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人工智能（第2版）
作者：[美]史蒂芬·卢奇（Stephen Lucci），丹尼·科佩克（Danny Kopec）
出版社：人民邮电出版社
ISBN：9787115488435
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人工智能 一种现代的方法（第3版） 中文 高清完整PDF版 评分:
世界著名计算机教材精选·人工智能：一种现代的方法（第3版）是经典的人工智能教材，已被全世界100多个国家的1200多所大学用作教材。 《世界著名计算机教材精选·人工智能：一种现代的方法（第3版）》的新版全面而系统地介绍了人工智能的理论和实践，阐述了人工智能领域的核心内容，并深入介绍了各个主要的研究方向。全书分为七大部分：第1部分“人工智能”，第II部分“问题求解”，第III部分“知识、推理与规划”，第IV部分“不确定知识与推理”，第V部分“学习”，第VI部分“通信、感知与行动”，第VII部分“结论”。《世界著名计算机教材精选·人工智能：一种现代的方法（第3版）》既详细介绍了人工智能的基本概念、思想和算法，还描述了其各个研究方向前沿的进展，同时收集整理了详实的历史文献与事件。另外，本书的配套网址为教师和学生提供了大量教学和学习资料。 本书适合于不同层次和领域的研究人员及学生，是高等院校本科生和研究生人工智能课的教材，也是相关领域的科研与工程技术人员的重要参考书。 目录 第1部分 人工智能 第1章 绪论 第2章 智能Agent 第Ⅱ部分 问题求解 第3章 通过搜索进行问题求解 第4章 超越经典搜索 第5章 对抗搜索 第6章 约束满足问题 第Ⅲ部分 知识、推理与规划 第7章 逻辑Agent 第Ⅳ部分 不确定知识与推理 第V部分 学习 第Ⅵ部分 通讯、感知与行动 第Ⅶ部分 结论
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210KB人工智能之机器学习常见算法.pdf
2023-02-27⼈⼯智能之机器学习常见算法 摘要 摘要 之前⼀直对机器学习很感兴趣,⼀直没时间去研究,今天刚好是周末,有时间去各⼤技术论坛看看,刚好看到⼀篇关于机器学习不错的⽂章,在这⾥ 就分享给⼤家了. 机器学习⽆疑是当前数据分析领域的⼀个热点内容。很多⼈在平时的⼯作中都或多或少会⽤到机器学习的算法。这⾥IT经理⽹为您总结⼀下 常见的机器学习算法，以供您在⼯作和学习中参考。 机器学习的算法很多。很多时候困惑⼈们都是，很多算法是⼀类算法，⽽有些算法⼜是从其他算法中延伸出来的。这⾥，我们从两个⽅⾯来 给⼤家介绍，第⼀个⽅⾯是学习的⽅式，第⼆个⽅⾯是算法的类似性。 学习⽅式 学习⽅式 根据数据类型的不同，对⼀个问题的建模有不同的⽅式。在机器学习或者⼈⼯智能领域，⼈们⾸先会考虑算法的学习⽅式。在机器学习领 域，有⼏种主要的学习⽅式。将算法按照学习⽅式分类是⼀个不错的想法，这样可以让⼈们在建模和算法选择的时候考虑能根据输⼊数据来 选择最合适的算法来获得最好的结果。 监督式学习： 监督式学习： 在监督式学习下，输⼊数据被称为"训练数据"，每组训练数据有⼀个明确的标识或结果，如对防垃圾邮件系统中"垃圾邮件""⾮垃圾邮 件"，对⼿写数字识别中的"1"，"2"，"3"，"4"等。在建⽴预测模型的时候，监督式学习建⽴⼀个学习过程，将预测结果与"训 练数据"的实际结果进⾏⽐较，不断的调整预测模型，直到模型的预测结果达到⼀个预期的准确率。监督式学习的常见应⽤场景如分类问题 和回归问题。常见算法有逻辑回归（Logistic Regression）和反向传递神经⽹络（Back Propagation Neural Network） ⾮监督式学习： ⾮监督式学习： 在⾮监督式学习中，数据并不被特别标识，学习模型是为了推断出数据的⼀些内在结构。常见的应⽤场景包括关联规则的学习以及聚类等。 常见算法包括Apriori算法以及k-Means算法。 半监督式学习： 半监督式学习： 在此学习⽅式下，输⼊数据部分被标识，部分没有被标识，这种学习模型可以⽤来进⾏预测，但是模型⾸先需要学习数据的内在结构以便合 理的组织数据来进⾏预测。应⽤场景包括分类和回归，算法包括⼀些对常⽤监督式学习算法的延伸，这些算法⾸先试图对未标识数据进⾏建 模，在此基础上再对标识的数据进⾏预测。如图论推理算法（Graph Inference）或者拉普拉斯⽀持向量机（Laplacian SVM.）等。 强化学习： 强化学习： 在这种学习模式下，输⼊数据作为对模型的反馈，不像监督模型那样，输⼊数据仅仅是作为⼀个检查模型对错的⽅式，在强化学习下，输⼊ 数据直接反馈到模型，模型必须对此⽴刻作出调整。常见的应⽤场景包括动态系统以及机器⼈控制等。常见算法包括Q-Learning以及时间 差学习（Temporal difference learning） 在企业数据应⽤的场景下， ⼈们最常⽤的可能就是监督式学习和⾮监督式学习的模型。 在图像识别等领域，由于存在⼤量的⾮标识的数据 和少量的可标识数据， ⽬前半监督式学习是⼀个很热的话题。 ⽽强化学习更多的应⽤在机器⼈控制及其他需要进⾏系统控制的领域。 算法类似性 算法类似性 根据算法的功能和形式的类似性，我们可以把算法分类，⽐如说基于树的算法，基于神经⽹络的算法等等。当然，机器学习的范围⾮常庞 ⼤，有些算法很难明确归类到某⼀类。⽽对于有些分类来说，同⼀分类的算法可以针对不同类型的问题。这⾥，我们尽量把常⽤的算法按照 最容易理解的⽅式进⾏分类。 回归算法： 回归算法： 回归算法是试图采⽤对误差的衡量来探索变量之间的关系的⼀类算法。回归算法是统计机器学习的利器。在机器学习领域，⼈们说起回归， 有时候是指⼀类问题，有时候是指⼀类算法，这⼀点常常会使初学者有所困惑。常见的回归算法包括：最⼩⼆乘法（Ordinary Least Square），逻辑回归（Logistic Regression），逐步式回归（Stepwise Regression），多元⾃适应回归样条（Multivariate Adaptive Regression Splines）以及本地散点平滑估计（Locally Estimated Scatterplot Smoothing） 基于实例的算法 基于实例的算法 基于实例的算法常常⽤来对决策问题建⽴模型，这样的模型常常先选取⼀批样本数据，然后根据某些近似性把新数据与样本数据进⾏⽐较。 通过这种⽅式来寻找最佳的匹配。因此，基于实例的算法常常也被称为"赢家通吃"学习或者"基于记忆的学习"。常见的算法包括 k- Nearest Neighbor(KNN), 学习⽮量量化（Learning Vector Quantization， LVQ），以及⾃组织映射算法（Self-Org
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