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哲学| 社科| 物理学| 人工智能| 逻辑学| 其他| 数学|

计算机如何下象棋——人工智能笔记9: 马耀基 2017-4-27 23:38; 穷举法从逻辑上说，下棋是一种简单的活动，因为它的可能性是有限的。可用穷举法，考虑所有的可能性，一直思考到棋局结束。具体如何用穷举法，还要进一步考虑。下棋是你来我往，你一步我一步，不但要考虑自己的选择，还要考虑对手的选择，而我们又不知道对手接下来会怎么下。一种常用的方法是假设对手总是做出 ...; 个人分类: 人工智能|6161 次阅读|没有评论

博弈树搜索算法——人工智能笔记8: 马耀基 2017-4-4 00:34; 博弈树分钱币博弈。有一堆钱币，由两位选手轮流进行分堆。要求每个选手每次只能把其中某一堆分成数目不等的两小堆，直到不能再分为止。哪个选手遇到不能再分的情况，就为输。假设这堆钱币的数量为 7 。博弈树如下。有 max 和 min 两个选手，节点中的 min 和 max ，表示当前节点由响应的选手进行选择 ...; 个人分类: 人工智能|16883 次阅读|没有评论

遗传算法——人工智能笔记7: 热度 3 马耀基 2017-1-13 14:44; 根据生物学理论，生物的性状由基因决定，而基因会发生变化，有一些变化使得生物的生存能力变强，而另一些变化效果相反。那些不适应环境的生物会被淘汰，适应的才能生存下来的。而它们后代的基因又会变化。不断重复这个过程，大自然最后选择出具有很强生存能力的生物。美国的科学家 J.Holland 借鉴了进化论于 1975 ...; 个人分类: 人工智能|5334 次阅读|3 个评论热度 3

K-近邻算法——人工智能笔记6: 马耀基 2017-1-12 15:27; 基本思想通常的学习算法都是从训练样本中学到目标函数，然后把目标函数用到新样例中。 K- 近邻算法不同，它并没学到这样的普遍函数，只是把训练样例存起来，当来了新样例的时候，根据新样例和训练样例的关系，赋给新样例一个函数值。它的基本思想是这样的：在和新样例最相似的 k 个训练样例中，最多样例属 ...; 个人分类: 人工智能|3257 次阅读|没有评论

人工神经网络——人工智能笔记5: 热度 1 马耀基 2017-1-6 01:24; 函数拟合现实中各种各样的问题都可以归结为函数问题。比如医生诊断疾病，他得到病人检查的各种参数，体温、血压、血检报告和 CT 扫描的各种数据等，然后判断他是否健康，还是得了什么病。这个例子里，各种参数就是函数的自变量，病人的健康情况是函数值，比如健康是 0 ，有病是 1 ，也可以 ...; 个人分类: 人工智能|3899 次阅读|4 个评论热度 1

决策树算法——人工智能笔记4: 马耀基 2017-1-2 14:08; 决策树这是一颗决策树，根据天气状况来判断某天是否适合打网球。假设某一天情况是这样的，（天气：晴天；温度：高温；湿度：高，风力：强），那么按照这颗决策树，这一天不适合打网球。决策树不但能表示属性的合取，而且能表示析取，比如上面的决策树，表示适合打网 ...; 个人分类: 人工智能|9019 次阅读|没有评论

机器学习的归纳偏好——人工智能笔记3: 热度 1 马耀基 2017-1-1 15:18; 归纳偏好机器学习本质上是归纳推理。从有限的已知数据得到普遍的知识，不能从逻辑推理得到。比如从犹太人 a 很聪明，犹太人 b 很聪明，犹太人 c 很聪明，推出所有犹太人都很聪明。这个推理不是必然成立的，里面包含了某种偏好它才能成立。机器学习中把这样的偏好称为归纳偏好。归纳偏好的严格定义：已知 ...; 个人分类: 人工智能|6923 次阅读|1 个评论热度 1

归纳推理和机器学习——人工智能笔记2: 马耀基 2016-12-31 14:21; 归纳推理推理包括演绎推理和归纳推理。所有的人都离不开空气，张三是人。从这两句话可推出张三离不开空气。这就是演绎推理，前提包含了结论，前提正确则一定结论正确。第一天太阳从东边升起，第二天太阳从东边升起，第三天太阳也从东边升起，……。自有地球以来，太阳都从东边升起。因此太阳 ...; 个人分类: 人工智能|5979 次阅读|没有评论

计算和机器学习——人工智能笔记1: 马耀基 2016-12-31 11:57; 计算我们知道计算机不会思考，只能做些僵化死板不需要任何灵活性的工作，比如加减乘除的计算。当然它的工作不限于我们通常理解的计算。比如可以将一列数进行排序， 3,7,4,20,6 ，从大到小排序。计算机将这列数扫描一遍，取出最大的数，将其放在首位。再将剩下的数扫描一次，再取出最大的数。重复多次，排序就完成 ...; 个人分类: 人工智能|2972 次阅读|没有评论

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