人工智能之线性回归（人工智能线性回归算法PPT）-Arm年度技术研讨会

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逐步回归法(参见检验部分，略) 岭回归当自变量存在多重共线关系时，均方误差将变得很大，故从均方误差的角度看，普通最小二乘估计不是系数的好估计，减少均方误差的方法就是用岭回归估计替代最小二乘估计。

均方误差MSE是真实值与预测值的差值的平方和然后求平均。通过平方的形式便于求导，所以常被用作线性回归的损失函数。均方根误差RMSE，即均方误差开平方，常用来作为机器学习模型预测结果衡量的标准。MAE是绝对误差的平均值。

均方误差(Mean Squared Error/MSE) 每个样本的平均平方损失。MSE 可以通过平方损失除以样本数量来计算。小批量(mini-batch) 在训练或推断的一个迭代中运行的整批样本的一个小的随机选择的子集。小批量的大小通常在10 到 1000 之间。

人工智能主要包括：知识表示，自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。人工智能是包括十分广泛的科学，由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等。

机器学习：机器学习是人工智能的核心技术之一，通过让计算机从大量数据中学习并改进算法，使其能够自动做出准确的预测和决策。

人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示.自动推理和搜索方法.机器学习和知识获取.知识处理系统.自然语言理解.计算机视觉.智能机器人.自动程序设计等方面。

人工智能领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

人工智能十大算法——人工神经网络人工神经网络(ANN)以大脑处理机制作为基础，开发用于建立复杂模式和预测难题的计算方法。

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。

人工智能中的算法技术是指一系列解决特定问题或任务的计算方法。这些算法可以自主地从数据中学习、推断和优化，以实现对复杂数据和环境的理解和应对。这些算法需要具备多种特性，如可解释性、可扩展性、稳健性和效率等。

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