李世石的对手远比他想象的更强大！AI学习的深奥逻辑令人悚然

人工智能，几经波折，起起落落。2016年3月，AlphaGo在围棋领域击败了韩国顶尖棋手李世石之后，它的热度又一次被点燃，瞬间成为了家喻户晓的科技明星。

那么类似这种棋谱策略游戏方面的人工智能，它是什么样的技术呢？

首先，小编为大家介绍一下人工智能这一概念。

人工智能（Artificial Intelligence），即AI，它是计算机科学的一个分支，它是研究、研发用于模拟、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。

它企图了解智能的本质，并且能以人类的智能方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括语音识别、图像识别、自然语言处理等。

人工智能的概念比较宽泛，它包括机器学习和深度学习，并且每次技术的变革都是在解决相关智能技术遇到的瓶颈问题。

比如：深度学习在机器学习的基础上引入了神经网络，它可以自动学习特征和任务之间的关联，还能从简单特征中提取复杂的特征，这样就解决了传统机器学习特征提取问题难的弊端。

今天小编主要给大家介绍几种机器学习的算法，为以后的深度学习打基础：

算法一：逻辑回归(Logistic Regression, LR)

它为逻辑回归分析，是分类和预测算法中的一种。采用的是监督学习的方式，通过分析历史数据特征来对未来事件发生的概率进行预测。

代表函数是sigmoid函数，它具有我们需要的一切优美特性，其定义域在全体实数，值域在[0, 1]之间，并且在0点值为0.5。公式如下：

那么，如何将f(x)转变为sigmoid函数呢？

设p(x)=1即为表示具有特征x的样本被分到类别1的概率，那么p(x)/[1-p(x)]则被定义为让步比(odds ratio)。

为了解除p(x)，则引入对数：

那么可得：

此时的p（x）这就是需要的sigmoid函数。如果要机器学习，那么根据已知数据，拟合出该式中n个参数c即可。

算法二：决策树

它的思想是：寻找一种算法，计算机可以根据该算法完成像if-else结构一样从根开始不断判断选择到叶子节点的树，这样的树就称为决策树。

该方法的重点就在于如何从这么多的特征中选择出有价值的，并且按照最好的顺序由根到叶。

信息增益则是最常见的算法之一。它划分数据集的规则是将无序的数据变得更加有序。它涉及到信息的有序无序问题，那么就要考虑信息熵（另一种方法是基尼不纯度）了。

熵在信息论中代表随机变量不确定度的度量。一个离散型随机变量 X的熵 H(X)定义为：

P(x)，i＝1，2，…，X为信源取第i个符号的概率

信息熵用来衡量信息量的大小：

若不确定性越大，则信息量越大，熵越大；

若不确定性越小，则信息量越小，熵越小。

比如我们要计算“夏天下雪”这个事件的信息熵，这个信息量很大，那么熵也很大。

该算法计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值缺失不敏感，可以处理不相关的特征数据，它是一种非参数的监督式学习的方法，常常用于分类和回归。

情况三：朴素贝叶斯

在机器学习分类算法中，朴素贝叶斯和绝大多数的分类算法不同。

例如：逻辑回归（LR），svm,决策树,KNN等等，这些都是判别方法。

他们是直接学习出特征输出Y和特征X之间的关系:决策函数Y = F(X)或条件分布P(Y|X)，然而朴素贝叶斯是生成方法，它直接找出特征输出Y和特征X的联合分布P(X,Y),则可知：P(Y|X) = P(X,Y)/P（X）

首先回顾一下朴素贝叶斯相关的统计学知识：

贝叶斯的思想可以等效为：先验概率+数据=后验概率。

一般来说先验概率就是我们对于数据所在领域的历史经验，但是这个经验常常难以量化或者模型化，那么我们可以假设先验分布的模型，比如正态分布，高斯分布等。

假如X和Y相互独立，则有：

假如X和Y不相互独立，则公式：

Or:

那么，则有全概率公式：

从上面的公式很容易得出贝叶斯公式：

该算法在scikit-learn中，一共有3个朴素贝叶斯的分类算法类。

它们分别是GaussianNB，BernoulliNB和MultinomialNB。

其中：

1）GaussianNB表示先验为高斯分布的朴素贝叶斯；

2）BernoulliNB表示先验为伯努利分布的朴素贝叶斯；

3）MultinomialNB表示先验为多项式分布的朴素贝叶斯。

这三个类适用的分类场景各不相同，一般来说：

1）假如样本特征的分布绝大部分是连续值，使用GaussianNB；

2）假如样本特征是二元离散值或者很稀疏的多元离散值，则BernoulliNB；

3）假如样本特征的大部分是多元离散值，使用MultinomialNB。

总之在很多实际应用中，贝叶斯理论很好用，比如垃圾邮件分类，文本分类。

总之机器学习算法是构架深度学习神经网络的基础，只有我们打好了基础，我们才能更好的学习，深度学习的精髓。

最后小编推荐，DeepMind团队和暴雪公司给大家提供了基于星际争霸II的强化学习环境SC2LE，它提供一个开源的Python界面，用于与游戏引擎进行通信，据相关的强化学习算法构造一个基于游戏行为的控制策略。希望大家体验下。

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文|由小来

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