如何学习人工智能？ 学好人工智能离不开三部曲。培养信心和热情，打牢专业基础，建立人工智能思维第一部曲，培养信心和热情信心是学习基础，热情是成功之道。人工智能的内容很庞大，知识很多，要学好人工之类必须要有信心和热情，这种信心和热情不是短期的暂时的，而是长期坚持坚定不移的。遇到困难，也不会放弃的。那么如何才能够做到呢？首先是从认识了解开始。我们要了解人工智能大致的渊源和发展。我们可以从一般性的科普文章来了解，把大致的内容弄清楚，另外我们也可以从一些案例，典型人物的角度来了解，特别是从一些成功人士的介绍，人物传记当中了解人工智能的一些基本情况。我们也可以从一些成功的企业身上学习人工智能。这样学习，不断有利于我们去增强对人工智能这个专业的了解，而且对它的现状和未来发展趋势，前景都增加了解。这样能增强我们的信心，增加我们对人工智能的热爱。其次，概览式了解专业知识结构培养信心和热爱这个基础工作还有一些非常好的办法，那就是对人工智能的整个专业结构和体系要先了解。就像我们了解一个建筑房屋，我们先要看到它的建筑图，它的蓝图。看到了这个建筑图蓝图概览图，我们就能够了解这个建筑的大致方位和结构。我们这里有一种叫做动物园式的。
如何对用户进行聚类分析？
人工智能到底是学些什么？ 感觉这个词很广泛，我之前想把人工智能当成某一项技术来学，但是并没有找到我满意的答案，还是说人工智能…
分类和聚类的区别及各自的常见算法 1、分类和聚类的区别：Classification(分类)，对于一个classifier，通常需要你告诉它“这个东西被分为某某类”这样一些例子，理想情况下，一个 classifier 会从它得到的训练集中进行“学习”，从而具备对未知数据进行分类的能力，这种提供训练数据的过程通常叫做supervised learning(监督学习)，Clustering(聚类)，简单地说就是把相似的东西分到一组，聚类的时候，我们并不关心某一类是什么，我们需要实现的目标只是把相似的东西聚到一起。因此，一个聚类算法通常只需要知道如何计算相似度就可以开始工作了，因此 clustering 通常并不需要使用训练数据进行学习，这在Machine Learning中被称作unsupervised learning(无监督学习).2、常见的分类与聚类算法所谓分类，简单来说，就是根据文本的特征或属性，划分到已有的类别中。如在自然语言处理NLP中，我们经常提到的文本分类便就是一个分类问题，一般的模式分类方法都可用于文本分类研究。常用的分类算法包括：决策树分类法，朴素贝叶斯分类算法(native Bayesian classifier)、基于支持向量机(SVM)的分类器，神经网络法，k-最近邻法(k-nearestneighbor，kNN)，模糊分类法等等。分类作为一种监督学习方法，要求必须。
初期的人工智能算法有哪些？ 人工智能有很多个研究领域，每一个领域都有自己的初期算法哦以搜狐科技上用户上传的文章为例，以下为原文…
