不懂就问 || 千呼万唤，人工智能免费公开课答疑第一弹~

“AI，是艺术家，也是骗子” | 人工智能十年回顾，它们曾这样改变世界

人工智能免费公开课课后解答
终于来啦！
公开课上的内容都会了没
不会也没关系往下看
老师带着答案走来了

提问！回答！
 1  第一节课所讲内容用的什么框架？

Ans：预处理数据和符号学习算法推荐使用Sklearn神经网络框架推荐使用：tensorflow2.0和pytorch
 2  数据集的构建有什么办法？
Ans：（1）从数据搜集方式来说，可爬取现成数据库或自己准备数据（2）从预测性能角度来说，数据应分为两部分：训练集和测试集
 3  老师数据集的特征筛选请问你是怎么实现的？
Ans：
 4  用ms软件模拟性能，实验真实性能，最后机器学习吗？
Ans：ms软件和机器学习应是并列的两种验证方法
 5  人工智能学习路线？
Ans：Python编程 → numpy和pandas库学习 → Sklearn库学习 → 神经网络库学习个人学习过程，仅供参考
 6  数据集是不是都是一个二维表格？
Ans：不是，一个特征算一个维度，一般是多维数据
 7  分子筛的数据集怎么构建？
Ans：爬取分子筛数据库 → 格式化数据
 8  y=ax1+bx2+cx3,其中x指什么？
Ans：输入变量
 9  请问数据量不是很大的话，用AI分析合适吗？
Ans: 根据Sklearn库给出的指南，样本个数至少需要50个，才能考虑AI算法

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