强大算法

㈠ 数据挖掘十大经典算法之朴素贝叶斯

朴素贝叶斯，它是一种简单但极为强大的预测建模算法。之所以称为朴素贝叶斯，**是因为它假设每个输入变量是独立的。**这个假设很硬，现实生活中根本不满足，但是这项技术对于绝大部分的复杂问题仍然非常有效。

贝叶斯原理、贝叶斯分类和朴素贝叶斯这三者之间是有区别的。

贝叶斯原理是最大的概念，它解决了概率论中“逆向概率”的问题，在这个理论基础上，人们设计出了贝叶斯分类器，朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类器中的一种，也是最简单，最常用的分类器。朴素贝叶斯之所以朴素是因为它假设属性是相互独立的，因此对实际情况有所约束，**如果属性之间存在关联，分类准确率会降低。**不过好在对于大部分情况下，朴素贝叶斯的分类效果都不错。

朴素贝叶斯分类器依靠精确的自然概率模型，在有监督学习的样本集中能获取得非常好的分类效果。在许多实际应用中，朴素贝叶斯模型参数估计使用最大似然估计方法，换而言之朴素贝叶斯模型能工作并没有用到贝叶斯概率或者任何贝叶斯模型。

朴素贝叶斯分类 常用于文本分类 ，尤其是对于英文等语言来说，分类效果很好。它常用于垃圾文本过滤、情感预测、推荐系统等。

1、 需要知道先验概率 

先验概率是计算后验概率的基础。在传统的概率理论中，先验概率可以由大量的重复实验所获得的各类样本出现的频率来近似获得，其基础是“大数定律”，这一思想称为“频率主义”。而在称为“贝叶斯主义”的数理统计学派中，他们认为时间是单向的，许多事件的发生不具有可重复性，因此先验概率只能根据对置信度的主观判定来给出，也可以说由“信仰”来确定。 

2、按照获得的信息对先验概率进行修正 

在没有获得任何信息的时候，如果要进行分类判别，只能依据各类存在的先验概率，将样本划分到先验概率大的一类中。而在获得了更多关于样本特征的信息后，可以依照贝叶斯公式对先验概率进行修正，得到后验概率，提高分类决策的准确性和置信度。 

3、分类决策存在错误率 

由于贝叶斯分类是在样本取得某特征值时对它属于各类的概率进行推测，并无法获得样本真实的类别归属情况，所以分类决策一定存在错误率，即使错误率很低，分类错误的情况也可能发生。 

第一阶段：准备阶段

在这个阶段我们需要确定特征属性，同时明确预测值是什么。并对每个特征属性进行适当划分，然后由人工对一部分数据进行分类，形成训练样本。

第二阶段：训练阶段

这个阶段就是生成分类器，主要工作是 计算每个类别在训练样本中的出现频率 及 每个特征属性划分对每个类别的条件概率。

第三阶段：应用阶段

这个阶段是使用分类器对新数据进行分类。

优点：

（1）朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论，有稳定的分类效率。

（2）对小规模的数据表现很好，能个处理多分类任务，适合增量式训练，尤其是数据量超出内存时，我们可以一批批的去增量训练。

（3）对缺失数据不太敏感，算法也比较简单，常用于文本分类。

缺点：

（1）理论上，朴素贝叶斯模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但是实际上并非总是如此，这是因为朴素贝叶斯模型给定输出类别的情况下,假设属性之间相互独立，这个假设在实际应用中往往是不成立的，在属性个数比较多或者属性之间相关性较大时，分类效果不好。而在属性相关性较小时，朴素贝叶斯性能最为良好。对于这一点，有半朴素贝叶斯之类的算法通过考虑部分关联性适度改进。

（2）需要知道先验概率，且先验概率很多时候取决于假设，假设的模型可以有很多种，因此在某些时候会由于假设的先验模型的原因导致预测效果不佳。

（3）由于我们是通过先验和数据来决定后验的概率从而决定分类，所以分类决策存在一定的错误率。

（4）对输入数据的表达形式很敏感。

参考：

https://blog.csdn.net/qiu__liao/article/details/90671932

https://blog.csdn.net/u011067360/article/details/24368085

㈡ 抖音入门基础知识2022

抖音入门基础知识2022

抖音入门基础知识2022，随着抖音的广泛的关注度，几乎每个人的手机都有抖音，不少人都在通过抖音来获利，但是一些刚下载抖音的人并不是很了解和熟悉抖音，以下分享抖音入门基础知识2022。

