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python中朴素贝叶斯训练集格式 人工智能算法有没有学习的必要？

实习编辑 • 2023-11-21 10:03:21 • 用户投稿 • 阅读 3

人工智能算法有没有学习的必要？

作为一个经验丰富的算法工程师，我只从自己的经历来回答你的问题。

1.既然从事人工智能相关的岗位，就需要掌握相应的算法知识，这是一定的。即使你只是一个专注于开发的算法开发工程师，也需要有一些算法常识。只有了解了常用的算法，才能调试程序，优化参数。刚开始深度学习的时候也是调用开源框架，然后在github上下载的代码进行调试和优化。在整个开发过程中，我们不断会遇到与算法相关的函数，这就需要我们去理解它，才能用好它。否则会盲目调整参数，无法总结规律，让你的程序没有泛化能力，没有实用性。比如你在做图像分类的时候，需要把你的分类样本输入到某个网络(比如r

一个合格的python工程师，应该具备怎样的编程水平？

首先，谢谢你邀请我。我感觉一旦学了一本书，基本上就具备了一个合格的python编程工程师。

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第一章从数学建模到人工智能

1.1数学建模1.1.1数学建模与人工智能1.1.2数学建模中的常见问题1.2人工智能下的数学1.2.1统计学1.2.2矩阵概念与运算1.2.3概率论与数理统计1.2.4高等数学-导数、微分、不定积分、定积分第二章python快速入门2.1安装python2.1.1python安装步骤2.1.2ide选择2.2python基本操作2.2.1第一个小程序2.2.2注释与打印格式2.2、continue、pass2.3python高级操作2.3.1λ2.3.2map2.3.3filter第三章python科学计算库numpy的介绍和安装numpy3.1.1介绍numpy3.1.2安装numpy3.2基本操作3.2.1了解numpy3.1numpy数组类型3.2。3numpy创建数组3.2.4索引和切片3.2.5矩阵合并和3.2.6矩阵运算和线性代数numpy3.2.8numpy的广播机制3.2.8numpy统计函数3.2.9numpy排序、搜索3.2.10保存numpy数据第4章常用科学计算模块快速入门4.1pandas科学计算库4.1.1了解pandas4.1.2pandaspandas操作4.2matplotlib可视化图库4.2.1了解matplotlib4.2.2matplotlib基本操作4.2.3matplotlibib绘图案例4.3scipy科学计算库4.3.1了解scipy4.3.2基本scipy操作4.3.3scipy图像处理案例第5章爬虫介绍5.2.1调用api5.2.2爬虫实战5.3爬虫进阶-高效爬虫5.3.1多进程5.3.2多线程5.3.3协同进程5.3.4总结第六章python数据存储6.1关系数据库mysql6.1.1入门mysql6.1.2python操作mysql6.2nosqlmongodb6.2.1入门nosql6.2.2python操作mongodb6..3本章总结6.3.1数据库基础理论6.3.2数据库组合6.3.3结论第七章python数据分析7.1数据采集7.1.1从键盘采集数据7.1.2读写文件7.1.3熊猫读写操作7.2数据分析案例7.2.1普查数据统计分析案例7.2.2总结第八章自然语言。1洁霸分词基础8.1.2洁霸中文分词8.1.2洁霸分词的三种模式8.1.3标注词性并添加定义8.2关键词提取8.2.1tf-idf关键词提取8.2.2textrank关键词提取8.3word2vec简介8.3.1word2vec基本原理简介83.2word2vec训练模型8.3.3基于gensim的word2vec实战第九章从回归分析到算法基础9.1回归分析入门9.1.1单词的由来"回归与9.1.2回归与相关9.1.3回归模型划分与应用9.2线性回归分析实战9.2.1线性回归的建立与求解9.2.2python求解回归模型案例9.2.3检验，第十章预测与控制:从k-means聚类的角度，算法调优的基本概述10.1k-means10.1.1k-means简介10.1.2目标函数10.1.3算法流程10.1.4算法优缺点分析10.2k-means实战第十一章从决策树看算法升级11.1决策树基本介绍11.2经典算法介绍11.2信息熵11.2.2信息增益11.2.3信息增益率11.2.4基尼系数11.23朴素贝叶斯算法的优缺点12.2三种朴素贝叶斯实践第十三章从推荐系统看算法场景13.1推荐系统简介13.1.1推荐系统的开发13.1.2协同过滤13.2基于文本的推荐13.2.1标记和知识图谱推荐案例13.2.2总结第十四章从tensorflow开始深度学习之旅14.1初遇tensorflow14.1.1什么是tensorflow14.1.2安装tensorflow14.1.3！

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