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AI算法连载18:统计之EM 迭代算法

admin 2019-11-5 22:50 128人围观 C++相关



导语:在人工智能AI如火如荼的大潮下,越来越多的工程师们意识到算法是AI的核心。而面对落地的应用,不懂算法的AI产品经理将是空谈,不仅无法与工程师沟通,更无法深刻理解应用的性能与方式。所以业界逐渐形成一种共识,不懂算法的工程师做不了AI,不懂算法的产品经理将把AI带入泥潭。




在人工智能AI如火如荼的大潮下,越来越多的工程师们意识到算法是AI的核心。而面对落地的应用,不懂算法的AI产品经理将是空谈,不仅无法与工程师沟通,更无法深刻理解应用的性能与方式。所以业界逐渐形成一种共识,不懂算法的工程师做不了AI,不懂算法的产品经理将把AI带入泥潭。

因此,机器人网整理了一整套AI算法知识,包括从最基本的数学基础,譬如线性代数、概率论、牛顿法等数值计算、蒙特卡洛方法与MCMC采样,到统计学,如:机器学习、向量、贝叶斯定理、决策树、梯度、模型评估、降维、聚类、边际、模型等等,再到深度学习,如:前馈神经网络、反向传播算法、卷积升级网络、CNN图片分类、循环神经网络等等,以及自然语言处理NLP等等,以及AI算法中的各种工具和模型。

我们将对这些AI基础以连载的形式在机器人网公众号和网站上发布,感兴趣的可以关注我们,并加微信(Aspencore6)入群分享交流。

























本文作者华校专,曾任阿里巴巴资深算法工程师、智易科技首席算法研究员,现任腾讯高级研究员,《Python 大战机器学习》的作者。这是作者多年以来学习总结的笔记,经整理之后开源于世。考虑到出版时间周期较长,而且书本购买成本高不利于技术广泛传播,因此作者采取开源的形式。 笔记内容仅供个人学习使用,非本人同意不得应用于商业领域。
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编辑 ∑Gemini

 来源:机器人

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