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抖音入门基础知识包括完善个人信息、找准内容定位、真实用户操作、视频发布规范、避免违规操作

1、完善个人信息：新手注册抖音账号之后，首先需要进行适实名认证，认证之后有利于更好的进行后续的运营。其次，需要对于自己的昵称、头像、个人介绍等基本信息去完善，但是完善的时候需要注意要和之后自己的内容方向贴近，不能偏差太大。

2、找准内容定位：完善好个人信息的时候需要决定自己账号的内容定位，比如是要做颜值类、才艺类、搞笑类、科普类等等哪种方向，选择适合自己的内容方向并且之后能产出对应的高质量视频作品，对于账号的运营和吸粉都是很重要的。

3、真实用户操作：在注册了新账号之后，建议花费一个星期的时间去进行养号，养号就是每天相对固定的时间去浏览视频，并且进行适当的互动，点赞、评论都可以，但是不能操作太频繁，否则会被平台认定为违规的风险。另外，刷视频的时候最好是选择一些和自己之后做的内容想近的。

4、视频发布规范：新账号发布视频的时候可以根据游虚唤自己的内容属性选择适合的时间段发布，并且视频的画质是否清晰、内容是否正向等也是平台评估视频时都会涉及到的。

5、避免违规操作：还有一点重要的是在运营抖音账号的时候，不管是视频作品中还是直播中都需要严格按照抖音官方的要求做，不能涉及任何有违规的言论和行为，否则会给予相应的处罚，严重的甚至会永久封禁。

相关内容了解：

1、抖音视频常见的两种尺寸：横屏16:9，竖屏9:16;

2、抖音内容直播开通条件：需要完成实名认证，个人公开发布且通过平台审核的视频数大于等于10条就可以直播。

3、抖音直播带货开通条件：完成实名认证;个人主页视频数(公开且审核通过)大于等于10条;账号粉丝量大于等于1000。

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手把手教你做抖音！

1、利他思维

视频内容对别人有帮助，能让人学到东西，或者能让人感动，能让人产生共鸣。

每一条视频都要对粉丝有用，如果这条视频内容对粉丝没有价值，就不要发了。

知识类的`视频：对别人有帮助，能让人学到东西，粉丝粘性高，转化价值高。教化妆，教打羽毛球，教瑜伽的，教你唱歌的，教你做短视频的，教你变美的等等。

2、热点思维

要不要蹭热点？要，热点流量大，认知高，很容易涨粉。

热点事件，比如，罗志祥出轨，过春节，等等这类，自己的内容与事件有关系的就去蹭，或者内容与热点能扯上关系的就去蹭，扯不上的就不要蹭。

热点音乐：热点音乐在抖音里可以直接把别人的声音收藏，自己去用，也可以找到抖音的热点音乐，多关注热点音乐榜，蹭热点音乐。

行业内的热点：行业内的热点，比如你是做情感的，罗志祥出轨，那你就根据自己的内容定位，去进行策划，看能不能与这个事件扯上关系，如果可以就去蹭。多去关注同行的事件，同行内的热点。

3、爆点思维

抖音上涨粉不是线性的，是爆发式的，就是要做会火的视频。前期发爆款视频有什么用呢？快速提升帐号权重，新帐号权重一旦起来，后面的播放量都会很高的。

视频爆了，能给我们很大的信心。

视频不能太长，太长的视频，一般人驾驭不神凯了。新号前10个视频都可以发爆款的内容。

4、发散思维

多刷抖音找网感：他的展现形式我能不能拿来用？她的音乐适不适合我？她的文案适不适合我？她的拍摄手法适不适合我？她不但但指的是同行，还可以是其他领域的大v。

5、算法思维

为什么要用算法思维，因为抖音是算法为主的平台，思维停留在内容思维，你的内容拍的很好，但是不适合抖音。根据抖音的算法增加各种率。

6、优化思维

为什么你的坚持粉丝没有上去？我们要对我们的视频进行优化，视频要优化好几次才能最后定型，前期要不断尝试。

优化的方向：场景，字幕，展现形式，台词，文案，音乐等等。

7、文化思维

做抖音人，说抖音话。比如，做这个赚钱，他不香吗？把那个价格打下来。

8、变现思维

做抖音唯一的目的是变现，先定誉缺好位好变现，然后定位做什么内容，而不是定好内容在去做变现。

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一、什么是抖音

抖音，这款2016年9月上线的短视频社交软件，是一款音乐创意短视频社交软件，是一个专注年轻人的15秒音乐短视频社区。用户可以通过这款软件选择歌曲，拍摄15秒的音乐短视频，形成自己的作品。此App已在Android各大应用商店和APP Store均有上线。

