分类目录归档：人工智能
前向算法（Forward Algorithm）是用于隐马尔可夫模型（HMM）的一种动态规划算法，主要用于计算观测序列的概率。以下是其关键点：
前向算法通过计算前向概率 (\alpha_t(i))，即在时间 (t) 处于状态 (i) 并观测到序列 (o_1, o_2, \dots, o_t) 的概率。
初始化： [ \alpha_1(i) = \pi_i b_i(o_1) ] 其中，(\pi_i) 是初始状态概率，(b_i(o_1)) 是状态 (i) 生成观测 (o_1) 的概率。
递推： [ \alpha_{t+1}(j...
在机器学习（ML）中，偏置（Bias） 是一个核心概念，通常指模型预测值与真实值之间的系统性误差。它是模型误差的重要组成部分，与方差（Variance）共同决定了模型的性能。理解偏置对于构建高效、准确的机器学习模型至关重要。
偏置反映了模型对数据的简化假设与真实关系之间的差距。高偏置意味着模型过于简单，无法捕捉数据的复杂模式，导致欠拟合（Underfitting）。
在机器学习的广阔天地中，特征工程宛如一位幕后英雄，默默发挥着至关重要的作用。正如那句经典名言所说：“数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已”。它是将原始数据雕琢成模型能够高效学习与理解的关键工序，下面就让我们深入探究特征工程的各个环节。
数据预处理是特征工程的根基，其重要性不言而喻。它就像建造高楼前的土地平整工作，确保后续步骤能在坚实的基础上展开。
在实际数据集中，缺失值常常出现。常见的处理方法各有千秋。删除缺失值操作简单，但可能会损失大量数据信息，适用于缺失数据量极少且对整体数据分...
特征工程是机器学习中的一个关键步骤，涉及将原始数据转换为更适合模型学习的表示形式。特征工程的目标是提高模型的性能，减少模型的复杂性，并提高模型的可解释性。特征工程包括以下几个主要步骤：
神经网络是一种模拟生物神经系统的计算模型，广泛应用于机器学习和人工智能领域。它由多个相互连接的节点（称为神经元）组成，这些节点通过权重和激活函数处理输入数据，最终输出结果。以下是神经网络的几个关键概念：
神经网络（Neural Network）是一种模仿生物神经系统结构和功能的计算模型，广泛应用于机器学习和人工智能领域。它由大量相互连接的节点（称为“神经元”）组成，能够通过学习数据中的模式来完成分类、回归、预测等任务。
接收外部输入数据，每个节点代表一个特征。
隐藏层（Hidden Layer）：
每层包含多个神经元，负责提取和转换输入数据的特征。
输出层（Output Layer）：
输出最终的预测结果，节点数取决于任务类型（如分类任务中的类别数）。
权重（Weights）...
前馈神经网络（Feedforward Neural Network）是一种人工神经网络，其中节点之间的连接不形成循环。这与循环神经网络（RNN）不同，RNN中的数据可以循环流动。前馈网络是最简单的神经网络形式，广泛应用于模式识别、分类和回归等任务中。
在日常生活中，我们无时无刻不在做决策。想象一下，你清晨醒来，手机闹钟根据你前一晚的睡眠质量和今日日程，贴心地调整响铃时间；上班路上，导航软件实时规划避开拥堵的最优路线；甚至家中的智能扫地机器人，也能巧妙地穿梭于各个房间，高效完成清洁任务。这些看似平常的场景背后，其实都隐藏着一项强大的技术 —— 强化学习。
强化学习，英文名为 Reinforcement Learning，简称 RL，它宛如一位幕后的智能军师，默默引导着各类智能体在复杂多变的环境中做出最佳抉择。与传统的机器学习方法不同，强化学习并非依赖大量预先标注的数据进...
开启强化学习的智慧之门
在日常生活中，我们无时无刻不在做决策。想象一下，你清晨醒来，手机闹钟根据你前一晚的睡眠质量和今日日程，贴心地调整响铃时间；上班路上，导航软件实时规划避开拥堵的最优路线；甚至家中的智能扫地机器人，也能巧妙地穿梭于各个房间，高效完成清洁任务。这些看似平常的场景背后，其实都隐藏着一项强大的技术 —— 强化学习。 强化学习，英文名为 Reinforcement Learning，简称 RL，它宛如一位幕后的智能军师，默默引导着各类智能体在复杂多变的环境中做出最佳抉择。与传统的机器学习方法不同，强化学习并非依赖大量预先标注的数据进行学习，而是通过智能体自主地与环境互动，在不...
强化学习（Reinforcement Learning，RL）是一种机器学习的方法，它通过让智能体（agent）在与环境的交互中学习如何进行决策，以最大化某种累积奖励（reward）。强化学习的核心思想是试错学习，即智能体通过不断尝试不同的动作（action），并根据环境给予的反馈（奖励或惩罚）来调整其行为策略，从而逐步学会在不同状态下选择最优的动作。