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大約有 100 項符合查詢結(jié)果，庫內(nèi)數(shù)據(jù)總量為 78,250 項。（搜索耗時：0.0025秒）

31.AI人工智能分類失衡問題

分類不平衡是屬于一個類別的觀察數(shù)量顯著低于屬于其他類別的觀測數(shù)量的場景。例如，在我們需要識別罕見疾病，銀行欺詐性交易等情況下，這個問題非常突出。 **不平衡分類的例子** 讓我們考慮一個欺詐檢測數(shù)據(jù)集的例子...

http://m.hgci.cn/artificial_intelligence/artificial_intelligence-v2e83cbe.html

32.AI人工智能遺傳算法概述

本章詳細討論 AI 的遺傳算法。 ## 什么是遺傳算法？遺傳算法(GA)是基于自然選擇和遺傳學(xué)概念的基于搜索的算法。遺傳算法是稱為進化計算的更大分支的一個子集。 GAs 由 John Holland 及其在密歇根大學(xué)的學(xué)生和同事開發(fā)，最著名...

http://m.hgci.cn/artificial_intelligence/artificial_intelligence-3xic3cde.html

33.AI人工智能構(gòu)建模塊：環(huán)境和代理

環(huán)境和代理是人工智能強化學(xué)習(xí)的主要構(gòu)件。本節(jié)詳細討論它們 - **媒介代理** 代理媒介是能夠通過傳感器感知其環(huán)境并通過效應(yīng)器作用于該環(huán)境的任何事物。 - 人用媒介具有與傳感器平行。諸如眼睛，耳朵，鼻子，舌頭和皮...

http://m.hgci.cn/artificial_intelligence/artificial_intelligence-z91p3cda.html

34.AI人工智能語音特征提取

這是構(gòu)建語音識別器的最重要步驟，因為在將語音信號轉(zhuǎn)換為頻域后，我們必須將其轉(zhuǎn)換為可用的特征向量形式。可以為此使用不同的特征提取技術(shù)，如 MFCC，PLP，PLP-RASTA 等。 **示例** 在以下示例中，我們將使用 MFCC 技術(shù)逐步...

http://m.hgci.cn/artificial_intelligence/artificial_intelligence-4xzp3ccs.html

35.AI人工智能機器學(xué)習(xí)的類型(ML)

...ML)如下 - > 它被定義為計算機科學(xué)領(lǐng)域，更具體地說是人工智能的應(yīng)用，它提供計算機系統(tǒng)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)和改進經(jīng)驗而不被明確編程的能力。基本上，機器學(xué)習(xí)的主要重點是讓電腦自動學(xué)習(xí)，無需人工干預(yù)。現(xiàn)在的問題是，如何...

http://m.hgci.cn/artificial_intelligence/artificial_intelligence-fir53cb1.html

36.AI人工智能分類器的性能

在實現(xiàn)機器學(xué)習(xí)算法之后，我們需要找出模型的有效性。衡量有效性的標準可以基于數(shù)據(jù)集和度量標準。為了評估不同的機器學(xué)習(xí)算法，我們可以使用不同的性能指標。例如，假設(shè)使用分類器來區(qū)分不同對象的圖像，可以使用...

http://m.hgci.cn/artificial_intelligence/artificial_intelligence-4efx3cbd.html

37.AI人工智能隨機森林分類器

集成方法是將機器學(xué)習(xí)模型組合成更強大的機器學(xué)習(xí)模型的方法。隨機森林是決策樹的集合，就是其中之一。它比單一決策樹好，因為在保留預(yù)測能力的同時，通過平均結(jié)果可以減少過度擬合。在這里，我們將在 scikit 學(xué)習(xí)癌...

http://m.hgci.cn/artificial_intelligence/artificial_intelligence-dkin3cbc.html

38.AI人工智能從時間序列數(shù)據(jù)中提取統(tǒng)計信息

如果需要得出一些重要結(jié)論，需要從一個給定的數(shù)據(jù)中提取一些統(tǒng)計數(shù)據(jù)。平均值，方差，相關(guān)性，最大值和最小值是這些統(tǒng)計中的一部分。如果您想從給定的時間序列數(shù)據(jù)中提取此類統(tǒng)計信息，則可以使用以下代碼 - **平均...

http://m.hgci.cn/artificial_intelligence/artificial_intelligence-8w2e3ccl.html

39.AI人工智能塊化:將數(shù)據(jù)分割成塊

它是自然語言處理中的重要過程之一。分塊的主要工作是識別詞類和短語，如名詞短語。我們已經(jīng)研究了令牌化的過程，即令牌的創(chuàng)建。分塊基本上就是這些令牌的標簽。換句話說，組塊會告訴我們句子的結(jié)構(gòu)。在下面的章...

http://m.hgci.cn/artificial_intelligence/artificial_intelligence-m6dp3ccd.html

40.AI人工智能構(gòu)建語音識別器

在本章中，我們將學(xué)習(xí)使用 AI 和 Python 進行語音識別。言語是成人人際溝通的最基本手段。語音處理的基本目標是提供人與機器之間的交互。語音處理系統(tǒng)主要有三項任務(wù) - - 首先，語音識別允許機器捕捉我們所說的單詞，短...

http://m.hgci.cn/artificial_intelligence/artificial_intelligence-lpvu3cco.html

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31.AI人工智能分類失衡問題

32.AI人工智能遺傳算法概述

33.AI人工智能構(gòu)建模塊：環(huán)境和代理

34.AI人工智能語音特征提取

35.AI人工智能機器學(xué)習(xí)的類型(ML)

36.AI人工智能分類器的性能

37.AI人工智能隨機森林分類器

38.AI人工智能從時間序列數(shù)據(jù)中提取統(tǒng)計信息

39.AI人工智能塊化:將數(shù)據(jù)分割成塊

40.AI人工智能構(gòu)建語音識別器

31.AI人工智能分類失衡問題

32.AI人工智能遺傳算法概述

33.AI人工智能構(gòu)建模塊：環(huán)境和代理

34.AI人工智能語音特征提取

35.AI人工智能機器學(xué)習(xí)的類型(ML)

36.AI人工智能分類器的性能

37.AI人工智能隨機森林分類器

38.AI人工智能從時間序列數(shù)據(jù)中提取統(tǒng)計信息

39.AI人工智能塊化:將數(shù)據(jù)分割成塊

40.AI人工智能構(gòu)建語音識別器

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