之前，让我们首先了解什么是人工智能。人工智能为计算机程序提供了独立思考和学习的能力，它是将人类智能模拟成机器来代替人类。
根据其能力，人工智能主要分为三种类型：弱人工智能、强人工智能和超级人工智能。
弱人工智能：专注于一项任务并且无法超越其限制（在我们的日常生活中很常见）
强大的人工智能：可以理解和学习人类可以完成的任何智力任务（研究人员正在努力实现强大的人工智能）
超级人工智能：超越人类智能，可以比人类更好地执行任何任务（仍然是一个概念）
人工智能的优缺点人工智能的优势1.减少人为错误
人工智能的最大优势之一是它可以显着减少错误并提高准确性和精确度。人工智能在每一步做出的决定都是由之前收集的信息和一组算法决定的。如果编程得当，这些错误可以减少到零。
2.零风险
人工智能的另一大优势是，人类可以通过让人工智能机器人为我们做这些事情来克服许多风险。无论是拆除炸弹、探索太空和海洋，金属制作而成的机器人比人类更加适应在恶劣的环境中生存。
3.24x7可用性
有许多研究表明，人类一天只有大约3到4个小时的生产力。人类也需要休息和休假来平衡他们的工作生活和个人生活。但人工智能可以无休止地工作而不会中断。他们的思考速度比人类快得多，并且一次执行多项任务并获得准确的结果。他们甚至可以借助人工智能算法轻松处理繁琐的重复性工作。
4.数字协助
一些技术最先进的公司使用数字助理与用户互动，从而消除了对人力的需求。许多网站利用聊天机器人来服务用户。甚至一些聊天机器人让我们很难判断我们是在与人交谈还是与聊天机器人交谈。
5.发明和创新
几乎在每个领域，人工智能都是众多创新背后的驱动力，这些创新将帮助人类解决大多数具有挑战性的问题。
6.更加公正
无论我们喜不喜欢，人类都是受情绪驱动的。另一方面，人工智能没有情感，在方法上非常实用和理性。人工智能的一个巨大优势是它没有任何偏见，从而确保更准确的决策。
7.执行重复性工作
作为日常工作的一部分，我们将执行大量重复性任务，例如检查文件是否存在缺陷和邮寄感谢信等。我们可以使用人工智能来有效地自动化这些琐碎的琐事，甚至消除人们“无聊”的任务，让他们专注于更有创造力。
人工智能的缺点1.高成本
创造一台可以模拟人类智能的机器的能力是不小的壮举。它需要大量的时间和资源，并且可能会花费大量金钱。AI还需要在最新的硬件和软件上运行，以保持更新并满足最新要求，因此成本非常高。
2.没有创造力
人工智能的一大缺点是它无法学会跳出框框思考。人工智能能够随着时间的推移利用预先输入的数据和过去的经验进行学习，但在其方法上不能具有创造性。
3.依赖性
AI应用程序可以自动完成大部分繁琐且重复的任务。由于我们不必记住事情或解决难题来完成工作，我们倾向于越来越少地使用我们的大脑。这种对人工智能的依赖可能会给后代带来问题。
尽管人工智能的优缺点值得商榷，但它对全球行业的影响是不可否认的。它每天都在持续增长，推动企业的可持续发展。这当然需要人工智能素养和技能提升才能在许多新时代的工作中蓬勃发展。
解开神秘的面纱，人工智能算法到底是什么
许多同学问我关于算法的问题。事实上，只要banco出生，他就应该在开发或面试中被询问。例如，排序是算法之一。让我向你解释什么是算法，什么是人工智能算法。今天就来解开神秘的面纱。算法到底是什么？算法是对问题解决方案的准确和完整的描述，也是解决问题的一系列清晰的指令。该算法是描述解决问题的策略机制的系统方法。换句话说，对于特定的标准输入，可以在有限的时间内获得所需的输出。如果一个算法有缺陷或不适合某个问题，执行该算法不会解决问题。不同的算法可能使用不同的时间、空间或效率来完成相同的任务。算法的优缺点可以通过空间复杂度和时间复杂度来衡量。谈到算法，你可能会想到程序。在计算机出现的早期，我们试图将人类知识，如计算，输入计算机，然后通过程序解决问题，我们通常称之为算法。我们可以说现在是计算机时代，神经网络算法已经全面改变了我们的生活。该算法首先表达人类逻辑，通常可以用数学公式或某种符号语言来表达。然后我们通过晶体管的精确操作来表达这种逻辑，然后帮助人类工作。
