# Principles-and-Practice-of-Artificial-Intelligence
nudt人工智能原理与实践复习资料
nudt人工智能原理与实践复习资料_Principles-and-Practice-of-Artificia （108个子文件） 
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Q学习.jpg 68KB README.md 97B
elegantnote.pdf 7.09MB 单层感知器的三要素.pdf 227KB 线性判别分析.pdf 224KB minmax性质.pdf 214KB Q学习思想.pdf 209KB 神经元单元特性.pdf 188KB 支持向量机.pdf 179KB MP神经元模型.pdf 178KB 自底向上.pdf 170KB 混淆矩阵.pdf 167KB 机器学习的分类.pdf 166KB 非线性激励层.pdf 164KB 两种通用的学习类型.pdf 162KB 归纳偏好.pdf 154KB BP神经网络的三要素.pdf 146KB delta信号的BP过程.pdf 146KB K近邻.pdf 144KB 决策树.pdf 138KB 基于知识的Agent.pdf 138KB 贝尔曼方程.pdf 131KB 图搜索和树搜索.pdf 130KB 时序差分值学习思想.pdf 125KB BP-神经元作用函数.pdf 123KB 基于析取式的链式推理.pdf 119KB 3大学派.pdf 118KB 时序差分学习.pdf 117KB BP网络结构.pdf 116KB CNN结构.pdf 115KB 强化学习算法.pdf 114KB 连续非线性作用函数.pdf 107KB wake.pdf 105KB 聚类目标.pdf 102KB 最一般合一元.pdf 102KB BP的数学原理.pdf 101KB sleep.pdf 95KB 基于模型的方法.pdf 89KB Q学习.pdf 89KB 逐层训练方式的特点.pdf 87KB 梯度消失.pdf 82KB Agent类型.pdf 79KB 非线性回归.pdf 78KB alpha-beta-sol.pdf 76KB 马尔可夫决策过程.pdf 76KB Agent.pdf 75KB 机器学习思路.pdf 74KB 分段线性作用函数.pdf 74KB BP网络相关记号.pdf 73KB PEAS.pdf 73KB NeuronFreeVectorIllustration.pdf 73KB 评价函数例题-1.pdf 69KB 混淆矩阵例题.pdf 68KB K均值.pdf 67KB NFL.pdf 65KB 提前停止.pdf 64KB 贝叶斯网络全局语法语义.pdf 64KB 余弦和相关系数关系.pdf 63KB K折交叉验证.pdf 57KB 单层感知器-或-异或.pdf 49KB 评价函数例题.pdf 48KB 问题求解例子+Ans.pdf 44KB 问题求解例子.pdf 44KB 创建聚类树的策略.pdf 43KB 定理证明例子.pdf 43KB 搜索策略例题.pdf 41KB 阈值型f.pdf 41KB alpha-beta.pdf 41KB 层次聚类举例可视化.pdf 39KB CPT.pdf 38KB 互连型神经网络.pdf 38KB 符号主义的困境.pdf 37KB 基于效用的Agent.pdf 37KB 层内有互连型.pdf 37KB 层次聚类举例.pdf 36KB 单纯型.pdf 36KB 计算MP神经元的输出.pdf 36KB 卷积层.pdf 35KB 有反馈型.pdf 35KB 基于目标的反射Agent.pdf 34KB 基于模型的反射Agent.pdf 34KB logo.pdf 34KB 学习Agent.pdf 33KB 归结.pdf 33KB 简单反射Agent.pdf 32KB 单层处理单元.pdf 31KB 谁是间谍.pdf 28KB 机器人搬箱子.pdf 24KB 标准-归结.pdf 24KB 归结-1.pdf 23KB BP学习的基本思想.pdf 23KB 贝叶斯网络.pdf 23KB 归结-2.pdf 23KB 归结-3.pdf 23KB 池化.pdf 23KB 典型强化学习算法.pdf 19KB 贝叶斯网络局部语法语义.pdf 17KB scatter.pdf 16KB 不确定性.pdf 11KB共 108 条
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