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有無回歸算法（有無回歸算法公式）

發(fā)布時(shí)間：2023-04-06 17:06:25 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 130

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于有無回歸算法的問題，以下是小編對(duì)此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

1、人工智能學(xué)什么？
2、機(jī)器學(xué)習(xí)常見算法優(yōu)缺點(diǎn)之邏輯回歸
3、回歸算法以什么輸出命名
4、回歸方程是求平均么

有無回歸算法（有無回歸算法公式）

一、人工智能學(xué)什么？

作為一名計(jì)算機(jī)專業(yè)的教育工作者，我來回答一下這個(gè)問題。

首先，人工智能專業(yè)屬于計(jì)算機(jī)大類專業(yè)之一，雖然是新興專業(yè)，但是由于當(dāng)前人工智能領(lǐng)域的發(fā)展前景比較廣闊，同時(shí)一系列人工智能技術(shù)也進(jìn)入到了落地應(yīng)用的階段，所以當(dāng)前人工智能專業(yè)也是熱點(diǎn)專業(yè)之一。

人工智能專業(yè)有三個(gè)特點(diǎn)，其一是多學(xué)科交叉，涉及到計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)、控制學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、神經(jīng)學(xué)、語言學(xué)等諸多學(xué)科，因此整體的知識(shí)量還是比較大的，其二是學(xué)習(xí)難度較大，人工智能本身的知識(shí)體系尚處在完善當(dāng)中，很多領(lǐng)域還有待突破，其三是實(shí)踐場(chǎng)景要求高。

基于這三個(gè)特點(diǎn)，要想在本科階段有較好的學(xué)習(xí)效果，要有針對(duì)性的解決方案。針對(duì)于多學(xué)科交叉的情況，在大一期間一定要多做加法，尤其要重視編程語言的學(xué)習(xí)，基于編程語言來打開計(jì)算機(jī)技術(shù)大門，進(jìn)而學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)，而機(jī)器學(xué)習(xí)則被稱為是打開人工智能技術(shù)大門的鑰匙。

其三是要重視為自己營(yíng)造一個(gè)較好的交流和實(shí)踐場(chǎng)景，這對(duì)于學(xué)習(xí)效果有較大的影響，建議在大一、大二期間積極參加人工智能相關(guān)的課題組。在選擇課題組的時(shí)候，要考慮到自己的興趣愛好、課題周期、實(shí)踐資源等因素，從這個(gè)角度來看，學(xué)校的科研資源對(duì)于人工智能專業(yè)的同學(xué)有較大的影響。

如果有互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等方面的問題，或者是考研方面的問題，都可以私信我！

很榮幸曾經(jīng)參加過一次江蘇省人工智能論壇，論壇上認(rèn)真聆聽了行業(yè)大佬周志華教授的報(bào)告，受益匪淺，首先呢，如果你是在校大學(xué)生，想要以后從事人工智能專業(yè)相關(guān)工作，我這里給你分享下南京大學(xué)人工智能學(xué)院院長(zhǎng)周志華教授 曾經(jīng)在論壇上分享的南京大學(xué)人工智能專業(yè)本科生教育培養(yǎng)大綱的相關(guān)課程。

首先是基礎(chǔ)數(shù)學(xué)部分：

數(shù)學(xué)分析、高等數(shù)學(xué)、高等代數(shù)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)、最優(yōu)化方法、數(shù)理邏輯。

其次是學(xué)科基礎(chǔ)課程：

人工智能導(dǎo)引、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法分析、程序設(shè)計(jì)基礎(chǔ)、人工智能程序設(shè)計(jì)、機(jī)器學(xué)習(xí)導(dǎo)論、知識(shí)表示與處理、模式識(shí)別與計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理、數(shù)字系統(tǒng)設(shè)計(jì)基礎(chǔ)、操作系統(tǒng)。

專業(yè)方向課程：

泛函分析、數(shù)字信號(hào)處理、高級(jí)機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算方法、控制理論方法、機(jī)器人學(xué)導(dǎo)論、多智能體系統(tǒng)、分布式與并行計(jì)算。

專業(yè)選修課課程：

數(shù)學(xué)建模、矩陣計(jì)算、隨機(jī)過程、組合數(shù)學(xué)。博弈論及其應(yīng)用、時(shí)間序列分析、編譯原理、隨機(jī)算法、數(shù)據(jù)庫概論。

