随笔分类 - AI
sklearn中cross_val_score、cross_val_predict的用法比较
摘要:https://blog.csdn.net/cxx654/article/details/104813830 sklearn中cross_val_score、cross_val_predict的用法比较 程大海 2020-03-12 11:02:36 8444 收藏 21分类专栏: python编程
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opencv
摘要:欢迎关注磐创AI博客站:http://panchuang.net/ OpenCV中文官方文档:http://woshicver.com/ 欢迎关注磐创博客资源汇总站:http://docs.panchuang.net/
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机器定理证明
摘要:机器定理证明 - 正文[回目录]把人证明数学定理和日常生活中的演绎推理变成一系列能在计算机上自动实现的符号演算的过程和技术,又称自动定理证明和自动演绎。机器定理证明是人工智能的重要研究领域,它的成果可应用于问题求解、自然语言理解、程序验证和自动程序设计等方面。数学定理证明的过程尽管每一步都很严格有据,但决定采取什么样的证明步骤,却依赖于经验、直觉、想象力和洞察力,需要人的智能。因此,数学定理的机器证明和其他类型的问题求解,就成为人工智能研究的起点。早在17世纪中叶,莱布尼兹就提出过用机器实现定理证明的思想。19世纪后期G.弗雷格的“思想语言”的形式系统,即后来的谓词演算,奠定了符号逻辑的基础,
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数学系之必备参考书+数学系教材推荐
摘要:http://hi.baidu.com/dzhifeng/item/3ea82ca8ca7cb4f415329ba9数学系之必备参考书数学分析:《吉米多维奇习题集题解》 这个没什么好说的,想学好数分不做题是不可能的!《数学分析中的典型问题与方法》裴礼文编 这里面的解题方法很有思想和技巧。《数学分析原理》Rudin著 经典!有深度,系统性强,对初学者也许会有一些困难。主要针对想以数学为事业的同学而非考试想考高分的同学。高等代数:《高等代数》北大编高教版经典权威教材。一些学校往往用自己的教材而不用这本,所以这本书是必备的参考教材。《高等代数习题集》华中师大钱吉林编 众多习题里这本最好——我们过来人
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WEKA完整中文教程
摘要:http://wenku.baidu.com/view/449180c189eb172ded63b7c7.htmlWeka是常用的开源数据挖掘工具。本教程从weka的基本操作方式到二次开放要点,详细阐述了该工具的使用,是同类教程中最详细完整的版本。
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数据挖掘工具汇总
摘要:Clementine 是ISL(Integral Solutions Limited)公司开发的数据挖掘工具平台。1999年SPSS公司收购了ISL公司,对Clementine产品进行重新整合和开发,现在Clementine已经成为SPSS公司的又一亮点。 作为一个数据挖掘平台, Clementine结合商业技术可以快速建立预测性模型,进而应用到商业活动中,帮助人们改进决策过程。强大的数据挖掘功能和显著的投资回报率使得Clementine在业界久负盛誉。同那些仅仅着重于模型的外在表现而忽略了数据挖掘在整个业务流程中的应用价值的其它数据挖掘工具相比, Clementine其功能强大的数据...
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!! 机器学习常用工具
摘要:http://fuliang.iteye.com/blog/955023机器学习Support Vector MachineSVMlightAn implementation of Vapnik's Support Vector MachineLIBSVMA Library for Support Vector MachinesDecision TreeC4.5The "classic" decision-tree tool, developed by J. R. QuinlanTutorialMaximum EntropyYASMETYet Another Sma
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VC++与Prolog混合编程
摘要:http://hi.baidu.com/%B2%BD%D0%D0%D6%AE%C2%C3/blog/item/c3485eca9e397af753664fe5.html 先申明下,我也是菜鸟,所有以下介绍中出现有问题的地方,不要怪小弟,我们“机器人足球”老师(选修课)让我们做的一个程序,用到了Proglog语言,并且要求用VC++做界面,将信息存在Proglog语言中。所有我只是知道一点点东西,只具有刚好完成作业的“能力”。 先介绍下Proglog语言,我用的软件是Amzi! Prolog ,这个软件只有3M多,如果要下的话,到http://download.pchome.net/develo
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人工智能相关贴吧
摘要:http://tieba.baidu.com/f?kw=%C8%CB%B9%A4%D6%C7%C4%DC#!/m/p50http://tieba.baidu.com/f?kw=%C8%CB%B9%A4%D6%C7%C4%DC
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纯文本人工智能
