請(qǐng)問一下和弦后面加向上箭頭什么意思？數(shù)字一般代表位置的數(shù)量，加上的數(shù)字一般大于三，因?yàn)槌Ｒ姷募麖椬嗪脱莩泻芏嗪拖叶疾怀^四個(gè)位置，但實(shí)際上很多和弦有很多按壓的。例如g和弦，除了常見的六弦、五弦、一

請(qǐng)問一下和弦后面加向上箭頭什么意思？

數(shù)字一般代表位置的數(shù)量，加上的數(shù)字一般大于三，因?yàn)槌Ｒ姷募麖椬嗪脱莩泻芏嗪拖叶疾怀^四個(gè)位置，但實(shí)際上很多和弦有很多按壓的。

例如

g和弦，除了常見的六弦、五弦、一弦，還有一種按壓法。

食指橫按三品，中指三品四品，無(wú)名指五品，小指四品五品。有些稍微嚴(yán)謹(jǐn)一點(diǎn)的人會(huì)寫G(3)，因?yàn)槭持笝M壓三品，或者這個(gè)和弦手指的最低等級(jí)是品(PS:還有很多高音和弦不 t不需要橫壓)，但也有人會(huì)寫個(gè)G來(lái)完成。

寫在后面的數(shù)字表示握法。為了讓你按下獨(dú)特的和弦，如果你不 不要說(shuō)數(shù)字，筆畫會(huì)有很多種。為了得到想要的效果，當(dāng)然要標(biāo)注握把(PS:相同的和弦不同的握把會(huì)帶來(lái)不同的顏色)。同時(shí)，帶把的和弦通常會(huì)包含橫線，所以剛接觸吉他的人可能會(huì)顯得有些迷茫。

A(5)，Cm(3)，Dm(5)，

機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)科學(xué)、人工智能、深度學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)學(xué)之間的區(qū)別是什么？

1.數(shù)據(jù)科學(xué)

簡(jiǎn)單定義為:數(shù)據(jù)科學(xué)是從數(shù)據(jù)中提取有用知識(shí)的一系列技能和技術(shù)。

這些技能通常由德魯·康威創(chuàng)建的文氏圖(或其變體)來(lái)表示:

三個(gè)圓圈代表三個(gè)不同的領(lǐng)域:編程領(lǐng)域(語(yǔ)言知識(shí)、語(yǔ)言庫(kù)、設(shè)計(jì)模式、架構(gòu)等。);數(shù)學(xué)(代數(shù)、微積分等。)和統(tǒng)計(jì)；數(shù)據(jù)領(lǐng)域(特定領(lǐng)域的知識(shí):醫(yī)療、金融、工業(yè)等。).

這些領(lǐng)域共同構(gòu)成了定義中的技能和技術(shù)。它們包括數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)分析、假設(shè)創(chuàng)建、算法、機(jī)器學(xué)習(xí)、優(yōu)化、結(jié)果可視化等等。

數(shù)據(jù)科學(xué)匯集了這些領(lǐng)域和技能，以支持和改進(jìn)從原始數(shù)據(jù)中提取見解和知識(shí)的過程。

什么是 "有用的知識(shí) "？能有一定價(jià)值，能回答或解決現(xiàn)實(shí)世界問題的，是知識(shí)。

數(shù)據(jù)科學(xué)也可以定義為:研究和應(yīng)用數(shù)據(jù)處理和分析的進(jìn)展，為我們提供解決方案和答案。

2.人工智能

機(jī)器會(huì)思考嗎？

1950年，艾倫·圖靈提出了這個(gè)問題，他甚至發(fā)明了一個(gè)著名的測(cè)試來(lái)評(píng)估機(jī)器給出的答案是否與人類給出的答案相似。從此，人工智能的幻想開始了，重點(diǎn)是模仿人類的行為。

你做過那個(gè)測(cè)試了嗎？

人工智能不是《銀翼》的克隆人或《太空堡壘卡拉狄加》的賽昂人。我們可以把人工智能定義為任何具有某種智能行為的機(jī)器或軟件。

什么是智能行為？好問題！這就是分歧所在。隨著機(jī)器新功能的不斷發(fā)展，以前被認(rèn)為是智能的任務(wù)也被從人工智能環(huán)境中剝離出來(lái)。