這是南京大學(xué)人工智能學(xué)院本科生四年的課程安排，看起來課程非常多，但這是一個(gè)培養(yǎng)體系，現(xiàn)在國內(nèi)只有南京大學(xué)針對(duì)人工智能專業(yè)開設(shè)了如此系統(tǒng)的培養(yǎng)方案，專業(yè)涉及人工智能的各個(gè)領(lǐng)域方向。學(xué)生可以根據(jù)自己的興趣愛好，選擇想要學(xué)習(xí)的領(lǐng)域方向。

如果你已經(jīng)畢業(yè)，想要轉(zhuǎn)行從事人工智能行業(yè)，那么下面這套課程可能比較適合你：

1.莫煩python教程（百度可搜）： 莫煩python有很多專欄，可以學(xué)習(xí)到python基礎(chǔ)、以及人工智能相關(guān)的軟件框架教程，包括相關(guān)人工智能相關(guān)的一些實(shí)戰(zhàn)小項(xiàng)目。

2.吳恩達(dá)機(jī)器學(xué)習(xí)（網(wǎng)易云課堂）： 人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)理論部分，非常適合零基礎(chǔ)的小白學(xué)習(xí)

3.吳恩達(dá)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（網(wǎng)易云課堂）： 人工智能深度學(xué)習(xí)理論部分，非常適合零基礎(chǔ)的小白學(xué)習(xí)

4.李飛飛CS231n（網(wǎng)易云課堂）： 人工智能深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)理論，適合有一定基礎(chǔ)的學(xué)習(xí)者。

5.吳恩達(dá)cs229（blibli）： 人工智能深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)理論，適合有一定基礎(chǔ)的學(xué)習(xí)者。

這些基礎(chǔ)課程學(xué)會(huì)了，可能就算是跨入了半個(gè)門檻，當(dāng)然面試的時(shí)候還欠缺實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，于是你可以去kaggle或者天池參加一些比賽，有了這些比賽經(jīng)驗(yàn)，簡(jiǎn)歷上也算是多了一塊實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，增加了你的面試成功率。最后，不要參加什么培訓(xùn)機(jī)構(gòu)區(qū)培訓(xùn)，既花錢又學(xué)不到什么東西，最后畢業(yè)還會(huì)給你簡(jiǎn)歷造假，得不償失，我給你推薦的這些課程絕對(duì)比市面上99.99%的培訓(xùn)機(jī)構(gòu)課程靠譜！

接下來文章會(huì)側(cè)重在以下幾方面

1、零基礎(chǔ)如何進(jìn)行人工智能的自學(xué)（以找工作為目的），包括路徑規(guī)劃，怎么學(xué)等等。

2、我的個(gè)人感悟，關(guān)于轉(zhuǎn)行、工作、創(chuàng)業(yè)、希望能給大家一些啟發(fā)。

3、好的學(xué)習(xí)資源分享

先說一下個(gè)人背景，一本，經(jīng)濟(jì)學(xué)畢業(yè)，上學(xué)時(shí)從未學(xué)過編程。我這里指的零基礎(chǔ)指的是，沒有編程基礎(chǔ)、沒有數(shù)學(xué)基礎(chǔ)（數(shù)學(xué)需要一些基本的，如果沒有，后續(xù)也會(huì)幫助大家的）。

剛畢業(yè)第一年時(shí)，迷茫，不知道做什么。

第一階段：邊工作邊自學(xué)爬蟲，失敗

畢業(yè)一年后，覺得編程可能是自己想要的，所以開始自學(xué)編程。

最開始學(xué)的是爬蟲，python語言。每天學(xué)6個(gè)小時(shí)，一周五到六天。學(xué)了4個(gè)月后，去面了五六家企業(yè)，沒有成功。原因是爬蟲的知識(shí)夠，可是計(jì)算機(jī)的基礎(chǔ)太薄弱。什么算法、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)這些，統(tǒng)統(tǒng)沒學(xué)。因?yàn)槲耶?dāng)時(shí)是完全自學(xué)，沒有人帶，導(dǎo)致我也不知道要學(xué)這些。第一階段，失敗，說實(shí)話，有點(diǎn)氣餒，那可是每天沒日沒夜的學(xué)習(xí)啊，最后卻換來一場(chǎng)空?？墒巧钸€得繼續(xù)，怨天尤人有什么用。

第二階段：邊工作邊自學(xué)人工智能，成功

面試失敗后，考慮了要把編程基礎(chǔ)學(xué)一下再去面試，還是學(xué)點(diǎn)別的。我的決定是學(xué)人工智能，當(dāng)時(shí)對(duì)這個(gè)比較感興趣。好了，又是學(xué)了半年多，每天學(xué)6個(gè)小時(shí)，一周6天。從機(jī)器學(xué)習(xí)學(xué)到深度學(xué)習(xí)再學(xué)回機(jī)器學(xué)習(xí)。面試，成功地去公司從事機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)方面的基礎(chǔ)工作。不過實(shí)力肯定沒有那些編程出身，數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)出身的人強(qiáng)，所以很多時(shí)候也是邊學(xué)邊做，打打雜。

