各位网友好，小编关注的话题，就是关于人工智能牛叉的问题，为大家整理了2个问题人工智能牛叉的解答内容来自网络整理。

你们说vivo S5这款手机值得我用这个价格去买它吗

题主提到的这部手机是上个月热度非常高的一款，主要是这部手机自身确实是非常亮眼，而且在诸多方面的表现都很不错。至于题主所问的这部手机值不值得用这个价格去买它，我觉得是值得的。首先这部手机的外观设计很亮眼，这部手机的挖孔屏设计比其它手机的挖孔屏设计要更小这也意味着这部手机的屏占比更高。除此之外，这部手机还搭载了五重超质感美颜这个非常实用的拍照黑科技，能让拍出的照片更加自然好看，所以综合来看的话我还是比较看好这部vivo S5的。

首先，这款手机是2019年vivo手机，S系列最值得入手的一款手机，我们在手机消费的价值观之中有一点是强烈分享给大家的，那就是买新不买旧，通俗易懂的意思就是买最新款是硬道理，这款手机在2019年11月刚刚发布上市的，也是真正体现时尚拍照系列的一款手机，不仅仅融入了最新的时尚配色，也就是时尚流行机构所预选的2020年流行色冰岛恋歌，还注入了最新的后置菱感四射，把所谓的红绿灯，浴霸，麻将牌，完全颠覆，让消费者对后置摄像头的观感在此重置，后置菱形，真心比以上好看，在加上3200五重超质感美颜功能的震撼登场，让你随时随地想怎么拍就怎么拍，有那些美颜呢，什么又是五重呢？就是从，肤色，肤质，脸型，五官，妆容，五个方面精塑您的照片，让拍摄后所呈现的效果，既好看又不失真，一看就是你而不过度美化而失真，还有专业皮肤检测的我的肌肤检测功能，让你每天都能进行专业的肌肤检测，还能提出专业的肌肤改善方案，还能替您管理您的妆品，在贴心不过的功能了，除了这个还有4800万的后置摄像头，拍广角，微距，夜景，人像，都不在话下，作为vivo时尚拍照担当的S5一定是您不错的选择，除了这些，恐怕有些人还问，处理器，跑分，电池，待机，卡不卡等等的问题，我用了，待机一天无压力，玩王者荣耀超清画质，上星不是问题，还有开了后门的优化，大家懂的，王者跟vivo是啥关系，22.5瓦的闪充，快速满血复活，高通骁龙712的处理器，功耗不高，运行几十个程序轻松无压力，这些对正常使用是没有问题的，最牛还得说vivo独有，也是行业内最牛叉的人工智能了，有来电秘书，轻松帮你接电话，还有翻译机，七国语言实时互翻，还有贴心的儿童模式，还有语音免解锁，一句话开启导航，音乐，让驾驶者解放双手，还有家长最爱的搜题功能，一键答疑解惑，还能告诉你错在哪里，还有，，，不多说，这是我对这款手机的理解，好不好用，用了就知道，我说的不算，你说的不算，买了用了说的算！还有很多很多贴心功能，比如说超级截屏，还能矩形截屏，还有分屏，好了，就说到这儿吧，建议大家可以去实体点内去试试，去专卖店更好，体验呈现价值。

机器学习算法有哪些

你应该使用哪种机器学习算法？这在很大程度上依赖于可用数据的性质和数量以及每一个特定用例中你的训练目标。不要使用最复杂的算法，除非其结果值得付出昂贵的开销和资源。这里给出了一些最常见的算法，按使用简单程度排序。

1. 决策树（Decision Tree）：在进行逐步应答过程中，典型的决策树分析会使用分层变量或决策节点，例如，可将一个给定用户分类成信用可靠或不可靠。

• 优点：擅长对人、地点、事物的一系列不同特征、品质、特性进行评估
• 场景举例：基于规则的信用评估、赛马结果预测

2. 支持向量机（Support Vector Machine）：基于超平面（hyperplane），支持向量机可以对数据群进行分类。

• 优点：支持向量机擅长在变量 X 与其它变量之间进行二元分类操作，无论其关系是否是线性的
• 场景举例：***分类、手写识别。

3. 回归（Regression）：回归可以勾画出因变量与一个或多个因变量之间的状态关系。在这个例子中，将垃圾邮件和非垃圾邮件进行了区分。

• 优点：回归可用于识别变量之间的连续关系，即便这个关系不是非常明显
• 场景举例：路面交通流量分析、邮件过滤

4. 朴素贝叶斯分类（Naive Bayes Classification）：朴素贝叶斯分类器用于计算可能条件的分支概率。每个独立的特征都是「朴素」或条件独立的，因此它们不会影响别的对象。例如，在一个装有共 5 个黄色和红色小球的罐子里，连续拿到两个黄色小球的概率是多少？从图中最上方分支可见，前后抓取两个黄色小球的概率为 1/10。朴素贝叶斯分类器可以计算多个特征的联合条件概率。

