<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<rss version="2.0">
  <channel>
    <title>LinuxSir.cn，穿越时空的Linuxsir! - 人工智能</title>
    <link>http://linuxsir.cn/forum.php?mod=forumdisplay&amp;fid=124</link>
    <description>Latest 20 threads of 人工智能</description>
    <copyright>Copyright(C) LinuxSir.cn，穿越时空的Linuxsir!</copyright>
    <generator>Discuz! Board by Comsenz Inc.</generator>
    <lastBuildDate>Tue, 14 Apr 2026 23:25:04 +0000</lastBuildDate>
    <ttl>60</ttl>
    <image>
      <url>http://linuxsir.cn/static/image/common/logo_88_31.gif</url>
      <title>LinuxSir.cn，穿越时空的Linuxsir!</title>
      <link>http://linuxsir.cn/</link>
    </image>
    <item>
      <title>人工智能有哪些危险？</title>
      <link>http://linuxsir.cn/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=399011</link>
      <description><![CDATA[人工智能对人类构成威胁吗？             尽管人工智能 (AI) 本质上并不对人类构成威胁，但如果使用不当，它的使用可能会很危险，就像任何其他强大的工具一样。就业转移、算法偏差、侵犯隐私以及可能滥用自主武器或监视系统等问题是人们普遍关注的问题。
              ...]]></description>
      <category>人工智能</category>
      <author>驿吏</author>
      <pubDate>Wed, 03 Jan 2024 02:00:30 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>标记化</title>
      <link>http://linuxsir.cn/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=398733</link>
      <description><![CDATA[标记化

它可以被定义为将给定文本即字符序列分成称为令牌的较小单元的过程。令牌可以是单词，数字或标点符号。 它也被称为分词。 以下是标记化的一个简单示例 -
  
输入 - 芒果，香蕉，菠萝和苹果都是水果。

输出 -

  

打断给定文本的过程可以通过查找单词边界来完 ...]]></description>
      <category>人工智能</category>
      <author>xhz</author>
      <pubDate>Thu, 28 Dec 2023 02:48:26 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>导入NLTK</title>
      <link>http://linuxsir.cn/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=398732</link>
      <description><![CDATA[如果想用自然语言处理来构建应用程序，那么上下文中的变化就会使其变得非常困难。 语境因素影响机器如何理解特定句子。 因此，我们需要通过使用机器学习方法来开发自然语言应用程序，以便机器也能够理解人类可以理解上下文的方式。


要构建这样的应用程序，我们将使用 ...]]></description>
      <category>人工智能</category>
      <author>xhz</author>
      <pubDate>Thu, 28 Dec 2023 02:45:18 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>NLP术语及分析步骤</title>
      <link>http://linuxsir.cn/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=398731</link>
      <description><![CDATA[NLP术语

现在让我们看看NLP术语中的一些重要术语。

音韵 - 这是系统地组织声音的研究。

形态 - 这是建设从原始的有意义的单位的话的研究。

语素 - 它是语言中意义的原始单位。

语法 - 它是指安排单词来表达一个句子。 它还涉及确定单词在句子和短语中的结构作用。 ...]]></description>
      <category>人工智能</category>
      <author>xhz</author>
      <pubDate>Thu, 28 Dec 2023 02:42:57 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>自然语言处理(NLP)</title>
      <link>http://linuxsir.cn/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=398728</link>
      <description><![CDATA[自然语言处理(NLP)是指使用诸如英语之类的自然语言与智能系统进行通信的AI方法。
如果您希望智能系统(如机器人)按照您的指示执行操作，希望听取基于对话的临床专家系统的决策时，则需要处理自然语言。

NLP领域涉及使计算机用人类使用的自然语言执行有用的任务。 NLP系 ...]]></description>
      <category>人工智能</category>
      <author>xhz</author>
      <pubDate>Thu, 28 Dec 2023 02:02:18 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>测量群集性能及计算轮廓分数</title>
      <link>http://linuxsir.cn/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=398727</link>
      <description><![CDATA[测量群集性能