摘要:http://tieba.baidu.com/p/803391580?pid=8591815831&cid=0#8591815831我所说的是纯文本人工智能,他其实很简单,多少有点数据结构基础的都会想到用指针,链表来实现。只要构建合适的数据结构,完全可以实现学习,思考,逻辑,记忆等功能。 当然,不要想的一步登天,写一个可以自动进化的程序,那是不可能实现的,程序本身还是需要人去写,每一个版本的程序相当于又一代的人一样,程序应该是这样进化的。程序的数据库应该具有无限可扩展性。这里就体现出了人工智能相对于人的优点,记忆力非常强,随之而来的思考能力也就强了,因为素材多了啊。 先详细说下学习吧,
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纯文本人工智能的实现
摘要:http://tieba.baidu.com/p/921609137?pid=10093515358&cid=0#10093515358纯文本人工智能是什么呢?我以为,它是人工智能的大脑。图像识别只是人工智能的眼睛,它最终生成的信息也应该是一些文本描述信息,如“前方5米处有棵树”、“远处有座山”、“现在的速度是10米每秒”。这些信息在传到纯文本人工智能里后识别处理,并生成反应指令。声音识别就是人工智能的耳朵,传感技术就是人工智能的触觉,它们也和图像识别一样,主要功能是接受外在信息,并生成内部可以理解的信息。人有眼耳鼻皮肤等器官,以识别判断外界环境和信息,用大脑来分析处理这些外来信息。而
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纯文本人工智能之句子如何分词
摘要:汉语的词有个特点,就是向前靠,例如:“深圳的欢乐谷是个发展十分迅速的主题公园。”这里边有个词“欢乐谷”,程序如何判断呢?是“欢乐”、“谷”两个词还是“欢乐谷”一个词?按照汉语的特点,程序首先判断整句话是不是一个词,然后去掉句子的最后一个字再判断剩下的是不是一个词,直到只剩下“深圳”这两个字,判断“深圳”是词后,在句子中去掉“深圳”,在判断剩下的“的欢乐谷是个发展十分迅速的主题公园。”这部分,依次类推,最后可以 分出全部的词。结合程序的其它判断部分,完全可以正确分出词来。其它判断部分主要是结合句子中词的词性的特点来判断。如,如果数据库中有“欢乐”和“谷”这两个词,而没有“欢乐谷”这个词时,前边的
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纯文本人工智能之名词信息提取及存储
摘要:正确识别出句子后,接下来就是句子中包含的信息如何提取及保存下来了。这里先详细谈谈保存的问题。 前边说过,保存信息是以词节点的方式来实现的。汉语中名词分为专用名词、抽象名词和方位名词这三类。表示专用名称的叫做"专用名词",表示抽象事物的名称的叫做"抽象名词",表示方位的叫做"方位名词"。除了方位名词外,另外两类名词所包含的信息可以用“有什么”和“是什么来”解析它们所包含的信息。 例如“张三”,这是一个人名,是教师,是爸爸,是志愿服务队员,有女儿,有工作,有老婆,有工资等很多信息,大家可以自己试下,看能不能找出名词除了有和是以外描述的方法
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启示录+!!建立智力库
摘要:我”就是世界,世界就是“我”。当一个“物”,无论是生物还是非生物,只要能感知这个世界,它就具备了产生智力的第一个基本条件;再前进一步,当它能感知到这个世界的变化,产生智力的第二个基本条件具备了;对世界的感知信息在时间上的延迟,记忆产生,产生智力的第三个基本条件也具备了。(其他条件的都是配角)当这个“物”利用记忆在某个世界的变化前做出行动,无论对或错,只要记忆了这个世界的变化和对应的行动,第一缕智慧产生。世界是变化的,所以每一刻的世界是不一样的。(不要和空间这个概念混淆)感知每一个世界和世界的变化,我们就能获得一缕这个世界的智慧。感知每一个世界和世界的变化,积累一缕又一缕的智慧,朦胧的“我”出现
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跪求AI编程语言--纯中文代码
摘要:有一种专门写ai的语言:prolog用vc2008吧,基本可以忽略英语水平。呵呵,看我写的纯中文代码,如果再定义几个宏,基本就可以全部是中文了(#define 如果 if #define _空 NULL)////////////////////////// if ((x==' ')&&(临时词!="")) { if (词查找(临时词)==NULL) { if (临时指针==NULL) { 临时指针= new 词列表类(); } 临时指针->词=临时词; 词分析全局变量=""; 插入词(临时指针); 临时指针=NULL
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你的人工智能会计算吗?
摘要:1 2 3 4…… ->信息 +-/* ->信息处理方法 1 2 *|2 1 * ->规则:信息顺序+处理方法提取信息->查询规则->使用规则所以,你说的自动能进行到什么程度,取决于以上步骤能做到多少。。。如果想能自动建立规则,还需要人工写 建立规则 的规则。。。zcl:教AI使用window的计算器
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人工智能最重要的逻辑的实现
摘要:http://tieba.baidu.com/p/1174702020?pid=13716200352&cid=0#13716200352还是以前的观点,人工智能最重要的逻辑的实现,看了图像识别,就是个眼睛的功能.没有大脑的眼睛是摆设.Alice还有点靠谱,可惜英文语系决定了她成不了气候,还是看中文的把.1.中文的最简单的语句是句型是有限的吧<这就决定了我们可以用穷举法完成,信息的提取和回应.2.中文的词语是有限的吧(30W条)?这就决定了数据库不会太大.3.中文的语法也能满足需要.第一条是最重要的一条,把复杂句子分解成简单句子(需要人工做)然后识别,就这么简单.
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