抖音最初的定位是“音乐短视频APP”，内容主要是音乐类视频，还有些其他才艺，后来随着用户增长，内容也越来越丰富多元，打开视频，可以看到各种逆天化妆术、街头跑酷、影视剧片段模仿、恶搞等内容，最直观感受就是创意有趣、高颜值、潮流酷炫，睡前刷一会就兴奋停不下来。

所以说，抖音之所以能从众多短视频app脱颖而出，最关键之一就是这些好玩有趣的视频内容。

在短短不到3年的时间内，日活跃用户数突破了2.5亿，并且现在依旧保持迅猛发展的态势。短视频的崛起，极大地冲击了微博、微信公众号等图文市场。各大平台的数据显示，人们每天使用时间最多的App，除了微信，就是抖音。

抖音凭借优质的特效、滤镜、贴纸等效果道具，迅速“占领”了年轻人的手机。在大街上、公交车上甚至聚会上，很多人都乐此不疲地刷着抖音。

抖音依托今日头条系产品的强大算法，利用“大数据+人工智能”技术，结合用户习惯和热门话题，为用户精准推送视频内容，这种“量身定制”的推荐机制极大地优化了用户体验，也因此造就了极高的用户活跃度。

当然，这也刺激了其他短视频App的蓬勃发展，截至2019年8月，快手日活跃用户数已经突破2亿。有专家预测，到2020年，短视频的日活跃用户数将突破10亿，短视频领域还有非常大的成长空间。

二、抖音诞生的背景

早在2013年7月，快手就从原先的gif图片工具转型成短视频社区，打响国内短视频市场的“第一枪”。这一年，4G技术全面普及，许多互联网产品开始崛起，微信公众号崭露头角，阿里巴巴首次推出了余额宝。同年，腾讯微视和秒拍短视频诞生。

2016年，网络的好看视频上线，今日头条的西瓜视频和火山小视频紧随其后。抖音，就在短视频App如雨后春笋般扎堆出现时应运而生的。新潮的玩法、强大的算法，很快让抖音站稳了脚跟，并一路狂奔。

在短短不到两年的时间里，抖音超越了“同门师兄”西瓜视频和火山小视频，甚至超越了“前辈”快手和微视，稳稳地坐上国内短视频App日活跃用户量第一的位置。

三、抖音发展的趋势

细心的读者不难发现，抖音现在向部分账号开放了15分钟的视频时长权限。这个动作的背后，预示着用户的行为发 生了很大的改变。

在短视频刚盛行时，10～15秒的时长很容易填充用户的碎片时间。那时，用户主要有两大痛点：一是没有足够的时间看长视频;二是流量并不宽裕。短视频恰恰解决了这两大问题。

但最新的大数据显示，超过一半的用户使用短视频的时间段主要集中在午饭或晚饭后，以及晚上睡觉前。而在上下班路上、课间休息等碎片时间使用短视频的用户，正变得越来越少。

这说明随着移动互联网的普及和应用，用户逐渐趋向于在某个固定的时间段刷短视频，也说明短视频在人们的日常生活中占据越来越重要的位置。

5G时代即将到来，短视频将迎来大发展。原本需要1小时才能下载完的文件，以后只需要几秒就能完成下载。

高速的网络环境将为用户带来流畅的观看体验;宽裕的流量包将让用户不再烦恼流量不够用，而是随时随地想看就看。

越来越多的场景交互技术将被运用到短视频场景中，比如在短视频播放过程中弹出相应的互动选项，将极大地优化用户在互动过程中的体验，并增加用户黏性。VR技术和裸眼3D技术的发展，也让短视频的未来有了越来越多的想象空间。

在商业变现上，平台与平台之间的功能嫁接，将有利于用户边看视频边购买相关的美食、学习各种线上课程、“种草”并下单各种网红好物……抖音短视频，将成为内容创作者一个新的巨大的收入来源。

更可贵的是，制作抖音短视频的门槛很低，任何人都可以随时拿起手机创作。有强大算法机制的扶持，任何视频都有可能成为爆款，获取百万级甚至千万级的流量。一夜之间成为网红，不一定需要网红经纪公司的运作，每个普通人都可能做到。

全民抖音时代已经到来!

