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平时总要聊点AI吧!人工智能入门书籍、视频、课程推荐

由人民邮电出版社出版的《人工智能通识》面向我国人工智能的通识教育与专业技术人才的培养。全书共8章，分为3篇，分别为人工智能的基本理论、人工智能的应用以及人工智能的融合拓展，涵盖了目前主流的人工智能技术。

《苏菲的世界》当作纯小说看好了，哲学史部分可用教材替代。《西方哲学简史》（较薄）赵敦华；这是目前国内通用教材，作者是牛人，如果不被拿来考试的话是本很好的书。主要读笛卡尔，休谟，康德部分。其他部分了解。《现代西方哲学新编》是其后续。

学习AI数学知识主要是掌握后面机器学习算法、深度学习算法涉及的数学知识，使得后面在理解算法推导的过程中游刃有余。如果朋友大学数学知识还未忘记或者研究生毕业，这一部分可以先跳过学习后面的知识。

哪里有机器学习视频?我想自学?

链接：提取码： mi9t 机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能核心，是使计算机具有智能的根本途径。

Python的sklearn库是我用过的最好用的机器学习第三方库，Python语言具有上手简单、容易理解的特点，sklearn库机器学习算法也特别的丰富，在sklearn库的帮助下，你可以轻松设定各种超参数，完成各种算法的实际应用，具体问题时你只需要给算法输入和输出进行训练，sklearn就可以自动帮你训练啦。

机器学习经典算法实践百度网盘在线观看资源，免费分享给您：https：//pan.baidu.com/s/1Vgszyocli4IelNp-fxryjA 提取码：1234 本书是为大学本科、研究生学习参考材料，以讲原理、完全开放源代码、使用公开数据集、实验效果演示为特色。既适合本科生、研究生教学使用，也适合自学。

视频可以看coursera上Andrew Ng的machine learning课 书国内的可以看李航的统计学习方法，综合了老外的基本ML经典，写得浅显易懂，书也比较薄，好读，学习曲线不会太陡。国外的建议先看pattern classification，较其他的简单一些。

形象理解方差与偏差

1、感觉通过中文字面来理解会很容易造成误解，建议用英文来理解。 偏差：bias 方差：varience 用打靶来解释，bias 描述的是瞄得准不准；varience 描述的是手稳不稳。

2、在理解方差为何代表过拟合时，我们可以用图像比喻。想象一条线是由多个信息点组成的，方差大时，线变为了曲线，曲线的曲率越大，说明有更多的信息点。这意味着模型能捕捉到更多的细节，过度适应训练数据，从而导致过拟合。

3、评估与抉择：偏差与方差的平衡比较两种模型，直线虽然偏差较大，但其预测在测试数据集上的表现更稳定，方差较小。而波浪曲线虽然偏差小，但在不同数据集上的表现差异大，即方差大，这被称为过拟合。总的来说，偏差反映了模型的拟合能力，而方差则衡量了模型的稳定性。

4、理解方差和偏差的关键在于，这两个概念帮助我们评估模型的稳健性和适应性。方差大意味着模型对训练数据的微小变化反应强烈，容易过度适应噪声，这通常会导致过拟合；而偏差大则表示模型整体上与真实数据的差距较大，容易欠拟合。虽然公式推导重要，但直观理解更为实用。

机器学习到底适合哪些人群?

针对在职人群：如果你是对人工智能领域感兴趣的IT领域从业者或是人工智能领域的初级从业者，了解当前人工智能领域最热门的技术深度学习，用于助力自己的职业进阶，并且还能和人工智能领域前沿专家有一对一交流的机会，想必也是想要了解甚至学习的吧。

首先是对人工智能有极大的兴趣；选择自己感兴趣的，这样你才有可能坚持到最后。其实这和学习是一样的道理，有很多同学，在学习的过程中，总去模仿别人的学习方法，强迫自己接受，记住，每个人都有适合自己的学习模式和习惯。只有找到合适的，才能支撑你走到最后。

作为程序员可以在掌握了数学、python的基础上多了解机器学习等，并通过项目实操多参与实践。首先要做到应用。这对于熟练python的程序员有一定优势， 同时需要对机器学习和深度学习有一定了解，能用tensorflow做一些模型训练。