不知道你們有沒有這種體會，身邊總是被人工智能的話題所包圍，身邊人提醒你人工智能的前景無限，關(guān)注的各種微信公眾號不斷的轉(zhuǎn)推云里霧里的你看不懂的AI文章，KNN、多維縮放、核技法、卷積神經(jīng)這些炫酷的專有名詞害怕到放棄；最后你感到很焦慮總是擔(dān)心人工智能最終會在未來取代自己的職業(yè)逐漸的失去了甚至秉持一種恐懼的態(tài)度看待人工智能。
當(dāng)我看完了《集體智慧編程》(Toby Segaran)這本書后發(fā)現(xiàn)人工智能并不像宣傳的那樣高深難懂(入門)，我也可以用現(xiàn)有的知識做出一些很有意思的小項目，比如預(yù)測一些小的模型，制作一個小的搜索引擎。
集體智慧
好廢話不多說現(xiàn)在將話題轉(zhuǎn)移到這本書來。首先什么叫做集體智慧？這個不難想到鳥的遷徙，狼的集體捕獵，這些都是動物學(xué)的集體智慧，動物的集體活動可以保證獲得最大的利益，那么我們?nèi)祟惖?？比如我們生活中的淘寶“購買過該商品的用戶還買了..”，豆瓣電影的推薦系統(tǒng)（每個觀眾對于電影的評分得到的平均分），股票市場的預(yù)測，這些例子也都屢見不鮮。 集體智慧是為了通過群體的選擇行為作為判斷標(biāo)準(zhǔn)評判得到新的結(jié)論。 所以我們可以根據(jù)一些看似毫無關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)得到新的數(shù)據(jù)，這便是集體智慧的魅力所在。
集體智慧編程
《集體智慧編程》這本書呢也是年代有些久遠(yuǎn)了，書中的python代碼使用的還是2.x，提供的api接口也早已失效。 但是知識是永遠(yuǎn)不會過時的，這本書的大多數(shù)知識現(xiàn)在也還是使用的，比如文章的聚類，page rank算法，決策樹，樸素貝葉斯過濾器。所以不用擔(dān)心這些細(xì)枝末節(jié)的瑕疵會影響學(xué)習(xí)效果，本專題的數(shù)據(jù)都是我進(jìn)行整理過的，所以可以放心食用。 我會根據(jù)自己的理解復(fù)述書中的知識而不是一味的將自己不懂的知識抄寫在簡書上，歡迎各位指出錯誤。
學(xué)習(xí)的先決條件
為了能看懂文章的內(nèi)容（自認(rèn)為已經(jīng)不能再簡單了）。你至少要學(xué)會python中的以下內(nèi)容：
- 循環(huán)
- 函數(shù)
- 判斷語句
- 一些基本的函數(shù)(len, range...)
- 基本的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，字典、列表、集合、元祖
- 基本的ide使用，pycharm不用解釋了
好啦，開始學(xué)習(xí)吧～