抖音，能让每个人拥有流量，而抓住流量，就能抓住这个时代的机会。这是一场全民皆可参与的重大活动。玩转抖音将成为这场活动中不可或缺的一项新技能。

也许你是刚毕业的大学生，想通过抖音了解新媒体的运营方法;也许你是某公司的短视频运营人员，想运营好抖音号，实现升职加薪;也许你是新媒体创业者，想通过抖音开创新的商业模式

;也许你是失业人员或退休人员，想通过运营抖音号赚点零花钱……不管你是谁，运营好抖音号，都能帮助你改变生活现状，甚至改变人生。

㈢ 应对智能时代——读《人工智能时代的生存指南》

人工智能是人类 科技 文明发展到一定阶段的产物，是研究、开发用于模拟、延伸和扩弯乎展人类智能的技术科学。由于计算机硬件性能的全方位提升和互联网大数据的积累，历经多次挫折的人工智能技术在21世纪第二个十年终于进入了新一轮高速发展时期。本轮人工智能技术以人工神经网络的研究为基础，以机器学习为主要特征，因深度学习算法和算力的重要突破及发展，使得在诸多领域都取得了较多的成果。

一些经济学家对人工智能提出新的见解，迅速扩大的数据集、机器学习和日益提高的计算能力，这些应该列为除资本和劳动力之外一种全新生产要素，将以深远且可能非同一般的方式影响生产率。它正缔造一种新的“虚拟劳动力”，与其他生产要素不同，人工智能不会随时间流逝而贬值。

人工智能带来的冲击

随着智能机器人产业的发展，美国和中国有望从主宰传统工业机器人领域的日本和德国抢走领军地位。在此《金融时报》提到了中国机器人革命，机器人是中国制造2025计划中的重要部分，帮助提高工厂自动化及 科技 水平，把劳动力成本上涨问题转化为工业升级的契机。由此有个疑问：新兴经济体还能不能指望靠西方国家传统发展道路致富？抑或机器人将接受曾让数亿人脱贫的许多职位？

由于人工智能技术的尖端性和前沿性，知识少数综合实力强大的国家才有条迹毁件和能力去研发和掌握。第三世界国家经济基础薄弱、 科技 能力低，在人工智能技术发展的大趋势下，将和发达国家之间差距进一步拉大。

例如印尼，机器人的普及使得发展中国家更难搭上经济增长的“自动扶梯”，印尼等国工资水平更低人口相对年轻，更能吸引劳动密集型企业，还不适合普及自动化。如果不提供更好的教育和培养更多技能，发展中国家将难以利用制造业进步带来的好处。

一个国家收入水平越低，越容易受自动化的冲击。当前在农业、制造业等可贸易部门，低收入国家相对高工资国家更有成本竞争优势，然而如果在这些国家过早去工业化，会使它们失去搭上人工智能发展快车的机会。

与全球化一样，数字革命将为人类带来普遍好处，但也会造成局部痛苦。我们怎么才能确保良好的结果呢？此类新技术会威胁很多成熟行业、市场和就业。与全球化一样，数字革命将带来普遍好处，但也会造成局部痛苦。我们怎么能确保良好的结果？首先，私营部门必须拥抱公共部门，认识到大家有着共同的目标。其次，公共部门需要调整自己，理解并迎接新技术所带来的挑战。第三，我们可能需要重写治理我们民主 社会 的隐性 社会 契约，重新定义政府提供的商品和服务。

自动驾驶的挑战

自动驾驶 汽车 将带来极大的益处，但也会导致大量岗位流失，各国需未雨绸缪。

城市不希望所有人拥有自动驾驶 汽车 ，那会加剧堵塞，也没必要。如无人驾驶普及开来，人们坚持开车将被征收费用。无人驾驶将使城市车辆数量削减90%，运输人数不变，事故数下降。车辆减少且使用电动车随之污染减少。因为不用亲自驾驶，老人、青少年、行动不便人士出行变得便利。人们因不再拥有 汽车 ，就能省下相应的开支，也不用再考虑停车问题。

