本篇文章给大家谈谈kmeans是人工智能吗，以及musk 人工智能对应的知识点，文章可能有点长，但是希望大家可以阅读完，增长自己的知识，最重要的是希望对各位有所帮助，可以解决了您的问题，不要忘了收藏本站喔。
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人工智能要基础吗
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人工智能学什么
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1)鍥炲綊绠楁硶锛氬父瑙佺殑鍥炲綊绠楁硶鍖呮嫭鏈€灏忎簩涔樻硶锛圤rdinaryLeastSquare锛夛紝閫昏緫鍥炲綊锛圠ogisticRegression锛夛紝閫愭寮忓洖褰掞紙StepwiseRegression锛夛紝澶氬厓鑷€傚簲鍥炲綊鏍锋潯锛圡ultivariateAdaptiveRegressionSplines锛変互鍙婃湰鍦版暎鐐瑰钩婊戜及璁★紙LocallyEstimatedScatterplotSmoothing锛夛紱
2)鍩轰簬瀹炰緥鐨勭畻娉曪細甯歌鐨勭畻娉曞寘鎷?k-NearestNeighbor(KNN),瀛︿範鐭㈤噺閲忓寲锛圠earningVectorQuantization锛?LVQ锛夛紝浠ュ強鑷粍缁囨槧灏勭畻娉曪紙Self-OrganizingMap锛?SOM锛夛紱
3)鍩轰簬姝ｅ垯鍖栨柟娉曪細甯歌鐨勭畻娉曞寘鎷細RidgeRegression锛?LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator锛圠ASSO锛夛紝浠ュ強寮规€х綉缁滐紙ElasticNet锛夛紱
4)鍐崇瓥鏍戝涔狅細甯歌鐨勭畻娉曞寘鎷細鍒嗙被鍙婂洖褰掓爲锛圕lassificationAndRegressionTree锛?CART锛夛紝ID3(IterativeDichotomiser3)锛?C4.5锛?Chi-squaredAutomaticInteractionDetection(CHAID),DecisionStump,闅忔満妫灄锛圧andomForest锛夛紝澶氬厓鑷€傚簲鍥炲綊鏍锋潯锛圡ARS锛変互鍙婃搴︽帹杩涙満锛圙radientBoostingMachine锛?GBM锛夛紱
5)鍩轰簬璐濆彾鏂柟娉曪細甯歌绠楁硶鍖呮嫭锛氭湸绱犺礉鍙舵柉绠楁硶锛屽钩鍧囧崟渚濊禆浼拌锛圓veragedOne-DependenceEstimators锛?AODE锛夛紝浠ュ強BayesianBeliefNetwork锛圔BN锛夛紱
6)鍩轰簬鏍哥殑绠楁硶锛氬父瑙佺殑绠楁硶鍖呮嫭鏀寔鍚戦噺鏈猴紙SupportVectorMachine锛?SVM锛夛紝寰勫悜鍩哄嚱鏁帮紙RadialBasisFunction锛孯BF)锛?浠ュ強绾挎€у垽鍒垎鏋愶紙LinearDiscriminateAnalysis锛孡DA)绛夛紱
7)鑱氱被绠楁硶锛氬父瑙佺殑鑱氱被绠楁硶鍖呮嫭k-Means绠楁硶浠ュ強鏈熸湜鏈€澶у寲绠楁硶锛圗xpectationMaximization锛?EM锛夛紱
8)鍩轰簬鍏宠仈瑙勫垯瀛︿範锛氬父瑙佺畻娉曞寘鎷?Apriori绠楁硶鍜孍clat绠楁硶绛夛紱
9)浜哄伐绁炵粡缃戠粶锛氶噸瑕佺殑浜哄伐绁炵粡缃戠粶绠楁硶鍖呮嫭锛氭劅鐭ュ櫒绁炵粡缃戠粶锛圥erceptronNeuralNetwork锛?鍙嶅悜浼犻€掞紙BackPropagation锛夛紝Hopfield缃戠粶锛岃嚜缁勭粐鏄犲皠锛圫elf-OrganizingMap,SOM锛夈€傚涔犵煝閲忛噺鍖栵紙LearningVectorQuantization锛?LVQ锛夛紱
10)娣卞害瀛︿範锛氬父瑙佺殑娣卞害瀛︿範绠楁硶鍖呮嫭锛氬彈闄愭尝灏斿吂鏇兼満锛圧estrictedBoltzmannMachine锛?RBN锛夛紝DeepBeliefNetworks锛圖BN锛夛紝鍗风Н缃戠粶锛圕onvolutionalNetwork锛?鍫嗘爤寮忚嚜鍔ㄧ紪鐮佸櫒锛圫tackedAuto-encoders锛夛紱
11)闄嶄綆缁村害鐨勭畻娉曪細甯歌鐨勭畻娉曞寘鎷富鎴愪唤鍒嗘瀽锛圥rincipleComponentAnalysis锛?PCA锛夛紝鍋忔渶灏忎簩涔樺洖褰掞紙PartialLeastSquareRegression锛孭LS锛夛紝Sammon鏄犲皠锛屽缁村昂搴︼紙Multi-DimensionalScaling,MDS锛?鎶曞奖杩借釜锛圥rojectionPursuit锛夌瓑锛?/p>
12)闆嗘垚绠楁硶锛氬父瑙佺殑绠楁硶鍖呮嫭锛欱oosting锛?BootstrappedAggregation锛圔agging锛夛紝AdaBoost锛屽爢鍙犳硾鍖栵紙StackedGeneralization锛?Blending锛夛紝姊害鎺ㄨ繘鏈猴紙GradientBoostingMachine,GBM锛夛紝闅忔満妫灄锛圧andomForest锛夈€?/p>
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人工智能作文800字
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