其實(shí)我說的很簡(jiǎn)單很輕松的樣子，但其中的艱辛只有自己是最清楚。所以我很希望通過我未來經(jīng)驗(yàn)學(xué)習(xí)的分享，幫助大家少走一些彎路。

第三階段：自己干

現(xiàn)在，已從公司辭職，自己開發(fā)網(wǎng)站，做社群，開網(wǎng)店。就是覺得，其實(shí)編程也只是我的一個(gè)工具，這個(gè)人就是比較喜歡自己做點(diǎn)事情，編程挺累的，哈哈哈。如果大家有什么合作的好點(diǎn)子，也歡迎隨時(shí)來找我哦。

十問十答：

1、零基礎(chǔ)轉(zhuǎn)行學(xué)編程可以嗎？可以，要做好吃苦的準(zhǔn)備。學(xué)習(xí)是個(gè)漫長(zhǎng)的過程，你上班的話，能否保證一定時(shí)間的學(xué)習(xí)呢，這個(gè)是你要問自己的。我也是邊工作邊學(xué)習(xí)，不同的是，我工作很清閑，所以我基本可以在上班時(shí)間學(xué)習(xí)。如果你還在上學(xué)，恭喜你這是你最好的機(jī)會(huì)了。

2、該自學(xué)還是去培訓(xùn)班？我覺得自學(xué)就夠了，培訓(xùn)班真是又貴又水。這是我進(jìn)過培訓(xùn)班的朋友告訴我的。其實(shí)你工作之后會(huì)發(fā)現(xiàn)，很多東西都是要自學(xué)的。如果你連自學(xué)都沒辦法自學(xué)的話，你又怎么能工作。而且，自學(xué)的效率會(huì)更高，當(dāng)然前提是路徑不能錯(cuò)。

3、轉(zhuǎn)行編程，就業(yè)率怎么樣？說實(shí)話，如果你不是編程出身的，要轉(zhuǎn)行編程其實(shí)是比較難的，畢竟人家4年的正統(tǒng)學(xué)習(xí)不是白學(xué)的。但這不意味著就沒辦法。找準(zhǔn)目標(biāo)，規(guī)劃好路徑，學(xué)習(xí)最必要的知識(shí)，這樣就有機(jī)會(huì)。但是，請(qǐng)做好學(xué)完仍找不到工作的心理準(zhǔn)備。

4、最理想的自學(xué)環(huán)境是怎么樣的？清晰的學(xué)習(xí)路徑+自學(xué)+交流討論的環(huán)境+有人指導(dǎo)

5、人工智能零基礎(chǔ)可以學(xué)嗎？可以，但是比一般轉(zhuǎn)行編程的要難，因?yàn)橐詫W(xué)的東西更多，要求的門檻也會(huì)更高。這個(gè)后續(xù)會(huì)著重講到。

6、學(xué)人工智能需要數(shù)學(xué)嗎？不要因?yàn)閿?shù)學(xué)而望而切步，數(shù)學(xué)是需要的，但沒有要求的高不可攀，通過必要的學(xué)習(xí)，是可以達(dá)到入門水準(zhǔn)的。

7、以前沒接觸過編程，怎么辦？可以學(xué)習(xí)python，這真的是一門對(duì)零基礎(chǔ)的人來說很友好的語言了，其他的我不懂。

8、一般轉(zhuǎn)行編程的周期要多久？按我跟我周邊朋友的經(jīng)驗(yàn)來看。一周5-6天，一天6小時(shí)學(xué)習(xí)時(shí)間，4-7個(gè)月，這應(yīng)該是比較正常的。

9、我是怎么堅(jiān)持下來的？期間有很多次想要放棄，有的時(shí)候是真的看不懂，也沒人教，純自學(xué)，安裝個(gè)工具有什么時(shí)候就要安裝半天，不多說，都是淚啊。你的欲望有多強(qiáng)烈，就能有多堅(jiān)持。

10、現(xiàn)在學(xué)編程還來得及嗎？永遠(yuǎn)都來得及，學(xué)編程不一定是為了好工作，它更是一個(gè)全新的世界，你會(huì)發(fā)現(xiàn)很多對(duì)自己有幫助的東西。就算以后你不做這個(gè)，我相信這個(gè)學(xué)習(xí)的過程也會(huì)有所收獲。