无人驾驶的商业理由是消除对人类驾驶员的需求。不会立即消灭岗位，而是可埋州悉能会先让司机的日子更舒适，然后在中期弥补司机数量的短缺，最终才会消除这些就业岗位。事故减少导致保险公司收入下降。同时也冲击了传统有人驾驶 汽车 及传统能源的生产企业。

一些专家认为无人驾驶百分百安全无事故，然而这几年美国及其它国家无人驾驶测试中发生的事故以及之前黑客大赛上自动驾驶 汽车 容易被黑已经形成反例。如果一个孩子突然出现在自动驾驶 汽车 前方，若避开他将撞向路边的行人，智能 汽车 会怎么办？应该刹车。前车以20英里时速慢速前进，能否给 汽车 编程超车？ 汽车 的智能不大可能出现“接受适度风险驾驶”选项。种种现实问题仍需解决。《日内瓦道路交通安全公约》、《维也纳道路交通安全公约》规定任何时候 汽车 必须由驾驶员控制，因而需要修改法律以适应未来自动驾驶 汽车 上路。

2018年底，waymo掌门人和苹果联合创始人承认自动驾驶的普及还要几十年。自动驾驶技术还没达到能在任何天气和任何条件下都能驾驶的最高等级L5。一个原因是，自动驾驶的场景太多太复杂，算法达不到要求。自动驾驶是趋势，然而还是要理性看待。最近，前华为智能驾驶总裁苏箐对特斯拉自动驾驶的言论，也提醒了应对此保持谨慎。

潜在负面影响

随着人工智能、生物 科技 和机器人领域的技术进步，每个人都急于弄清楚其对 社会 、经济、道德层面的潜在影响。不妨考虑三个问题，第一个，人工智能是否像马斯克说那样，“可能比核武器危险”？第二个，如何在自动驾驶 汽车 中植入“伦理弹性”？比如，违反“不得超车”规则，以便让骑车人享有更大路面空间，但应当对自动驾驶 汽车 如何编程，使其在遇到真正危机时做出正确反应。第三，谁负责确保最新技术成果不被滥用？法规滞后于现实，私人部门机构往往躲在对法律狭义解读背后。

比较实际的例子是，如果我的机器人打破了邻居的窗户，谁该为此负责？机器人生产商、销售商、我本人还是机器人？欧盟报告建议将比较先进机器人视为“有责任赔偿它们可能引起的任何损失的电子人”。然而企业或无需缴纳机器人税，甚至可能无需对某些机器人承担赔偿责任，这就会带来争议。 社会 将需要更多资源，但机器人不交税，比较盈利的企业不太可能缴纳足够的税，也就是机器人带来对纳税人资金更高需求同时也带来更少的税收收入。

在数字时代，通过精密算法和机器学习实现价格串谋的隐秘手段难以被起诉和追责。一些专家表示，现有的反垄断法以人的意图和行动力为前提，可能不足以防止企业在数字时代滥用它们的市场力量。人工智能和强大算法的崛起可能催生更多以损害消费者利益为代价维持更高价格、无视传统执法机构、持续时间较长的卡特尔。这是现在反垄断法规面临的挑战。

随着定价系统变得日益自主，垄断者甚至不需要和竞争对手谈话就能垄断价格，这些都不会留下能作为罪证的电子邮件或语音邮件。找到方法防止自我学习算法之间的串谋或成为竞争法执法机构迄今面临的最大挑战之一。

定价工具能够在互联网上搜寻竞争对手的价格、从自有数据库中找寻相关的 历史 需求数据、分析数字化信息并在数毫秒内得出定价解决方案。理论上这应该带来更低的价格和更丰富的消费者选择。“如果目标是做坏事，自动化系统和算法可以帮助你更快地做坏事”。该应用会阻止零售商降价，让价格高于本来可能的水平。自由市场理论的标杆之一信息完全性可能损害而不是增进消费者权益。有个案例是2011年亚马逊上两家卖家使用有缺陷的定价工具使一本书价格在几天内从113美元表彰到2300万美元。第一种算法自动将书的价格定为第二个卖家的1.27059倍，第二个卖家将价格定为第一个的0.9983倍，没有对价格上限编程，导致价格以外螺旋上升。

此外人工智能发展之快，可以想见机器将可完全代替人类进行杀戮，并提升国家发动战争的意愿。人工智能的性质使人无法预见自动武器发展的终点，不管进行多少精密的编程，也无法限制其后果，最好不要踏上这样的路。

