分類不平衡是屬于一個類別的觀察數(shù)量顯著低于屬于其他類別的觀測數(shù)量的場景。 例如,在我們需要識別罕見疾病,銀行欺詐性交易等情況下,這個問題非常突出。 **不平衡分類的例子** 讓我們考慮一個欺詐檢測數(shù)據(jù)集的例子...
http://o2fo.com/artificial_intelligence/artificial_intelligence-v2e83cbe.html本章詳細討論 AI 的遺傳算法。 ## 什么是遺傳算法? 遺傳算法(GA)是基于自然選擇和遺傳學概念的基于搜索的算法。遺傳算法是稱為進化計算的更大分支的一個子集。 GAs 由 John Holland 及其在密歇根大學的學生和同事開發(fā),最著名...
http://o2fo.com/artificial_intelligence/artificial_intelligence-3xic3cde.html環(huán)境和代理是人工智能強化學習的主要構件。 本節(jié)詳細討論它們 - **媒介代理** 代理媒介是能夠通過傳感器感知其環(huán)境并通過效應器作用于該環(huán)境的任何事物。 - 人用媒介具有與傳感器平行。諸如眼睛,耳朵,鼻子,舌頭和皮...
http://o2fo.com/artificial_intelligence/artificial_intelligence-z91p3cda.html這是構建語音識別器的最重要步驟,因為在將語音信號轉(zhuǎn)換為頻域后,我們必須將其轉(zhuǎn)換為可用的特征向量形式。 可以為此使用不同的特征提取技術,如 MFCC,PLP,PLP-RASTA 等。 **示例** 在以下示例中,我們將使用 MFCC 技術逐步...
http://o2fo.com/artificial_intelligence/artificial_intelligence-4xzp3ccs.html...ML)如下 - > 它被定義為計算機科學領域,更具體地說是人工智能的應用,它提供計算機系統(tǒng)學習數(shù)據(jù)和改進經(jīng)驗而不被明確編程的能力。 基本上,機器學習的主要重點是讓電腦自動學習,無需人工干預。 現(xiàn)在的問題是,如何...
http://o2fo.com/artificial_intelligence/artificial_intelligence-fir53cb1.html在實現(xiàn)機器學習算法之后,我們需要找出模型的有效性。 衡量有效性的標準可以基于數(shù)據(jù)集和度量標準。 為了評估不同的機器學習算法,我們可以使用不同的性能指標。 例如,假設使用分類器來區(qū)分不同對象的圖像,可以使用...
http://o2fo.com/artificial_intelligence/artificial_intelligence-4efx3cbd.html集成方法是將機器學習模型組合成更強大的機器學習模型的方法。 隨機森林是決策樹的集合,就是其中之一。 它比單一決策樹好,因為在保留預測能力的同時,通過平均結果可以減少過度擬合。 在這里,我們將在 scikit 學習癌...
http://o2fo.com/artificial_intelligence/artificial_intelligence-dkin3cbc.html如果需要得出一些重要結論,需要從一個給定的數(shù)據(jù)中提取一些統(tǒng)計數(shù)據(jù)。 平均值,方差,相關性,最大值和最小值是這些統(tǒng)計中的一部分。 如果您想從給定的時間序列數(shù)據(jù)中提取此類統(tǒng)計信息,則可以使用以下代碼 - **平均...
http://o2fo.com/artificial_intelligence/artificial_intelligence-8w2e3ccl.html它是自然語言處理中的重要過程之一。 分塊的主要工作是識別詞類和短語,如名詞短語。 我們已經(jīng)研究了令牌化的過程,即令牌的創(chuàng)建。 分塊基本上就是這些令牌的標簽。 換句話說,組塊會告訴我們句子的結構。 在下面的章...
http://o2fo.com/artificial_intelligence/artificial_intelligence-m6dp3ccd.html在本章中,我們將學習使用 AI 和 Python 進行語音識別。 言語是成人人際溝通的最基本手段。 語音處理的基本目標是提供人與機器之間的交互。 語音處理系統(tǒng)主要有三項任務 - - 首先,語音識別允許機器捕捉我們所說的單詞,短...
http://o2fo.com/artificial_intelligence/artificial_intelligence-lpvu3cco.html抱歉,暫時沒有相關的微課
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