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aima-python:Russell和Norvig的“人工智能-一种现代方法”中算法的Python实现
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ipynb:48个
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2021-02-19
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aima-python 《》一书的Python代码。 您可以将其与AI课程一起使用,也可以自己学习。 我们正在寻找来提供帮助。 第4版更新 该书的第四版将于2020年发布,因此我们正在更新代码。 此处的所有代码将反映第4版。 更改包括: 从Python 3.5移至3.7。 更加注重Jupyter(Ipython)笔记本。 使用外部包(tensorflow等)的更多项目。 项目结构 完成后,该项目将为本书中的所有伪代码算法提供Python实现,以及测试和使用示例。 对于每个主要主题,例如search ,我们提供以下文件: search.ipynb和search.py :所有伪代码算法的实现,以及必要的支持功能/类/数据。 .py文件是从.ipynb文件自动生成的; 这样做的想法是,可以更轻松地阅读.ipynb文件中的文档。 search_XX.ipynb :显示如何使用代码的笔记
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aima-python:Russell和Norvig的“人工智能-一种现代方法”中算法的Python实现 (203个子文件)
.coveragerc 28B
.flake8 131B
.gitignore 914B
.gitmodules 91B
IMAGE-CREDITS 377B
pytest.ini 108B
pytest.ini 53B
search.ipynb 662KB
learning.ipynb 648KB
learning_apps.ipynb 541KB
probability.ipynb 397KB
search4e.ipynb 323KB
mdp.ipynb 274KB
logic.ipynb 260KB
obsolete_search4e.ipynb 258KB
planning.ipynb 243KB
csp.ipynb 226KB
Image Edge Detection.ipynb 214KB
classical_planning_approaches.ipynb 181KB
improving_sat_algorithms.ipynb 148KB
arc_consistency_heuristics.ipynb 92KB
planning_partial_order_planner.ipynb 84KB
mdp_apps.ipynb 83KB
planning_graphPlan.ipynb 82KB
games.ipynb 63KB
knowledge_version_space.ipynb 58KB
knowledge_FOIL.ipynb 47KB
games4e.ipynb 47KB
nlp.ipynb 46KB
neural_nets.ipynb 46KB
probability4e.ipynb 39KB
nlp_apps.ipynb 39KB
nlp_apps.ipynb 39KB
planning_angelic_search.ipynb 37KB
knowledge_current_best.ipynb 37KB
text.ipynb 36KB
planning_hierarchical_search.ipynb 34KB
Image Segmentation.ipynb 33KB
vacuum_world.ipynb 29KB
RNN.ipynb 29KB
viterbi_algorithm.ipynb 28KB
agents.ipynb 27KB
Grammar.ipynb 22KB
reinforcement_learning.ipynb 21KB
Optimizer and Backpropagation.ipynb 19KB
Objects in Images.ipynb 19KB
Parsing.ipynb 19KB
planning_total_order_planner.ipynb 18KB
Learners.ipynb 16KB
Passive Reinforcement Learning.ipynb 15KB
Loss Functions and Layers.ipynb 12KB
Active Reinforcement Learning.ipynb 7KB
intro.ipynb 6KB
Introduction.ipynb 3KB
index.ipynb 2KB
pop.jpg 107KB
model_utility_based_agent.jpg 68KB
model_goal_based_agent.jpg 60KB
model_based_reflex_agent.jpg 56KB
aima3e_big.jpg 56KB
decisiontree_fruit.jpg 45KB
cake_graph.jpg 43KB
sprinklernet.jpg 42KB
simple_reflex_agent.jpg 40KB
simple_problem_solving_agent.jpg 40KB
wall-icon.jpg 35KB
general_learning_agent.jpg 32KB
ge2.jpg 26KB
ge4.jpg 23KB
4.jpg 21KB
ge1.jpg 21KB
ge0.jpg 20KB
-0.4.jpg 20KB
-4.jpg 19KB
-0.04.jpg 17KB
ensemble_learner.jpg 16KB
grid_mdp.jpg 13KB
grid_mdp_agent.jpg 6KB
dirt05-icon.jpg 2KB
vacuum-icon.jpg 1KB
gridworld.js 4KB
canvas.js 4KB
continuousworld.js 2KB
LICENSE 1KB
makefile 562B
README.md 19KB
CONTRIBUTING.md 10KB
SUBMODULE.md 599B
stapler_bbox.png 1.31MB
RCNN.png 489KB
rnn_connections.png 330KB
nn_steps.png 247KB
broxrevised.png 229KB
backprop.png 187KB
random_forest.png 186KB
restaurant.png 171KB
stapler1-test.png 131KB
stapler.png 131KB
derivative_of_gaussian.png 111KB
rnn_units.png 111KB
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