• 优点：对于在小数据集上有显著特征的相关对象，朴素贝叶斯方法可对其进行快速分类
• 场景举例：情感分析、消费者分类

5. 隐马尔可夫模型（Hidden Markov model）：显马尔可夫过程是完全确定性的——一个给定的状态经常会伴随另一个状态。交通信号灯就是一个例子。相反，隐马尔可夫模型通过分析可见数据来计算隐藏状态的发生。随后，借助隐藏状态分析，隐马尔可夫模型可以估计可能的未来观察模式。在本例中，高或低气压的概率（这是隐藏状态）可用于预测晴天、雨天、多云天的概率。

• 优点：容许数据的变化性，适用于识别（recognition）和预测操作
• 场景举例：面部表情分析、气象预测

6. 随机森林（Random forest）：随机森林算法通过使用多个带有随机选取的数据子集的树（tree）改善了决策树的精确性。本例在基因表达层面上考察了大量与乳腺癌复发相关的基因，并计算出复发风险。

• 优点：随机森林方法被证明对大规模数据集和存在大量且有时不相关特征的项（item）来说很有用
• 场景举例：用户流失分析、风险评估

7. 循环神经网络（Recurrent neural network）：在任意神经网络中，每个神经元都通过 1 个或多个隐藏层来将很多输入转换成单个输出。循环神经网络（RNN）会将值进一步逐层传递，让逐层学习成为可能。换句话说，RNN 存在某种形式的记忆，允许先前的输出去影响后面的输入。

• 优点：循环神经网络在存在大量有序信息时具有预测能力
• 场景举例：图像分类与字幕添加、政治情感分析

8. 长短期记忆（Long short-term memory，LSTM）与门控循环单元神经网络（gated recurrent unit nerual network）：早期的 RNN 形式是会存在损耗的。尽管这些早期循环神经网络只允许留存少量的早期信息，新近的长短期记忆（LSTM）与门控循环单元（GRU）神经网络都有长期与短期的记忆。换句话说，这些新近的 RNN 拥有更好的控制记忆的能力，允许保留早先的值或是当有必要处理很多系列步骤时重置这些值，这避免了「梯度衰减」或逐层传递的值的最终 degradation。LSTM 与 GRU 网络使得我们可以使用被称为「门（gate）」的记忆模块或结构来控制记忆，这种门可以在合适的时候传递或重置值。

• 优点：长短期记忆和门控循环单元神经网络具备与其它循环神经网络一样的优点，但因为它们有更好的记忆能力，所以更常被使用
• 场景举例：自然语言处理、翻译

9. 卷积神经网络（convolutional neural network）：卷积是指来自后续层的权重的融合，可用于标记输出层。

• 优点：当存在非常大型的数据集、大量特征和复杂的分类任务时，卷积神经网络是非常有用的
• 场景举例：图像识别、文本转语音、药物发现

这个你看你要做什么了，如果要做机器视觉，那就要掌握opencv,深度学习中的卷积神经网络。如果要做语音识别，循环神经网络，马尔科夫链，概率论的知识都要有，还有推荐算法工程师，数据挖掘工程师等等，你先明确一个方向，然后再去选择学什么，如果你是快要毕业找工作，我推荐你看两本书，李航的《统计学习方法》和周志华的《机器学习》

机器学习算法有很多，参考《机器学习》（周志华），著名西瓜书的目录：

第一章 绪论

第二章 模型评估与选择

第三章 线性模型

第四章 决策树

第五章 神经网络

第六章 支持向量机

第七章 贝叶斯分类器

第八章 集成学习

第九章 聚类

第十章 降纬与度量学习

第十一章 特征选择与稀疏学习

第十二章 计算理论学习

第十三章 半监督学习

第十四章 概率图模型

第十五章 规则学习

第十六章 强化学习

从第三章开始都是常用的机器学习算法。书籍的前10章是比较基本的要求。

另外，不仅机器学习算法本身重要，如何选择合适的算法和算法参数并加以改造到自己的项目中更是考察能力，这就需要在实践中总结。西瓜书是一本很好的机器学习入门书籍。

最后，附上书籍的网址：

https://cs.nju.edu.cn/zhouzh/zhouzh.files/publication/MLbook2016.htm#

其中有周老师给大家的读书建议。

到此，大家对人工智能牛叉的解答时否满意，希望人工智能牛叉的2解答对大家有用，如内容不符合请联系小编修改。