现实世界的数据不是自然地组织成许多独特的群集。 由于这个原因，要想象和推断推理并不容易。 这就是为什么需要测量聚类性能及其质量。 它可以在轮廓分析的帮助下完成。

轮廓分析
该方法可用于通过测量群集之间的距离来检查聚类的质量。 基本上，它提供 ...]]></description>
      <category>人工智能</category>
      <author>xhz</author>
      <pubDate>Thu, 28 Dec 2023 01:59:21 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>数据聚类算法 - 均值偏移算法</title>
      <link>http://linuxsir.cn/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=398673</link>
      <description><![CDATA[均值偏移算法

它是另一种在无监督学习中使用的流行和强大的聚类算法。 它不做任何假设，因此它是非参数算法。 它也被称为分层聚类或均值聚类分析。 以下将是该算法的基本步骤 -

首先，需要从分配给它们自己的集群的数据点开始。

现在，它计算质心并更新新质心的位置 ...]]></description>
      <category>人工智能</category>
      <author>xhz</author>
      <pubDate>Wed, 27 Dec 2023 07:53:12 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>数据聚类算法 - K-Means算法</title>
      <link>http://linuxsir.cn/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=398668</link>
      <description><![CDATA[数据聚类算法
以下是数据聚类的几种常用算法 -
  
K-Means算法

K均值聚类算法是众所周知的数据聚类算法之一。 我们需要假设簇的数量已经是已知的。 这也被称为平面聚类。 它是一种迭代聚类算法。 该算法需要遵循以下步骤 -
  
第1步 - 需要指定所需的K个子组的数量。
 ...]]></description>
      <category>人工智能</category>
      <author>xhz</author>
      <pubDate>Wed, 27 Dec 2023 07:40:13 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>什么是聚类？</title>
      <link>http://linuxsir.cn/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=398665</link>
      <description><![CDATA[什么是聚类？


基本上，它是一种无监督学习方法，也是用于许多领域的统计数据分析的常用技术。 聚类主要是将观测集合划分为子集(称为聚类)的任务，以同一聚类中的观测在一种意义上相似并且与其他聚类中的观测不相似的方式。 简而言之，可以说聚类的主要目标是根据相似 ...]]></description>
      <category>人工智能</category>
      <author>xhz</author>
      <pubDate>Wed, 27 Dec 2023 07:35:57 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>解决难题</title>
      <link>http://linuxsir.cn/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=398661</link>
      <description><![CDATA[解决难题

逻辑编程可用于解决许多问题，如8拼图，斑马拼图，数独，N皇后等。在这里，举例说明斑马拼图的变体如下 -

有五间房子。
英国人住在红房子里。
瑞典人有一只狗。
丹麦人喝茶。
绿房子在白房子的左边。
他们在绿房子里喝咖啡。
吸Pall Mall的人有鸟。
吸Dunhi ...]]></description>
      <category>人工智能</category>
      <author>xhz</author>
      <pubDate>Wed, 27 Dec 2023 07:33:12 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>查找素数</title>
      <link>http://linuxsir.cn/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=398658</link>
      <description><![CDATA[查找素数

在逻辑编程的帮助下，可以从数字列表中出素数，也可以生成素数。 下面给出的Python代码将从数字列表中找到素数，并且还会生成前10个素数。

首先导入以下软件包 -

from kanren import isvar, run, membero
from kanren.core import success, fail, goaleval ...]]></description>
      <category>人工智能</category>
      <author>xhz</author>
      <pubDate>Wed, 27 Dec 2023 07:29:34 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>逻辑编程的例子</title>
      <link>http://linuxsir.cn/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=398631</link>
      <description><![CDATA[逻辑编程的例子

以下是一些可以通过逻辑编程解决的例子 -
  
匹配数学表达式

实际上，我们可以通过使用逻辑编程以非常有效的方式找到未知值。 以下Python代码用于匹配数学表达式 -
  
考虑先导入下列软件包 -

from kanren import run, var, fact
from kanren.assocc ...]]></description>
      <category>人工智能</category>
      <author>xhz</author>
      <pubDate>Tue, 26 Dec 2023 08:31:20 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>如何用逻辑编程解决问题</title>
      <link>http://linuxsir.cn/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=398629</link>
      <description><![CDATA[如何用逻辑编程解决问题

逻辑编程使用事实和规则来解决问题。 这就是为什么他们被称为逻辑编程的基石。 在逻辑编程中需要为每个程序指定一个目标。要理解在逻辑编程中如何解决问题，我们需要了解构建块 - 事实和规则 -
事实