這是我之后會(huì)寫的文章的大概目錄，大家可以參考一下。

以下系列是暫定的，一篇文章可能會(huì)寫成好幾篇。這個(gè)系列不僅僅以學(xué)習(xí)為目的，目的是為了達(dá)到機(jī)器學(xué)習(xí)的工作入門標(biāo)準(zhǔn)。并不簡(jiǎn)單，但努力就有可能。網(wǎng)上的教程我看了很多，路徑大部分都沒有錯(cuò)。只是我覺得第一，太貴，明明網(wǎng)上有很多免費(fèi)的更好的資源。第二，練習(xí)的量遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠達(dá)到能去找工作的標(biāo)準(zhǔn)。

零基礎(chǔ)自學(xué)人工智能系列（1）：機(jī)器學(xué)習(xí)的最佳學(xué)習(xí)路徑規(guī)劃（親身經(jīng)驗(yàn)）

零基礎(chǔ)自學(xué)人工智能系列（2）：機(jī)器學(xué)習(xí)的知識(shí)準(zhǔn)備（數(shù)學(xué)與python，附學(xué)習(xí)資源）

零基礎(chǔ)自學(xué)人工智能系列（3）：機(jī)器學(xué)習(xí)的知識(shí)準(zhǔn)備（數(shù)學(xué)篇詳解）

零基礎(chǔ)自學(xué)人工智能系列（4）：機(jī)器學(xué)習(xí)的知識(shí)準(zhǔn)備（python篇詳解）

零基礎(chǔ)自學(xué)人工智能系列（5）：機(jī)器學(xué)習(xí)的理論學(xué)習(xí)規(guī)劃（附資源）

零基礎(chǔ)自學(xué)人工智能系列（6）：深度學(xué)習(xí)的理論學(xué)習(xí)規(guī)劃（附資源）

零基礎(chǔ)自學(xué)人工智能系列（7）：機(jī)器學(xué)習(xí)的實(shí)戰(zhàn)操作（附資源和代碼）

零基礎(chǔ)自學(xué)人工智能系列（8）：深度學(xué)習(xí)的實(shí)戰(zhàn)操作（附資源和代碼）

零基礎(chǔ)自學(xué)人工智能系列（9）：找工作篇，需加強(qiáng)的部分（類似數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法）

最后，我希望我能給大家樹立一些信心。不管你現(xiàn)在處于什么水平，只要肯努力，什么都有可能的。

首先我們需要一定的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，如：高數(shù)、線性代數(shù)、概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)等等。很多人可能要問，我學(xué)習(xí)人工智能為什么要有數(shù)學(xué)基礎(chǔ)呢？二者看似毫不相干，實(shí)則不然。線性代數(shù)能讓我們了解如何將研究對(duì)象形象化，概率論能讓我們懂得如何描述統(tǒng)計(jì)規(guī)律，此外還有許多其他數(shù)學(xué)科目，這些數(shù)學(xué)基礎(chǔ)能讓我們?cè)趯W(xué)習(xí)人工智能的時(shí)候事半功倍。

1、學(xué)習(xí)并掌握一些數(shù)學(xué)知識(shí)

高等數(shù)學(xué)是基礎(chǔ)中的基礎(chǔ)，一切理工科都需要這個(gè)打底，數(shù)據(jù)挖掘、人工智能、模式識(shí)別此類跟數(shù)據(jù)打交道的又尤其需要多元微積分運(yùn)算基礎(chǔ)

線性代數(shù)很重要，一般來說線性模型是你最先要考慮的模型，加上很可能要處理多維數(shù)據(jù)，你需要用線性代數(shù)來簡(jiǎn)潔清晰的描述問題，為分析求解奠定基礎(chǔ)

概率論、數(shù)理統(tǒng)計(jì)、隨機(jī)過程更是少不了，涉及數(shù)據(jù)的問題，不確定性幾乎是不可避免的，引入隨機(jī)變量順理成章，相關(guān)理論、方法、模型非常豐富。很多機(jī)器學(xué)習(xí)的算法都是建立在概率論和統(tǒng)計(jì)學(xué)的基礎(chǔ)上的，比如貝葉斯分類器、高斯隱馬爾可夫鏈。

再就是優(yōu)化理論與算法，除非你的問題是像二元一次方程求根那樣有現(xiàn)成的公式，否則你將不得不面對(duì)各種看起來無解但是要解的問題，優(yōu)化將是你的GPS為你指路