为了准确理解算法是什么，一个非常典型的例子，排序是一个非常经典的算法。数字以混乱的方式堆积起来。我们必须把它们从大到小排列。然后，我们将指定一个过程，让这个数据串进来，然后整齐地从大到小，这是一个算法。我们能做什么？有无数种方法。最简单的方法是将每个数据从左到右与相邻的数据进行比较。每次遇到比自己大的数据时，都会向右移动一个网格。当你遇到比你小的数据时，你不会移动。然后您继续比较较小的数据，最小的数据最终会下沉。然后你处理剩余的数据并来回循环，你就可以从小到大成长。当然，我们可以发明无数的过程来实现这一点，比如插入方法、堆排序等等。但在所有条件都相同的情况下，这是一个可以自动实现的过程，每个步骤都按照一定的规则进行，以获得所需的结果。我们可以看到，算法自动化了人类的逻辑过程。原理几乎相同，可以说是一个简单的气泡算法，目前许多人工智能算法框架都使用了这一原理。此外，该算法不一定是程序。通过给定的规则和自动化过程，可以获得结果。只要是这种情况，不管有没有电脑都可以被视为一种算法。例如，生物进化可以被视为一种巨大的遗传进化算法。起初有一堆原始细胞。然后你指定一个过程，在这个过程中细胞可以通过遗传产生相同的新细胞。这个过程会有错误和突变。然后自然环境可以选择有利的突变。只要有足够的迭代，这个算法的结果就是所有复杂的生命类型。感兴趣的老铁可以阅读我的文章(如果女娲创造人类是真的，那么我们在训练人工智能模型时会重复这个过程吗？一些社会现象，如自由市场对经济的调控，也可以被视为算法。你可以回去自己想想。人工智能的生活是可以预测的，但是还有很长的路要走。我一直说未来是人工智能的时代，但是离我们多远是一个容易忽视的问题，或者是一个媒体或一些组织可以避免的问题。通用人工智能是未来发展的主流。没问题，但没人能保证需要多长时间。事实上，我们仍处于“oinai”的早期。然而，从目前的研究方向和认知来看，我们可以预见未来的一些生活场景。工厂都由机器人操作，任何高风险的位置都被机器人取代。我们只需要通过程序来控制这些机器人，并且每天用很短的时间工作来休息和享受。下班后躺在车里，一时间自动驾驶技术又成熟了，通过定位自动到你想去的任何地方。随着智能家居的普及，日本女性的智能管家在你到家的那一刻欢迎你回家，询问你是想洗澡还是吃饭，然后通过智能控制自动控制家用电器的运行。你所需要做的就是躺下来享受它带给你的服务。同时，智能手镯会通过你的血流速度和心跳来评估你的身体状况，甚至预测你的隐患会给你带来多长时间的疾病，并根据分析消除这些隐患。如果您有互联网问题，也可以咨询我，谢谢！如果你也想一起学习人工智能，欢迎留言交流。
「收藏」人工智能中常见机器学习算法优缺点有哪些
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2019-06-2519:43:14
朴素贝叶斯：
1.如果给出的特征向量长度可能不同，这是需要归一化为通长度的向量（这里以文本分类为例），比如说是句子单词的话，则长度为整个词汇量的长度，对应位置是该单词出现的次数。
2.计算公式如下：
其中一项条件概率可以通过朴素贝叶斯条件独立展开。要注意一点就是
的计算方法，而由朴素贝叶斯的前提假设可知，
=
，因此一般有两种，一种是在类别为ci的那些样本集中，找到wj出现次数的总和，然后除以该样本的总和；第二种方法是类别为ci的那些样本集中，找到wj出现次数的总和，然后除以该样本中所有特征出现次数的总和。
3.如果
中的某一项为0，则其联合概率的乘积也可能为0，即2中公式的分子为0，为了避免这种现象出现，一般情况下会将这一项初始化为1，当然为了保证概率相等，分母应对应初始化为2（这里因为是2类，所以加2，如果是k类就需要加k，术语上叫做laplace光滑,分母加k的原因是使之满足全概率公式）。
