人工智能（本科）知识点总结

人工智能（本科）知识点总结 人工智能是一门多领域交叉的学科，它的知识点涵盖了数学、计算机科学、工程学、哲学等多个方面。在本科阶段，学生需要了解人工智能的基本概念、原理和方法，本文将对人工智能的知识点进行总结。 自动优化超参数的办法： 自动优化超参数是机器学习中的一种重要技术，目的是为了找到最优的模型超参数以提高模型的性能。有多种方法可以实现自动优化超参数，常见的有网格搜索、随机搜索和贝叶斯优化等。 1.1 网格搜索（Grid Search） 网格搜索是最简单的一种自动优化超参数的方法，它通过遍历所有可能的超参数组合来找到最优的超参数。该方法的缺点是计算开销大，需要遍历大量的超参数组合。 1.2 随机搜索（Random Search） 随机搜索是另一种自动优化超参数的方法，它通过随机采样来生成超参数组合，然后选择最优的超参数。该方法的优点是计算速度快，但可能会错过最优的超参数。 1.3 贝叶斯优化（Bayesian Optimization） 贝叶斯优化是基于贝叶斯统计学的一种自动优化超参数的方法，它通过构建概率模型来表示超参数的分布，然后使用采样算法来生成超参数组合。该方法的优点是可以处理高维超参数空间，但计算开销较大。 ONE-HOT 编码： ONE-HOT 编码是一种常用的编码方法，它将一个分类变量的每个类别转换成一个二进制向量，其中只有一个元素是 1，其余都是 0。该方法的优点是可以避免类别之间的相关性，但缺点是可能会导致维度爆炸。 2.1 原理和特点： ONE-HOT 编码的原理是将一个分类变量的每个类别转换成一个二进制向量，然后使用这些二进制向量作为输入特征。该方法的特点是可以避免类别之间的相关性，但可能会导致维度爆炸。 2.2 注意事项： 2.2.1 维度爆炸： ONE-HOT 编码可能会导致维度爆炸，因为每个类别都需要一个二进制向量来表示。这可能会导致模型的计算开销增加。 2.2.2 稀疏性： ONE-HOT 编码也可能会导致稀疏性，因为大多数元素都是 0，只有一个元素是 1。这可能会导致模型的计算开销增加。 绪论： 人工智能是一门多领域交叉的学科，它的发展历史可以追溯到 1956 年美国达特茅斯会议。自那以后，人工智能经历了多次发展和衰退，直到现在仍在不断发展。 3.1 人工智能： 3.1.1 人工智能概念诞生： 1956 年美国达特茅斯会议是人工智能的诞生地，该会议提出了人工智能的概念和定义。 3.1.2 1958 年 rosenblatt 发明感知机： 1958 年 rosenblatt 发明了感知机，这是人工智能的早期成果之一。 3.1.3 1960 年通用问题求解（GPS）理论： 1960 年，人工智能领域提出了通用问题求解（GPS）理论，该理论提出了解决问题的基本步骤。 3.1.4 1965 年 DENDRAL 专家系统问世： 1965 年，DENDRAL 专家系统问世，这是人工智能领域的重要成果之一。 3.1.5 1969 年感知机的局限性和计算能力能力的限制使联结主义陷入低谷： 1969 年，感知机的局限性和计算能力能力的限制使联结主义陷入低谷，这是人工智能发展过程中的一个低谷期。 3.1.6 1983 年 JJhopfield 解决 NP 难问题，使得联结主义重新受到人们关注： 1983 年，JJhopfield 解决了 NP 难问题，使得联结主义重新受到人们关注。 3.1.7 20 世纪 80 年代符号主义代表方法决策树和基于逻辑学习的兴起： 20 世纪 80 年代，符号主义代表方法决策树和基于逻辑学习的兴起，这是人工智能发展过程中的一个重要阶段。 3.1.8 1986 年 BP 算法的发明： 1986 年，BP 算法的发明是人工智能发展过程中的一个重要事件。 3.1.9 20 世纪 90 年代统计学习登场，代表技术是 SVM： 20 世纪 90 年代，统计学习登场，代表技术是 SVM，这是人工智能发展过程中的一个重要阶段。