因此要正视人工智能的潜在负面影响，尽早采取措施规避。

技术焦虑症

人们总会夸大描绘所处的时代，认为自己面临的挑战是空前的，如今我们在思考自动化未来时也犯了这种毛病。技术革命不会把人类推向一个机器产生自我意识并接管一切的未来，类似的担忧毫无意义。同时，把人类贬低成毫无竞争力的体力劳动者，也未免过于自卑了。

微软亚洲研究院院长洪小文博士谈到，只有等人类了解了创造力的产生过程，才有可能教会计算机人类特有的那种创作。如果算法继续由人撰写而机器只会按人提供的算法执行，本质还是和以前的算盘一样，计算机可以完成一些特定类型的任务，但不代表计算机就能理解这些任务。人工智能专家赫布里希认为，机器人无法复制创造力。无法重组更高级的抽象概念，无法急于很少的信息或事例想象未来，它们没有直觉。专家的这些见解有助认识清楚当下人工智能本质的问题，方可消除技术焦虑症。

人们将需要新的、不同的技能。增加教育机会和实行全民基本收入或许可以缓解机器人对劳动市场的影响。自动化正在加剧年轻一代的职业焦虑感，但大型新兴市场的年轻人相对自信得多，他们懂得利用技术和网络资源进行自我培训。

技术让我们得以费少得多的力气创造多得多的价值，如果我们无法弄明白如何应对这种形势，如何确保以反映我们共同价值观、保护弱者的方式分享机器人的劳动成果，那么我们应该感到羞愧。如果是那样的话，我们已遭遇真正的敌人，就是我们自己。

生存指南

人工智能有着强大的优势，在另一方面，人工智能能实现普通智力吗？机器能像人类一样解决问题吗？现在尽管AlphaGO, AlphaZero在围棋上战胜了人，然而它们目前仅限于下棋，还未能解决其它问题，这就需要通用人工智能——指在不特别编码知识与应用区域的情况下，应对多种甚至泛化问题的人工智能技术。通用人工智能还需要做持续学习，需要具备严密的推理和逻辑的能力，能在没有任何输入的情况下自我学习，架构需要更新，这就有要变成一个自己能够组合，完成一个更复杂的系统。这些是目前人工智能还仍待解决的问题。但这还不说明机器就能有思维能独立思考，做到这样要的是强人工智能，不仅要具备人类的某些能力，还要有知觉、有自我意识，可以独立思考并解决问题。如果强人工智能有自主意识，能否受控还不得而知。因而对于强人工智能的开发，学界存在着争议。

比较人类大脑与人工智能，人类大脑在有逻辑地发挥想象力、进行跳跃性思维比人工智能出色的多，要拥有创造力。人类拥有机器无法超越的“同理”能力，可靠情商取胜。目前人类还是要掌握阅读、写作、算术基本技能，否则无法建立起创造性地解决高阶问题的思维框架。金融时报2018年4月一篇文章谈到下一代需要重视人工智能无法效仿的人类技能：创造力、创新、弹性、处理冲突、模棱两可和不确定性的能力等等。应对人工智能挑战不仅关乎培养更多人工智能和电脑专家（尽管这很重要），还关乎构建人工智能无法效仿的技能。这些是不可或缺的人类技能，例如团队合作、领导能力、倾听、保持积极心态、与人打交道以及管理危机和冲突。这些都是隐性知识（而非显性知识）形式。它们属于诀窍技能，而不是事实技能。事实技能很容易传给下一代，而且容易衡量。诀窍技能很难传递，也很难衡量。因此正确认识人类的优势，并识别出人工智能所不具备的能力，是应对人工智能挑战的关键。

对于人工智能时代的职业发展，有专家建议：

赫芬顿：最佳战略是“具有无限的适应能力和无限的灵活性”，“把变化视为唯一的不变”。

布林约尔松：“学习如何做那些人类比机器更擅长的事情”，包括创造力和创业精神，人际交往。“终身学习”。“如果你不真正热爱你所做的工作，那么要出类拔萃很难，甚至不可能”。

其中的终身学习是一剂良方，这是指 社会 每个成员为适应 社会 发展和实现个体发展的需要，贯穿于人的一生的，持续的学习过程，这也应了我国一句老话，活到老学到老。目前 社会 急剧变化，新问题层出不穷，知识更新速度大大加快，人们需要更新知识观点，获得新的适应能力，以适应这个时代。

