AI算法连载05：统计之机器学习简介

2019年7月9日 0条评论 60次阅读 0人点赞 9suan

导语：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。

一、前言

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。

而其实，AI算法没有想象的那么难，为此，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采样等；

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；

还有AI算法中的各种工具和模型。

我们将把这些AI基础理论和算法以连载的形式在机器人网公众号和网站上发布，供AI爱好者免费学习。

本次连载将历时一月有余，通过这一个月的学习，AI初学者也将可能跃变成AI大神，进入未来二十年科技的金字塔尖。

当然，这需要你的坚持、专注，和努力。感兴趣的同学可以关注我们，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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