我們可以將人工智能定義為能夠正確解釋來(lái)自其環(huán)境的數(shù)據(jù)，從中學(xué)習(xí)，并在不斷變化的環(huán)境中使用獲得的知識(shí)執(zhí)行特定任務(wù)的機(jī)器或軟件。

比如能自己停下來(lái)的車就不是智能車；它只是按照套路測(cè)量距離和運(yùn)動(dòng)。我們認(rèn)為能自動(dòng)駕駛的汽車是智能的，因?yàn)樗芨鶕?jù)周圍的事件(在完全不確定的環(huán)境中)做出決策。

人工智能領(lǐng)域包括幾個(gè)分支，目前正處于鼎盛時(shí)期。想象一下，你就會(huì)確切地知道我們?cè)谡務(wù)撌裁?

3.機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能最重要的分支。它的任務(wù)是:研發(fā)技術(shù)，讓機(jī)器在沒有人類明確指令的情況下，能夠自我學(xué)習(xí)，從而執(zhí)行特定的任務(wù)。

機(jī)器將從輸入數(shù)據(jù)集(稱為樣本或訓(xùn)練數(shù)據(jù))中學(xué)習(xí)，并根據(jù)算法檢測(cè)到的模式建立數(shù)學(xué)模型。該模型的最終目標(biāo)是對(duì)來(lái)自同一數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)做出(準(zhǔn)確的)預(yù)測(cè)或決策。

有兩種類型的傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí):

監(jiān)督學(xué)習(xí):當(dāng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)是 "標(biāo)記 "。這意味著，對(duì)于每個(gè)樣本，我們都有對(duì)應(yīng)于觀察變量(輸入)和變量(輸出、目標(biāo)或因變量)的值，我們希望學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)或分類。在這種類型中，我們發(fā)現(xiàn)回歸算法(用于預(yù)測(cè)數(shù)值的算法)和分類算法(當(dāng)輸出限于某些分類值時(shí))。

無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí):當(dāng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)沒有標(biāo)記時(shí)(我們沒有目標(biāo)變量)。這里的目標(biāo)是找到某種結(jié)構(gòu)或模式，比如對(duì)訓(xùn)練樣本進(jìn)行分組，這樣我們就可以對(duì)未來(lái)的樣本進(jìn)行分類。

傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)讓位于更復(fù)雜或更現(xiàn)代的學(xué)習(xí)類型:

集成法:基本上是幾種算法一起使用，把它們的結(jié)果組合起來(lái)，得到更好的結(jié)果。雖然XGBoost是以其在Kaggl《星際爭(zhēng)霸2》，實(shí)力碾壓人類)。

深度學(xué)習(xí):皇冠上的寶石…

4.深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)子領(lǐng)域。

它是基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種具有層次結(jié)構(gòu)的計(jì)算模型，由相互連接的節(jié)點(diǎn)共同工作而形成。這個(gè)名字的靈感來(lái)自(或試圖模仿)大腦的生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

雖然神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)被研究和使用了很多年，但是這方面的進(jìn)展一直比較緩慢；主要是計(jì)算能力不足。雖然近年來(lái)深度學(xué)習(xí)發(fā)展蓬勃，但這部分是由于CPU在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中的使用。但是它 從它開始到現(xiàn)在才十年。

一般認(rèn)為，任何機(jī)器學(xué)習(xí)問題，不管多復(fù)雜，只要把它做得足夠大，都可以用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)解決。如今，深度學(xué)習(xí)的發(fā)展帶動(dòng)了人工智能其他領(lǐng)域的發(fā)展；無(wú)論是更傳統(tǒng)的領(lǐng)域(改進(jìn)已獲得的結(jié)果)還是最熱門的領(lǐng)域:自然語(yǔ)言處理、人工視覺、語(yǔ)音識(shí)別、生成逼真的多媒體內(nèi)容等。

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