有以上這些知識(shí)打底，就可以開拔了，針對(duì)具體應(yīng)用再補(bǔ)充相關(guān)的知識(shí)與理論，比如說一些我覺得有幫助的是數(shù)值計(jì)算、圖論、拓?fù)?，更理論一點(diǎn)的還有實(shí)/復(fù)分析、測(cè)度論，偏工程類一點(diǎn)的還有信號(hào)處理、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

2、掌握經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)理論和算法

如果有時(shí)間可以為自己建立一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)的知識(shí)圖譜，并爭(zhēng)取掌握每一個(gè)經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)理論和算法，我簡(jiǎn)單地總結(jié)如下：

1) 回歸算法：常見的回歸算法包括最小二乘法（OrdinaryLeast Square），邏輯回歸（Logistic Regression），逐步式回歸（Stepwise Regression），多元自適應(yīng)回歸樣條（MultivariateAdaptive Regression Splines）以及本地散點(diǎn)平滑估計(jì)（Locally Estimated Scatterplot Smoothing）；

2) 基于實(shí)例的算法：常見的算法包括 k-Nearest Neighbor(KNN), 學(xué)習(xí)矢量量化（Learning Vector Quantization， LVQ），以及自組織映射算法（Self-Organizing Map ， SOM）；

3) 基于正則化方法：常見的算法包括：Ridge Regression， Least Absolute Shrinkage and Selection Operator（LASSO），以及彈性網(wǎng)絡(luò)（Elastic Net）；

4) 決策樹學(xué)習(xí)：常見的算法包括：分類及回歸樹（ClassificationAnd Regression Tree， CART）， ID3 (Iterative Dichotomiser 3)， C4.5， Chi-squared Automatic Interaction Detection(CHAID), Decision Stump, 隨機(jī)森林（Random Forest），多元自適應(yīng)回歸樣條（MARS）以及梯度推進(jìn)機(jī)（Gradient Boosting Machine， GBM）；

5) 基于貝葉斯方法：常見算法包括：樸素貝葉斯算法，平均單依賴估計(jì)（AveragedOne-Dependence Estimators， AODE），以及Bayesian Belief Network（BBN）；

6) 基于核的算法：常見的算法包括支持向量機(jī)（SupportVector Machine， SVM），徑向基函數(shù)（Radial Basis Function ，RBF)，以及線性判別分析（Linear Discriminate Analysis ，LDA)等；

7) 聚類算法：常見的聚類算法包括 k-Means算法以及期望最大化算法（Expectation Maximization， EM）；

8) 基于關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)：常見算法包括 Apriori算法和Eclat算法等；

9) 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：重要的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法包括：感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PerceptronNeural Network）, 反向傳遞（Back Propagation）， Hopfield網(wǎng)絡(luò)，自組織映射（Self-OrganizingMap, SOM）。學(xué)習(xí)矢量量化（Learning Vector Quantization， LVQ）；

10) 深度學(xué)習(xí)：常見的深度學(xué)習(xí)算法包括：受限波爾茲曼機(jī)（RestrictedBoltzmann Machine， RBN）， Deep Belief Networks（DBN），卷積網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Network）, 堆棧式自動(dòng)編碼器（Stacked Auto-encoders）；

11) 降低維度的算法：常見的算法包括主成份分析（PrincipleComponent Analysis， PCA），偏最小二乘回歸（Partial Least Square Regression，PLS）， Sammon映射，多維尺度（Multi-Dimensional Scaling, MDS）, 投影追蹤（ProjectionPursuit）等；

12) 集成算法：常見的算法包括：Boosting， Bootstrapped Aggregation（Bagging），AdaBoost，堆疊泛化（Stacked Generalization， Blending），梯度推進(jìn)機(jī)（GradientBoosting Machine, GBM），隨機(jī)森林（Random Forest）。

3、掌握一種編程工具，比如Python

一方面Python是腳本語言，簡(jiǎn)便，拿個(gè)記事本就能寫，寫完拿控制臺(tái)就能跑；另外，Python非常高效，效率比java、r、matlab高。matlab雖然包也多，但是效率是這四個(gè)里面最低的。

4、了解行業(yè)最新動(dòng)態(tài)和研究成果，比如各大牛的經(jīng)典論文、博客、讀書筆記、微博微信等媒體資訊。

5、買一個(gè)GPU，找一個(gè)開源框架，自己多動(dòng)手訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，多動(dòng)手寫寫代碼，多做一些與人工智能相關(guān)的項(xiàng)目。

6、選擇自己感興趣或者工作相關(guān)的一個(gè)領(lǐng)域深入下去

人工智能有很多方向，比如NLP、語音識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺等等，生命有限，必須得選一個(gè)方向深入的專研下去，這樣才能成為人工智能領(lǐng)域的大牛，有所成就。

