FALL-2008 人工智能导论第一次大作业 2008-11-8
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Bayes 分类器——算法设计
一、 问题描述
1． 使用决策树(Decision tree)分类算法、朴素贝叶斯（Naïve Bayes）算法或者 K-近邻（kNN）
算法（三者任选其一）对给定的训练数据集构造分类器，并在测试数据集上进行分
类预测。
2． 数据集描述：
Tic-tac-toe 游戏的二叉分类。Tic-tac-toe 游戏示例如下：
游戏双方分别使用 X 和 O 来填充九宫格，哪方先将三个格子连接成一条直线（水平，
竖直或对角线均可），则此方获胜。例如上图中，执 O 的一方获胜。
数据集中每一行描述一局游戏结束时的状态，前九个属性描述 9 个方格中的元素，
最后一个属性为分类标签（x 方赢或输）。详细的说明请参看附件中的数据说明文档。
3． 相关文件说明：
文件名称
文件描述
training.txt
训练数据集
test.txt
测试数据集
tic-tac-toe.names.txt
详细数据说明文档
result.txt
预测分类数据集
4． 算法有效性验证：
训练分类器时，可以使用课上提到的 k 折交叉验证方法以检测算法有效性。
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