如果将适应能力强的人与计算机搭配，就可以消除单调乏味的工作，人性化地应对这种变化。开发者“必须设法帮助人类更好地进行具有人性特定、最有价值的工作”。只有人类和机器基于共同的目标进行合作，才能实现突破。当我们达到这样的共生境界，人类将释放巨大潜能。对此要重新思考教育，视为终身过程；奖励好奇心和实验，这些是发现和理解未知事物的基石。

人类与人工智能之间不应是取代，而应合作共生，增进人类共同福祉。正确地认识问题，保持开放心态，调整自身并适应时代。

㈣ 人工智能有强大的算法不会出错对吗

不对。蓝皮书指出:“人工智能算法并不是万能的。”其准确度并无法达到百分之百，它向用户提供的信息有可能存在偏差桐姿。所以人工智能有强大的算法不会出错是不对的，依靠算法的掘橘人工智能，对人工输入的原始数据准确局散绝性要求极高，如果原始数据出错，则算法生成的产品就会出错。

㈤ 256-bit AES加密是不是最强的加密算法

AES是美国联邦政府采用的商业及政府数据加密标准，预计将在未来几十年里代替DES在各个领域中得到广泛应用。AES提供128位密钥，因此，128位AES的加密强度是56位DES加密强度的1021倍还多。假设可以制造一部可以在1秒内破解DES密码的机器，那么使用这台机器破解一个128位AES密码需要大约149亿万年的时间。（更深一步比较而言，宇宙一般被认为存在了还不到200亿年）因此可以预计，美国国家标准局倡导的AES即将作为新标准取代DES。

㈥ 人工智能有强大的算法,一定不会出错对吗

不对。
人类是不完美的无法超越大自然，也必然设计不错完美的不会出错的人工智能，因此不如接受这个现实，人工智能必然会出错，就像人类会生病一样。
人工智能，英文缩写为AI。它是研究、开发用于颤蔽渣模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能茄悄以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语并歼言处理和专家系统等。

㈦ 人工智能有强大的算法不会出错对还是错

人工智能有强大的算法不会出错是错误的谈搭。根据查询相关公开信息显示：人毕则工智能会犯错，而且一旦犯错，往往会导致巨大的手侍棚危险。

㈧ 机器学习的方法之回归算法

我们都知道，机器学习是一个十分实用的技术，而这一实用的技术中涉及到了很多的算法。所以说，我们要了解机器学习的话就要对这些算法掌握通透。在这篇文章中我们就给大家详细介绍一下机器学习中的回归算法，希望这篇文章能够帮助到大家。
一般来说，回归算法是机器学习中第一个要学习的算法。具体的原因，第一就是回归算法比较简单，可以让人直接从统计学过渡到机器学习中。第二就是回归算法是后面若干强大算法的基石，如果不理解回归算法，无法学习其他的算法。而回归算法有两个重要的子类：即线性回归和逻辑回归。
那么什么是线性回归呢？其实线性回归就是我们常见的直线函数。如何拟合出一条直线最佳匹配我所有的数据？这就需要最小二乘法来求解。那么最小二乘法的思想是什么呢？假设我们拟合出的直线代表数据的真实值，而观测到的数据代表拥有误差的值。为了尽可能减小误差的影响，需要求解一条直线使所有误差的平方和最小。最小二乘法将最优问题转化为求函数极值问题。
那么什么是逻辑回归呢？逻辑回归是一种与线性回归非常类似的算法，但是，从本质上讲，线型回归处理的问题类型与逻辑回归不一致。线性回归处理的是数值问题，也就是最后预测出的结果是数字。而逻辑回归属于分类算法，也就是说，逻辑回归预测结果是离散的分类。而逻辑回归算法划出的分类线基本都是线性的(也有划出非线性分类线的逻辑回归，不过那样的模型在处理数据量较大的时候效率会很低)，这意味着当两类之间的界线不是线性时，逻辑回归的表达能力就不足。下面的两个算法是机器学习界最强大且重要的算法，都可以拟合出非线性的分类线。这就是有关逻辑回归的相关事项。
在这篇文章中我们简单给大家介绍了机器学习中的回归算法的相关知识，通过这篇文章我们不难发现回归算法是一个比较简答的算法，回归算法是线性回归和逻辑回归组成的算法，而线性回归和逻辑回归都有自己实现功能的用处。这一点是需要大家理解的并掌握的，最后祝愿大家能够早日学会回归算法。