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1.1. 贝叶斯法则2. 参数估计(Parameter Estimation),包括最大似然估计(MLE),最大后验估计(MAP)3. 回归(Regression),包括线性回归,多项式回归等4. 降维(Dimensionality Re ction),包括主成分分析(PCA),线性判别分析(LDA)5. Expectation Maximization6. 聚类(Clustering),包括K-means, Gaussian Mixture Model等7. 分类(Classification),包括Bayesian Classifier, Naive Bayes, Logistic Regression, 支持向量机(SVM),神经网络等等。想做理论可以往PAC Learning,概率图模型,结构化预测那边看看。应用一点可以看看ML的一些广泛应用领域,比如计算机视觉,自然语言处理等。


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2.入门都是很简单的。具体基础知识如下:人工智能入门需要掌握这些知识:1.基础数学知识:线性代数、概率论、统计学、图论2.基础计算机知识:操作系统、linux、网络、编译原理、数据结构、数据库3.编程语言基础:CC++、Python、Java4.人工智能基础知识:ID3、C4.5、逻辑回归、SVM、分类器、等算法的特性、性质、和其他算法对比的区别等内容。5.工具基础知识:opencv、matlab、caffe等


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