人工智能-科普人工智能传统软件 --- 人类的工具计算机的速度 --- 无与伦比的效率人类的优势---智慧人脑---大自然的终极奥秘机器的极限---只有速度没有智慧曙光---人工智能技术人工智能---当机器可以学习(自学+速度)速度与智慧兼具---凌驾人类之上的新物种( 先知 )终章---技术革命人工智能传统软件 — 人类的工具计算机能做什么： 人类让他做什么他就做什么。计算机不能做什么...

1 ，特点 ：面向主题 ( 使用数据时，关心的方向 )多方集成 ( 数据来自很多方面 )不可改变 ( 我们不会做 update 操作，只做查询 )2 ，进入命令行 ：hive3 ，退出命令行 ：quit;4 ，所有库 ：show databases;5 ，建库 ：create database aa;6 ，删库 ：drop database aa;7 ，使用库 ：...

1 ，梯度下降 ： 总结求梯度 ： 偏导数向量和作用 ： 确定梯度下降的方向步长 ：每次下降多少距离2 ，学习率 ：定义 ： 就是上面说的步长，每次移动的距离大小 ： 最好是小一点，不适合过大1 ，小 ： 走得慢，效率低2 ，大 ： 走得快，计算的结果不准学习原则 ：1 ，小学习率 ： 步长小一点2 ，大学习次数 ： 学习的次数多一点3 ，学习率的变动 ：大步找谷底 ：范围内大步靠近 ：极值范围内

1 ，数据例子 ：14 个数字 ： 1,2,3,3,4,4,4,5,6,102 ，极差 ： 最大值 - 最小值10 - 1 = 93 ，平均数 ：定义 ： 总值 / 总数如图 ：4 ，方差 ： 数据的离散程度定义 ： 方差表示的是，数据的离散程度 ( 距离平均数的波动程度)如图 ：5 ，标准差 ： 数据的离散程度...

1 ，anaconda ： 是什么提供 python 环境提供 python 工具库2 ，anaconda ： 安装，卸载下载网址 ：https://www.anaconda.com/products/individual所有历史版本 ：https://repo.anaconda.com/archive/版本选择 ：Anaconda2-4.2.0-Windows-x86_64.exe安装步骤 ：下

1 ，矩阵的转置 ：定义定义 ：行变列，列变行例如 ：2 ，转置后的计算结果 ：(AT)T = A(A+B)T = AT + BT(xA)t = XAT注意 ： 内积(AB)T = ATBT如图 ：3 ，矩阵的行列式 ： 前提 ( 方阵 )前提 ： 矩阵必须是方阵，行列式才有意义4 ，行列式的结果计算 ： 代数运算二阶行列式 ： 遵守对角线法则三阶行列式 ：遵守对角线法则n 阶行列式 ：1 ，计算

1 ，正态分布 ：公式 ：图 ：意义 ：μ ： 平均数derta ： 标准差2 ，期望 ：射手打中几环的概率 ：期望 ： 假设打 100 次，他大概能射中的平均分数是多少 ？

1 ，例子 ：匀变速运动的瞬时速度物理公式 ：2，导数的几何意义 ： 斜率意义 ：斜率斜率 ： 什么意思 ( k = tanx )1 ，斜率，表达的是角度2 ，k = tanx3 ，三角函数 ：定义 ：4 ，函数的求导法则 ：记住 ：例题 ： 和差积商的导数5 ，复合函数求导 ：定义 ：两个函数的导数的乘积例子 ：例子 ：6 ，高阶导数 ：高阶导数 ： 求导再求导例如 ： 2 阶导数...

1 ，真实值函数推导 ： 真实值正态曲线定义 ： 跟数据曲线很相似的函数个人思考 ：1 ，目的 ： 得到数据的正态分布图2 ，已知 ： 高斯分布图 ( 误差分布图符合正态分布，也就是搞碎分布 )3 ，怎么样得到 ： 将计算公式，带入到误差公式4 ，参数解释 ：exp ：e ，自然对数θ ： 参数矩阵sigma ： 标准差理论知识 ：思考结论 ：2 ，似然函数，意义 ： 当前样本的概率真实值函数 ：

1 ，π ： np.pi代码 ：if __name__ == '__main__':print(np.pi)=================3.1415926535897932 ，e ：np.e代码 ：if __name__ == '__main__':print(np.e)=================2.7182818284590453 ，次方 ： np.power(a,3)代码 ：if