人工智能概述 智能：个体适应环境并能在不同环境中实现其目标的能力 概念性定义： 机器智能：使机器具备计算和判别的行为能力 类脑智能：仿生智能，让机器像人或生物一样思考 群体智能：社会智能的机器重现与利用、涌现智能 人工智能的起源 萌芽期： 机械自动化 逻辑推理 孕育期（文艺复兴以来）： 理性主义 数理逻辑学课 计算思维：巴贝奇：差分机，图灵机 形成期(1956-1961)： 1956 年，首次人工智能研讨会 IBM 的西洋跳棋程序，文法体系、逻辑推理机 发展期 (60 年代)： 研究领

无监督学习 鸡尾酒会算法 支持向量机 模型描述 h_\theta(x) = \theta_0 + \theta_1 x h_\theta(x) = \theta_0 + \theta_1 x 代价函数 \min {1 \over 2n}\sum_{i = 1}^n [h_\theta(x_i) - y_i]^2 \min {1 \over 2n}\sum_{i = 1}^n [h_\theta(x_i) - y_i]^2 其中 (x_i, y_i)(x_i, y_i) 是训练样本，总共有 nn 个，

torch.utils.data.Dataset 数据集的抽象类，其中有两个方法 __len__() 和 __getitem__()，是 Python 的魔法方法，可以理解 C++ 的运算符重载，但是Python 的运算符与 C++ 稍有不同： __len__()：用于Python len 函数，用来求取数据集元素的数量 __getitem__()：用于Python [index] 索引，用来获取数据集中第 index 个元素 torch.utils.data.DataLoader 数据加载器，将数据集

这里说的都是我的一派胡言，不足为信！ 如果相对简单的方法可以工作，那么请坚持这种方法！ 基础概念 我们希望通过某种方式，来获得一个函数，这个函数可以从数据中自动获得函数的对应关系； 比如：假设我们想要做一个识别图片是猫🐱还是狗🐕的程序，此时图片就是输入，而是不是猫，或者是不是狗就是输出；而图片可以是一些列像素点的集合，可以以某种二进制的形式来表示，于是这一长串二进制数就是定义域，而值域只有两个值 0 和 1，意味着是不是猫，因为不是猫那就是狗； 再比如：假设要识别单独的手写数字，那么值域就变成了 0