不知道你们有没有这种体会,身边总是被人工智能的话题所包围,身边人提醒你人工智能的前景无限,关注的各种微信公众号不断的转推云里雾里的你看不懂的AI文章,KNN、多维缩放、核技法、卷积神经这些炫酷的专有名词害怕到放弃;最后你感到很焦虑总是担心人工智能最终会在未来取代自己的职业逐渐的失去了甚至秉持一种恐惧的态度看待人工智能。
![](https://img.haomeiwen.com/i3062143/57c0d662d1526d80.jpg)
当我看完了《集体智慧编程》(Toby Segaran)这本书后发现人工智能并不像宣传的那样高深难懂(入门),我也可以用现有的知识做出一些很有意思的小项目,比如预测一些小的模型,制作一个小的搜索引擎。
![](https://img.haomeiwen.com/i3062143/e5846b0b0057f1ab.jpg)
![](https://img.haomeiwen.com/i3062143/fa6c27afaf8453b6.png)
![](https://img.haomeiwen.com/i3062143/f24533a99da458b4.jpg)
集体智慧
好废话不多说现在将话题转移到这本书来。首先什么叫做集体智慧?这个不难想到鸟的迁徙,狼的集体捕猎,这些都是动物学的集体智慧,动物的集体活动可以保证获得最大的利益,那么我们人类的?比如我们生活中的淘宝“购买过该商品的用户还买了..”,豆瓣电影的推荐系统(每个观众对于电影的评分得到的平均分),股票市场的预测,这些例子也都屡见不鲜。 集体智慧是为了通过群体的选择行为作为判断标准评判得到新的结论。 所以我们可以根据一些看似毫无关联的数据得到新的数据,这便是集体智慧的魅力所在。
集体智慧编程
《集体智慧编程》这本书呢也是年代有些久远了,书中的python代码使用的还是2.x,提供的api接口也早已失效。 但是知识是永远不会过时的,这本书的大多数知识现在也还是使用的,比如文章的聚类,page rank算法,决策树,朴素贝叶斯过滤器。所以不用担心这些细枝末节的瑕疵会影响学习效果,本专题的数据都是我进行整理过的,所以可以放心食用。 我会根据自己的理解复述书中的知识而不是一味的将自己不懂的知识抄写在简书上,欢迎各位指出错误。
学习的先决条件
为了能看懂文章的内容(自认为已经不能再简单了)。你至少要学会python中的以下内容:
- 循环
- 函数
- 判断语句
- 一些基本的函数(len, range...)
- 基本的数据结构,字典、列表、集合、元祖
- 基本的ide使用,pycharm不用解释了
好啦,开始学习吧~
![](https://img.haomeiwen.com/i3062143/97b6e0c7b72d39c7.jpg)
网友评论