一文掌握人工智能各大分支技术
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有关人工智能、神经网络、机器学习、深度学习与大数据的技术合辑。
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机器学习
机器学习： Scikit-learn 算法
机器学习：算法
在过去的几个月中，我一直在收集有关人工智能的相关资料。随着各种的问题被越来越频繁的提及，我决定整理并分享有关人工智能、神经网络、机器学习、深度学习与大数据的技术合辑。同时为了内容更加生动易懂，本文将会针对各个大类展开详细解析。
机器学习
机器学习： Scikit-learn 算法
此部分内容可以帮助你解决机器学习中最难的部分，即找到正确的估计器（Estimator）。下图可帮助快速查找文档与简介，更快了解问题并找到解决方法。
Scikit-Learn
Scikit-learn(更正式的叫法为 scikits.learn)是 Python 的一个用于机器学习的免费库。库中有大量的分类，回归与聚类算法，并支持向量机、随机森林、梯度提升、 K 均值与 DBSCAN。 旨在与 Python 数字库 NumPy 和科学库 SciPy 进行交互。
机器学习：算法
此部分旨在介绍如何根据预测分析方案选择合适的机器学习算法。下图可以根据数据性质提出最佳算法。
用于数据科学的 Python
TensorFlow
谷歌于 2017 年 5 月宣布了第二代 TPU 并在谷歌计算引擎中加入了对 TPU 的支持。第二代 TPU 拥有高达 180 万亿次浮点运算性能（180 teraflops）。当 64 个 TPU 组合在一起时，可以提供高达 11.5 千万亿次浮点运算性能（11.5 petaflops）。
2017 年，谷歌在 TensorFlow 的核心库中加入了对 Keras 的支持。有学者认为，认为相较于端到端的机器学习框架，Keras 更适合作为接口来使用。它提供了更高级别，更直观的抽象集合，使得无论后端科学计算库如何，都可以轻松配置神经网络。
Keras
Numpy
NumPy 是针对 Python 的 CPython 参考实现，是一个非优化的字节码解释器。针对目前版本的Python编写数学算法的运行速度相对较慢的问题，Numpy 使用多维数组和函数与运算符来改写部分代码来提高运行效率。
Pandas
名称 “Pandas” 源于“面板数据”（Panel Data）一词，是多维结构化数据集的计量经济学术语。
数据预处理
数据预处理一词已经开始渗透进流行文化中。在2017年电影“金刚：骷髅岛”中，演员马克·埃文·杰克逊（Marc Evan Jackson）饰演的角色为“我们的数据处理者–史蒂夫·伍德沃德。
DinG!结语
以上只是Lin数君列举的一部分，之后还会给大伙整理关于数据可视化相关的技术。
联璧大数据，作为联璧科技的一级市场分析大脑，在各商业场景中提供专业的分布式各类数据挖掘及场景化的算法调优，全方位覆盖各行的应用需求。针对大客户群提供量化定制化的行业解决方案及多维度的分析，深度满足不同行业的客户在不同场景下的商业需求，快速帮助企业实现以“数据驱动增长”的愿景。
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编辑 ✎ Lin数君
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