老铁们，大家好，相信还有很多朋友对于人工智能和人工智能矩阵代数的相关问题不太懂，没关系，今天就由我来为大家分享分享人工智能以及人工智能矩阵代数的问题，文章篇幅可能偏长，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！
本文目录
混淆矩阵通俗易懂的解释
混淆矩阵也称误差矩阵，是表示精度评价的一种标准格式，用n行n列的矩阵形式来表示。具体评价指标有总体精度、制图精度、用户精度等，这些精度指标从不同的侧面反映了图像分类的精度。[1]在人工智能中，混淆矩阵（confusionmatrix）是可视化工具，特别用于监督学习，在无监督学习一般叫做匹配矩阵。在图像精度评价中，主要用于比较分类结果和实际测得值，可以把分类结果的精度显示在一个混淆矩阵里面。混淆矩阵是通过将每个实测像元的位置和分类与分类图像中的相应位置和分类相比较计算的。
人工智能三大核心算法
1.决策树
根据一些feature进行分类，每个节点提一个问题，通过判断，将数据分为两类，再继续提问。这些问题是根据已有数据学习出来的，再投入新数据的时候，就可以根据这棵树上的问题，将数据划分到合适的叶子上。
2.随机森林
在源数据中随机选取数据，组成几个子集；S矩阵是源数据，有1-N条数据，ABC是feature，最后一列C是类别；由S随机生成M个子矩阵。
3.马尔可夫
MarkovChains由state和transitions组成；
例如，根据这一句话‘thequickbrownfoxjumpsoverthelazydog’，要得到markovchain；
步骤，先给每一个单词设定成一个状态，然后计算状态间转换的概率；
这是一句话计算出来的概率，当你用大量文本去做统计的时候，会得到更大的状态转移矩阵，例如the后面可以连接的单词，及相应的概率；
生活中，键盘输入法的备选结果也是一样的原理，模型会更高级
混淆矩阵解读
混淆矩阵是机器学习中总结分类模型预测结果的情形分析表，以矩阵形式将数据集中的记录按照真实的类别与分类模型预测的类别判断两个标准进行汇总。
其中矩阵的行表示真实值，矩阵的列表示预测值
电影《黑客帝国》中最大反派人工智能系统叫
矩阵。黑客帝国很前瞻性的提出了人是活在虚拟世界的假说，很难想象当时颠覆了多少人的认知。黑客帝国现在再看依然是非常震撼的片子。
人工智能的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于人工智能矩阵代数、人工智能的信息别忘了在本站进行查找哦。
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