再回答第二個(gè)問題，人工智能到底是不是一項(xiàng)技術(shù)？

根據(jù)百度百科給的定義，人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的還能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。

百度百科關(guān)于人工智能的定義詳解中說道：人工智能是計(jì)算機(jī)的一個(gè)分支，二十世紀(jì)七十年代以來被稱為世界三大尖端技術(shù)之一（空間技術(shù)、能源技術(shù)、人工智能）。也被認(rèn)為是二十一世紀(jì)三大尖端技術(shù)（基因工程、納米科學(xué)、人工智能）之一。這是因?yàn)榻陙硭@得了迅速的發(fā)展，在很多學(xué)科領(lǐng)域都獲得了廣泛應(yīng)用，并取得了豐碩的成果，人工智能已逐步成為一個(gè)獨(dú)立的分支，無論在理論和實(shí)踐上都已自成一個(gè)系統(tǒng)。

綜上，從定義上講，人工智能是一項(xiàng)技術(shù)。

希望能幫到你。

人工智能需要學(xué)習(xí)的主要內(nèi)容包括：數(shù)學(xué)基礎(chǔ)課學(xué)科基礎(chǔ)課，包括程序設(shè)計(jì)基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、人工智能導(dǎo)論、計(jì)算機(jī)原理、數(shù)字電路、系統(tǒng)控制等；專業(yè)選修課，比如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 、深度學(xué)習(xí)以及認(rèn)知科學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、計(jì)算金融、計(jì)算生物學(xué)、計(jì)算語言學(xué)等交叉課程。

一、人工智能專業(yè)學(xué)什么

1.認(rèn)知與神經(jīng)科學(xué)課程群

具體課程：認(rèn)知心理學(xué)、神經(jīng)科學(xué)基礎(chǔ)、人類的記憶與學(xué)習(xí)、語言與思維、計(jì)算神經(jīng)工程

2.人工智能倫理課程群

具體課程：《人工智能、社會(huì) 與人文》、《人工智能哲學(xué)基礎(chǔ)與倫理》

3.科學(xué)和工程課程群

新一代人工智能的發(fā)展需要腦科學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、認(rèn)知心理學(xué)、信息科學(xué)等相關(guān)學(xué)科的實(shí)驗(yàn)科學(xué)家和理論科學(xué)家的共同努力，尋找人工智能的突破點(diǎn)，同時(shí)必須要以嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膽B(tài)度進(jìn)行科學(xué)研究，讓人工智能學(xué)科走在正確、健康的發(fā)展道路上。

4.先進(jìn)機(jī)器人學(xué)課程群

具體課程：《先進(jìn)機(jī)器人控制》、《認(rèn)知機(jī)器人》、,《機(jī)器人規(guī)劃與學(xué)習(xí)》、《仿生機(jī)器人》

5.人工智能平臺(tái)與工具課程群

具體課程：《群體智能與自主系統(tǒng)》《無人駕駛技術(shù)與系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)》《游戲設(shè)計(jì)與開發(fā)》《計(jì)算機(jī)圖形學(xué)》《虛擬現(xiàn)實(shí)與增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)》。

6.人工智能核心課程群

具體課程：《人工智能的現(xiàn)代方法I》《問題表達(dá)與求解》、《人工智能的現(xiàn)代方法II》《機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺等》。

二、人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)及要求

以培養(yǎng)掌握人工智能理論與工程技術(shù)的專門人才為目標(biāo)，學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的理論和方法、深度學(xué)習(xí)框架、工具與實(shí)踐平臺(tái)、自然語言處理技術(shù)、語音處理與識(shí)別技術(shù)、視覺智能處理技術(shù)、國際人工智能專業(yè)領(lǐng)域最前沿的理論方法，培養(yǎng)人工智能專業(yè)技能和素養(yǎng)，構(gòu)建解決科研和實(shí)際工程問題的專業(yè)思維、專業(yè)方法和專業(yè)嗅覺。

探索實(shí)踐適合中國高等人工智能人才培養(yǎng)的教學(xué)內(nèi)容和教學(xué)方法，培養(yǎng)中國人工智能產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用型人才。

三、人工智能專業(yè)簡(jiǎn)介

人工智能專業(yè)是中國高校人計(jì)劃設(shè)立的專業(yè)，旨在培養(yǎng)中國人工智能產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用型人才，推動(dòng)人工智能一級(jí)學(xué)科建設(shè)。2018年4月，教育部在研究制定《高等學(xué)校引領(lǐng)人工智能創(chuàng)新行動(dòng)計(jì)劃》，并研究設(shè)立人工智能專業(yè)，進(jìn)一步完善中國高校人工智能學(xué)科體系。2019年3月，教育部印發(fā)了《教育部關(guān)于公布2018年度普通高等學(xué)校本科專業(yè)備案和審批結(jié)果的通知》，根據(jù)通知，全國共有35所高校獲首批「人工智能」新專業(yè)建設(shè)資格。

