人工智能主要分为计算智能、感知智能、认知智能。计算智能，即机器“能存会算”的能力；感知智能，即机器具有“能听会说、能看会认”的能力；认知智能，即机器具有“能理解会思考”的能力。

深层神经网络，不添加激活函数效果也很好。

强化学习需要预先给定数据，才能通过接收环境对动作的奖励进行学习。

目标检测位置的准确度可以用IOU值评估，IOU的计算方法是求检测结果和真实标注的并集和交集的比值。

监督学习的主要类型是分类和回归

反向传播是用来训练人工神经网络的常见方法。

t-SNE是非线性的，而PCA是线性的。

PCA可用于在较小维度上投影和可视化数据。

Logisticregression（逻辑回归）是一种监督式机器学习算法。

“监督式学习中存在过拟合，而对于非监督式学习来说，没有过拟合”，这句话是否正确

Boosting和Bagging都是组合多个分类器投票的方法，二者都是根据单个分类器的正确率决定其权重