朴素贝叶斯的优点：对小规模的数据表现很好，适合多分类任务，适合增量式训练。
缺点：对输入数据的表达形式很敏感。
决策树：决策树中很重要的一点就是选择一个属性进行分枝，因此要注意一下信息增益的计算公式，并深入理解它。
信息熵的计算公式如下:
其中的n代表有n个分类类别（比如假设是2类问题，那么n=2）。分别计算这2类样本在总样本中出现的概率p1和p2，这样就可以计算出未选中属性分枝前的信息熵。
现在选中一个属性xi用来进行分枝，此时分枝规则是：如果xi=vx的话，将样本分到树的一个分支；如果不相等则进入另一个分支。很显然，分支中的样本很有可能包括2个类别，分别计算这2个分支的熵H1和H2,计算出分枝后的总信息熵H’=p1*H1+p2*H2.，则此时的信息增益ΔH=H-H’。以信息增益为原则，把所有的属性都测试一边，选择一个使增益最大的属性作为本次分枝属性。
决策树的优点：计算量简单，可解释性强，比较适合处理有缺失属性值的样本，能够处理不相关的特征；
缺点：容易过拟合（后续出现了随机森林，减小了过拟合现象）。
Logistic回归：Logistic是用来分类的，是一种线性分类器，需要注意的地方有：
1.logistic函数表达式为：
其导数形式为：
2.logsitc回归方法主要是用最大似然估计来学习的，所以单个样本的后验概率为：
到整个样本的后验概率：
其中：
通过对数进一步化简为：
3.其实它的lossfunction为-l(θ)，因此我们需使lossfunction最小，可采用梯度下降法得到。梯度下降法公式为:
Logistic回归优点：
1.实现简单
2.分类时计算量非常小，速度很快，存储资源低；
缺点：
1.容易欠拟合，一般准确度不太高
2.只能处理两分类问题（在此基础上衍生出来的softmax可以用于多分类），且必须线性可分；
线性回归：
线性回归才是真正用于回归的，而不像logistic回归是用于分类，其基本思想是用梯度下降法对最小二乘法形式的误差函数进行优化，当然也可以用normalequation直接求得参数的解，结果为：
而在LWLR（局部加权线性回归）中，参数的计算表达式为:
因为此时优化的是：
由此可见LWLR与LR不同，LWLR是一个非参数模型，因为每次进行回归计算都要遍历训练样本至少一次。
线性回归优点：实现简单，计算简单；
缺点：不能拟合非线性数据；
KNN算法：KNN即最近邻算法，其主要过程为：
1.计算训练样本和测试样本中每个样本点的距离（常见的距离度量有欧式距离，马氏距离等）；
2.对上面所有的距离值进行排序；
3.选前k个最小距离的样本；
4.根据这k个样本的标签进行投票，得到最后的分类类别；
如何选择一个最佳的K值，这取决于数据。一般情况下，在分类时较大的K值能够减小噪声的影响。但会使类别之间的界限变得模糊。一个较好的K值可通过各种启发式技术来获取，比如，交叉验证。另外噪声和非相关性特征向量的存在会使K近邻算法的准确性减小。
近邻算法具有较强的一致性结果。随着数据趋于无限，算法保证错误率不会超过贝叶斯算法错误率的两倍。对于一些好的K值，K近邻保证错误率不会超过贝叶斯理论误差率。
注：马氏距离一定要先给出样本集的统计性质，比如均值向量，协方差矩阵等。关于马氏距离的介绍如下：
KNN算法的优点：
1.思想简单，理论成熟，既可以用来做分类也可以用来做回归；
2.可用于非线性分类；
3.训练时间复杂度为O(n)；
4.准确度高，对数据没有假设，对outlier不敏感；
缺点：
1.计算量大；
2.样本不平衡问题（即有些类别的样本数量很多，而其它样本的数量很少）；
3.需要大量的内存；
SVM：
要学会如何使用libsvm以及一些参数的调节经验，另外需要理清楚svm算法的一些思路：
1.svm中的最优分类面是对所有样本的几何裕量最大（为什么要选择最大间隔分类器，请从数学角度上说明？网易深度学习岗位面试过程中有被问到。答案就是几何间隔与样本的误分次数间存在关系：