2020年3月3日，教育部公布2019年度普通高等學(xué)校本科專業(yè)備案和審批結(jié)果，“人工智能”專業(yè)成為熱門。

人工智能是一個(gè)綜合學(xué)科，其本身涉及很多方面，比如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器識(shí)別、機(jī)器視覺、機(jī)器人等，因此，我們想要學(xué)好整個(gè)人工智能是很不容易的。

然后我們需要的就是對(duì)算法的累積，比如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等。人工智能的本身還是通過算法對(duì)生活中的事物進(jìn)行計(jì)算模擬，最后做出相應(yīng)操作的一種智能化工具，算法在其中扮演的角色非常重要，可以說是不可或缺的一部分。

最后需要掌握和學(xué)習(xí)的就是編程語言，畢竟算法的實(shí)現(xiàn)還是需要編程的，推薦學(xué)習(xí)的有Java以及Python。如果以后想往大數(shù)據(jù)方向發(fā)展，就學(xué)習(xí)Java，而Python可以說是學(xué)習(xí)人工智能所必須要掌握的一門編程語言。當(dāng)然，只掌握一門編程語言是不夠的，因?yàn)榇蠖鄶?shù)機(jī)器人的仿真都是采用的混合編程模式，即采用多種編程軟件及語言組合使用，在人工智能方面一般使用的較多的有匯編和C++，此外還有MATLAB、VC++等，總之一句話，編程是必不可少的一項(xiàng)技能，需要我們花費(fèi)大量時(shí)間和精力去掌握。

人工智能現(xiàn)在發(fā)展得越來越快速，這得益于計(jì)算機(jī)科學(xué)的飛速發(fā)展。可以預(yù)料到，在未來，我們的生活中將隨處可見人工智能的產(chǎn)品，而這些產(chǎn)品能為我們的生活帶來很大的便利，而人工智能行業(yè)的未來發(fā)展前景也是十分光明的。所以，選擇人工智能行業(yè)不會(huì)錯(cuò)，但正如文章開頭所說，想入行，需要我們下足功夫，全面掌握這個(gè)行業(yè)所需要的技能才行。

，首先呢，如果你是在校大學(xué)生，想要以后從事人工智能專業(yè)相關(guān)工作，我這里給你分享下 南京大學(xué)人工智能學(xué)院院長(zhǎng)周志華教授 曾經(jīng)在論壇上分享的南京大學(xué)人工智能專業(yè)本科生教育培養(yǎng)大綱的相關(guān)課程。

首先是基礎(chǔ)數(shù)學(xué)部分：

人工智能亦稱智械、機(jī)器智能，指由人制造出來的機(jī)器所表現(xiàn)出來的智能。通常人工智能是指通過普通計(jì)算機(jī)程序來呈現(xiàn)人類智能的技術(shù)。通過醫(yī)學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、機(jī)器人學(xué)及統(tǒng)計(jì)學(xué)等的進(jìn)步，有些預(yù)測(cè)則認(rèn)為人類的無數(shù)職業(yè)也逐漸被人工智能取代。

二、機(jī)器學(xué)習(xí)常見算法優(yōu)缺點(diǎn)之邏輯回歸

我們?cè)趯W(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的時(shí)候自然會(huì)涉及到很多算法，而這些算法都是能夠幫助我們處理更多的問題。其中，邏輯回歸是機(jī)器學(xué)習(xí)中一個(gè)常見的算法，在這篇文章中我們給大家介紹一下關(guān)于邏輯回歸的優(yōu)缺點(diǎn)，大家有興趣的一定要好好閱讀喲。

首先我們給大家介紹一下邏輯回歸的相關(guān)知識(shí)，邏輯回歸的英文就是Logistic Regression。一般來說，邏輯回歸屬于判別式模型，同時(shí)伴有很多模型正則化的方法，具體有L0， L1，L2，etc等等，當(dāng)然我們沒有必要像在用樸素貝葉斯那樣擔(dān)心我的特征是否相關(guān)。這種算法與決策樹、SVM相比，我們還會(huì)得到一個(gè)不錯(cuò)的概率解釋，當(dāng)然，我們還可以輕松地利用新數(shù)據(jù)來更新模型，比如說使用在線梯度下降算法-online gradient descent。如果我們需要一個(gè)概率架構(gòu)，比如說，簡(jiǎn)單地調(diào)節(jié)分類閾值，指明不確定性，或者是要獲得置信區(qū)間，或者我們希望以后將更多的訓(xùn)練數(shù)據(jù)快速整合到模型中去，我們可以使用這個(gè)這個(gè)算法。