实际上，每个逻辑程序都需要事实来处理， ...]]></description>
      <category>人工智能</category>
      <author>xhz</author>
      <pubDate>Tue, 26 Dec 2023 08:25:00 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>在Python中构建回归器</title>
      <link>http://linuxsir.cn/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=398628</link>
      <description><![CDATA[在Python中构建回归器
在本节中，我们将学习如何构建单一以及多变量回归器。

线性回归器/单变量回归器

让我们重点介绍一些必需的软件包 -

import numpy as np
from sklearn import linear_model
import sklearn.metrics as sm
import matplotlib.pyplot as plt

现 ...]]></description>
      <category>人工智能</category>
      <author>xhz</author>
      <pubDate>Tue, 26 Dec 2023 08:12:01 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>分类失衡问题与合奏技巧</title>
      <link>http://linuxsir.cn/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=398627</link>
      <description><![CDATA[分类失衡问题

分类不平衡是属于一个类别的观察数量显着低于属于其他类别的观测数量的场景。 例如，在我们需要识别罕见疾病，银行欺诈性交易等情况下，这个问题非常突出。

不平衡分类的例子让我们考虑一个欺诈检测数据集的例子来理解不平衡分类的概念 -

Total observ ...]]></description>
      <category>人工智能</category>
      <author>xhz</author>
      <pubDate>Tue, 26 Dec 2023 08:01:44 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>分类器的性能</title>
      <link>http://linuxsir.cn/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=398626</link>
      <description><![CDATA[分类器的性能

在实现机器学习算法之后，我们需要找出模型的有效性。 衡量有效性的标准可以基于数据集和度量标准。 为了评估不同的机器学习算法，我们可以使用不同的性能指标。 例如，假设使用分类器来区分不同对象的图像，可以使用分类性能指标，如平均准确率，AUC等 ...]]></description>
      <category>人工智能</category>
      <author>xhz</author>
      <pubDate>Tue, 26 Dec 2023 07:57:34 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>随机森林分类器</title>
      <link>http://linuxsir.cn/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=398594</link>
      <description><![CDATA[随机森林分类器
集成方法是将机器学习模型组合成更强大的机器学习模型的方法。 随机森林是决策树的集合，就是其中之一。 它比单一决策树好，因为在保留预测能力的同时，通过平均结果可以减少过度拟合。 在这里，我们将在scikit学习癌症数据集上实施随机森林模型。

导 ...]]></description>
      <category>人工智能</category>
      <author>xhz</author>
      <pubDate>Mon, 25 Dec 2023 07:04:48 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>决策树分类器</title>
      <link>http://linuxsir.cn/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=398593</link>
      <description><![CDATA[决策树

基本上是一个二叉树流程图，其中每个节点根据某个特征变量分割一组观察值。

在这里，我们正在构建一个用于预测男性或女性的决策树分类器。这里将采取一个非常小的数据集，有19个样本。 这些样本将包含两个特征 - “身高”和“头发长度”。

前提条件

为了构 ...]]></description>
      <category>人工智能</category>
      <author>xhz</author>
      <pubDate>Mon, 25 Dec 2023 07:02:33 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>逻辑回归</title>
      <link>http://linuxsir.cn/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=398592</link>
      <description><![CDATA[逻辑回归


基本上，逻辑回归模型是监督分类算法族的成员之一。 Logistic回归通过使用逻辑函数估计概率来测量因变量和自变量之间的关系。

在这里，如果我们讨论依赖变量和独立变量，那么因变量就是要预测的目标类变量，另一方面，自变量是用来预测目标类的特征。

在 ...]]></description>
      <category>人工智能</category>
      <author>xhz</author>
      <pubDate>Mon, 25 Dec 2023 06:59:42 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>在Python中构建分类器</title>
      <link>http://linuxsir.cn/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=398591</link>
      <description><![CDATA[在Python中构建分类器
在本节中，我们将学习如何在Python中构建分类器。

朴素贝叶斯分类器

朴素贝叶斯是一种使用贝叶斯定理建立分类器的分类技术。 假设是预测变量是独立的。 简而言之，它假设类中某个特征的存在与任何其他特征的存在无关。要构建朴素贝叶斯分类器， ...]]></description>
      <category>人工智能</category>
      <author>xhz</author>
      <pubDate>Mon, 25 Dec 2023 06:57:20 +0000</pubDate>
    </item>
  </channel>
</rss>