AI算法连载14：统计之模型选择

导语&＃xff1a;在人工智能AI如火如荼的大潮下&＃xff0c;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&＃xff0c;不懂算法的AI产品经理将是空谈&＃xff0c;不仅无法与工程师沟通&＃xff0c;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&＃xff0c;不懂算法的工程师做不了AI&＃xff0c;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&＃xff0c;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&＃xff0c;不懂算法的AI产品经理将是空谈&＃xff0c;不仅无法与工程师沟通&＃xff0c;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&＃xff0c;不懂算法的工程师做不了AI&＃xff0c;不懂算法的产品经理将把AI带入泥潭。

因此&＃xff0c;机器人网整理了一整套AI算法知识&＃xff0c;包括从最基本的数学基础&＃xff0c;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&＃xff0c;到统计学&＃xff0c;如&＃xff1a;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&＃xff0c;再到深度学习&＃xff0c;如&＃xff1a;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&＃xff0c;以及自然语言处理NLP等等&＃xff0c;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&＃xff0c;感兴趣的可以关注我们&＃xff0c;并加微信&＃xff08;Aspencore6&＃xff09;入群分享交流。

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编辑 ∑Gemini

 来源&＃xff1a;机器人

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