那么邏輯回歸算法的優(yōu)點(diǎn)是什么呢？其實(shí)邏輯回歸的優(yōu)點(diǎn)具體體現(xiàn)在5點(diǎn)，第一就是實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，廣泛的應(yīng)用于工業(yè)問題上。第二就是分類時(shí)計(jì)算量非常小，速度很快，存儲(chǔ)資源低。第三就是便利的觀測(cè)樣本概率分?jǐn)?shù)。第四就是對(duì)邏輯回歸而言，多重共線性并不是問題，它可以結(jié)合L2正則化來解決該問題。第五就是計(jì)算代價(jià)不高，易于理解和實(shí)現(xiàn)。

當(dāng)然，邏輯回歸的缺點(diǎn)也是十分明顯的，同樣，具體體現(xiàn)在五點(diǎn)，第一就是當(dāng)特征空間很大時(shí)，邏輯回歸的性能不是很好。第二就是容易欠擬合，一般準(zhǔn)確度不太高。第三就是不能很好地處理大量多類特征或變量。第四個(gè)缺點(diǎn)就是只能處理兩分類問題，且必須線性可分。第五個(gè)缺點(diǎn)就是對(duì)于非線性特征，需要進(jìn)行轉(zhuǎn)換。

那么邏輯回歸應(yīng)用領(lǐng)域都有哪些呢？邏輯回歸的應(yīng)用領(lǐng)域還是比較廣泛的，比如說邏輯回歸可以用于二分類領(lǐng)域，可以得出概率值，適用于根據(jù)分類概率排名的領(lǐng)域，如搜索排名等、邏輯回歸的擴(kuò)展softmax可以應(yīng)用于多分類領(lǐng)域，如手寫字識(shí)別等。當(dāng)然，在信用評(píng)估也有邏輯回歸的使用，同時(shí)邏輯回歸可以測(cè)量市場(chǎng)營(yíng)銷的成功度。當(dāng)然，也可以預(yù)測(cè)某個(gè)產(chǎn)品的收益。最后一個(gè)功能比較有意思，那就是可以預(yù)定特定的某天是否會(huì)發(fā)生地震。

我們?cè)谶@篇文章中給大家介紹了關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)中邏輯回歸算法的相關(guān)知識(shí)，從中我們具體為大家介紹了邏輯回歸算法的優(yōu)缺點(diǎn)以及應(yīng)用領(lǐng)域。相信大家能夠通過這篇文章能夠更好的理解邏輯回歸算法。

三、回歸算法以什么輸出命名

Logistic函數(shù)輸出?？死锝鸱ǎ椿貧w算法）函數(shù)對(duì)隨機(jī)過程/隨機(jī)場(chǎng)進(jìn)行空間建模和預(yù)測(cè)（插值）的回歸算法，是以其核心函數(shù)，Logistic函數(shù)輸出命名的，克里金法是最常用的空間插值算法，被廣泛應(yīng)用于地理科學(xué)、環(huán)境科學(xué)、大氣科學(xué)研究。

四、回歸方程是求平均么

不是求平均。而是用一組數(shù)據(jù)去擬合一個(gè)函數(shù)式，其中函數(shù)包含幾個(gè)待定參數(shù)，構(gòu)造誤差函數(shù)：

Q(a，b)＝Σ(i=1->n)[yi-(axi+bi)]^2 a、b為擬合模型:y=ax+b 中的參數(shù)。

根據(jù)試驗(yàn)數(shù)據(jù)：（xi，yi）為使誤差Q(a，b)取極小，令：

∂Q/∂a＝0

∂Q/∂b＝0

解出：a，b即為所求。這個(gè)過程就是回歸運(yùn)算，所用的方法叫最小二乘法。

舉一例： y = ax^b （1）回歸方程和待定系數(shù)a、b。

方程中：y--剎車距離，x--車速。通過三次測(cè)量：x1=50km/h y1=29.9m; x2=60.2,y2=43.2; x3=70 y3=58.5

構(gòu)造誤差函數(shù)： Q(a，b)＝Σ(i:1->3)(yi-axi^b)^2

算出： a = 0.0122 b = 1.9954

Y = 0.0122 X^(1.9954) (2) 此即擬合方程