Crash course-CS-機器學習&人工智能

1. 機器學習 1.1 分類器 弱AI  ① 找出特徵屬性 ② 人工分類標記 ③ 劃分決策邊v儘快淆界和混矩陣 ④ 所謂機器學習就是不斷優化決策邊界，使得正確選項最大化。 ⑤ 所用分類方法有決策樹、支持向量機等統計學方法， 以及 人工神經網絡等仿生算法 神經網絡算法（深度學習）：輸入層即特徵屬性，輸出層爲分類，隱藏層負責運算（加權、求和、偏移、激活函數） 強化學習策略：通過不斷試錯來學習。 1.2

>>阅读原文<<