，其中的分母就是样本到分类间隔距离，分子中的R是所有样本中的最长向量值），即：
经过一系列推导可得为优化下面原始目标：
2.下面来看看拉格朗日理论：
可以将1中的优化目标转换为拉格朗日的形式（通过各种对偶优化，KKD条件），最后目标函数为：
我们只需要最小化上述目标函数，其中的α为原始优化问题中的不等式约束拉格朗日系数。
3.对2中最后的式子分别w和b求导可得：
由上面第1式子可以知道，如果我们优化出了α，则直接可以求出w了，即模型的参数搞定。而上面第2个式子可以作为后续优化的一个约束条件。
4.对2中最后一个目标函数用对偶优化理论可以转换为优化下面的目标函数：
而这个函数可以用常用的优化方法求得α，进而求得w和b。
5.按照道理，svm简单理论应该到此结束。不过还是要补充一点，即在预测时有：
那个尖括号我们可以用核函数代替，这也是svm经常和核函数扯在一起的原因。
6.最后是关于松弛变量的引入，因此原始的目标优化公式为：
此时对应的对偶优化公式为：
与前面的相比只是α多了个上界。
SVM算法优点：
1.可用于线性/非线性分类，也可以用于回归；
2.低泛化误差；
3.容易解释；
4.计算复杂度较低；
缺点：
1.对参数和核函数的选择比较敏感；
2.原始的SVM只比较擅长处理二分类问题；
Boosting：
主要以Adaboost为例，首先来看看Adaboost的流程图，如下：
从图中可以看到，在训练过程中我们需要训练出多个弱分类器（图中为3个），每个弱分类器是由不同权重的样本（图中为5个训练样本）训练得到（其中第一个弱分类器对应输入样本的权值是一样的），而每个弱分类器对最终分类结果的作用也不同，是通过加权平均输出的，权值见上图中三角形里面的数值。那么这些弱分类器和其对应的权值是怎样训练出来的呢？
下面通过一个例子来简单说明，假设的是5个训练样本，每个训练样本的维度为2，在训练第一个分类器时5个样本的权重各为0.2.注意这里样本的权值和最终训练的弱分类器组对应的权值α是不同的，样本的权重只在训练过程中用到，而α在训练过程和测试过程都有用到。
现在假设弱分类器是带一个节点的简单决策树，该决策树会选择2个属性（假设只有2个属性）的一个，然后计算出这个属性中的最佳值用来分类。
Adaboost的简单版本训练过程如下：
1.训练第一个分类器，样本的权值D为相同的均值。通过一个弱分类器，得到这5个样本（请对应书中的例子来看，依旧是machinelearninginaction）的分类预测标签。与给出的样本真实标签对比，就可能出现误差(即错误)。如果某个样本预测错误，则它对应的错误值为该样本的权重，如果分类正确，则错误值为0.最后累加5个样本的错误率之和，记为ε。
2.通过ε来计算该弱分类器的权重α，公式如下：
3.通过α来计算训练下一个弱分类器样本的权重D，如果对应样本分类正确，则减小该样本的权重，公式为：
如果样本分类错误，则增加该样本的权重，公式为：
4.循环步骤1,2,3来继续训练多个分类器，只是其D值不同而已。
测试过程如下：
输入一个样本到训练好的每个弱分类中，则每个弱分类都对应一个输出标签，然后该标签乘以对应的α，最后求和得到值的符号即为预测标签值。
Boosting算法的优点：
1.低泛化误差；
2.容易实现，分类准确率较高，没有太多参数可以调；
3.缺点：
4.对outlier比较敏感；
聚类：
根据聚类思想划分：
1.基于划分的聚类:
K-means,k-medoids(每一个类别中找一个样本点来代表),CLARANS.
k-means是使下面的表达式值最小：
k-means算法的优点：
（1）k-means算法是解决聚类问题的一种经典算法，算法简单、快速。
（2）对处理大数据集，该算法是相对可伸缩的和高效率的，因为它的复杂度大约是O(nkt)，其中n是所有对象的数目，k是簇的数目,t是迭代的次数。通常k