人工智能期中作业
一字棋编程
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一、程序设计思想：
1.通过判断一字棋的棋局是否与之前搜索过的棋局重复来减小搜索的复杂度。（通过对称属性来判断是否重复）
2.主程序采用递归的思想来解决此类复杂问题。主程序的功能为按照αβ剪枝策略算出当前棋局的分数，依次递归。
int jianzhi(enzo a,int tier)为整个程序的关键函数。其中enzo 是结构体类型（自定义），int tier 为层数。
递归如下：v[tier]=max(jianzhi(a,tier+1),v[tier]);（其中a每次传递之前都会被更新）。
3.如何判断是否是αβ剪枝是关键。先用int v[4]数组来存储第0 、1、2、3层的分数。初始值分别为-100,100，-100,100。共有3种α剪枝情况和1中β剪枝情况。详情见Int aorb();子函数。
二、程序源代码：
#include
#include
using namespace std;
int jzs=0;
int ajz=0,bjz=0;
int v[4]= {-100,100,-100,100};
class enzo
{
public:
int a[3][3];//棋局
enzo()//初始构造函数
{
for(int i=0; i<3; i++)
for(int j=0; j<3; j++)
a[i][j]=2;
}
void pr()//输出棋局
{
for(int i=0; i<3; i++)
{
for(int j=0; j<3; j++)
{
if(a[i][j]==1) cout<<'X'<<" ";
if(a[i][j]==0) cout<<'O'<<" ";
if(a[i][j]==2) cout<<". ";
}
cout< } } }; //计算数组的静态估值 int value_1(enzo a,int b) { int v=0; for(int i=0; i<3; i++) { for(int j=0; j<3; j++) if(a.a[i][j]==2) a.a[i][j]=b; } // a.pr(); for(int i=0; i<3; i++) if(a.a[i][0]==b&&a.a[i][1]==b&&a.a[i][2]==b) v++; for(int i=0; i<3; i++) if(a.a[0][i]==b&&a.a[1][i]==b&&a.a[2][i]==b) v++; if(a.a[0][0]==b&&a.a[1][1]==b&&a.a[2][2]==b) v++; if(a.a[0][2]==b&&a.a[1][1]==b&&a.a[2][0]==b) v++; return v; } int value(enzo a) { return(value_1(a,1)-value_1(a,0)); } bool sym(enzo a,enzo b)//判断是否上下左右斜对称（没有考虑旋转的情况） { if(a.a[0][1]==b.a[0][1]&&a.a[1][1]==b.a[1][1]&&a.a[2][1]==b.a[2][1]) //左右对称 if(a.a[0][0]==b.a[0][2]&&a.a[1][0]==b.a[1][2]&&a.a[2][0]==b.a[2][2]) if(a.a[0][2]==b.a[0][0]&&a.a[1][2]==b.a[1][0]&&a.a[2][2]==b.a[2][0]) return true; if(a.a[1][0]==b.a[1][0]&&a.a[1][1]==b.a[1][1]&&a.a[1][2]==b.a[1][2]) //上下对称 if(a.a[0][0]==b.a[2][0]&&a.a[0][1]==b.a[2][1]&&a.a[0][2]==b.a[2][2]) if(a.a[2][0]==b.a[0][0]&&a.a[2][1]==b.a[0][1]&&a.a[2][2]==b.a[0][2]) return true; if(a.a[0][0]==b.a[0][0]&&a.a[1][1]==b.a[1][1]&&a.a[2][2]==b.a[2][2]) //两个斜对称 if(a.a[0][1]==b.a[1][0]&&a.a[0][2]==b.a[2][0]&&a.a[1][2]==b.a[2][1]) if(a.a[1][0]==b.a[0][1]&&a.a[2][0]==b.a[0][2]&&a.a[2][1]==b.a[1][2]) return true; if(a.a[0][2]==b.a[0][2]&&a.a[1][1]==b.a[1][1]&&a.a[2][0]==b.a[2][0]) if(a.a[0][0]==b.a[2][2]&&a.a[0][1]==b.a[1][2]&&a.a[1][0]==b.a[2][1]) if(a.a[2][2]==b.a[0][0]&&a.a[1][2]==b.a[0][1]&&a.a[2][1]==b.a[1][0]) return true; return false; } bool nsym(enzo a,enzo b) { if(sym(a,b)) return false; else return true; } int aorb()//a - 0 b -1 { if(v[0]>=v[1]&&v[0]!=-100&&v[1]!=100) { jzs++; cout< ajz++; return 1; } else if(v[0]>=v[3]&&v[0]!=-100&&v[3]!=100) { jzs++; cout< ajz++; return 1; } else if(v[2]>=v[3]&&v[2]!=-100&&v[3]!=100) { jzs++; cout< ajz++; return 1; } else if(v[1]<=v[2]&&v[1]!=100&&v[2]!=-100) { jzs++; cout< bjz++; return 1; } else return 0; } int jianzhi(enzo a,int tier) { //a.pr(); if(tier==4) return value(a); if(tier%2)//极小层 { vector for(int i=0; i<3; i++) { for(int j=0; j<3; j++) { if(a.a[i][j]==2) { int u=0; int qq=0; a.a[i][j]=0; for(u=0; u<(int)hi.size(); u++) { if(sym(hi[u],a)) break; } if((int)hi.size()==u) { hi.push_back(a); v[tier]=min(jianzhi(a,tier+1),v[tier]); if(aorb()) qq=1; } a.a[i][j]=2; if(qq==1) { a.pr(); cout< v[tier]=100; return -100; } } } } int hj=v[tier]; v[tier]=100; return hj; } Else//极大层 { vector for(int i=0; i<3; i++) { for(int j=0; j<3; j++) { if(a.a[i][j]==2) { int u=0; int qq=0; a.a[i][j]=1; for(u=0; u<(int)hi.size(); u++) { if(sym(hi[u],a)) break; } if((int)hi.size()==u) { hi.push_back(a); v[tier]=max(jianzhi(a,tier+1),v[tier]); if(aorb()) qq=1; } a.a[i][j]=2; if(qq==1) { a.pr(); v[tier]=-100; return 100; } } } } int hj=v[tier]; v[tier]=-100; return hj; } } int main() { enzo a0; jianzhi(a0,0); cout<<"一共"< cout<<"一共"< } 三、αβ剪枝搜索过程（其中’.’表示空） 共发生了23次α剪枝，5次β剪枝。共28次剪枝。 程序仅供参考。 《人工智能》讲述21世纪中期，人类的科学技术已经达到了相当高的水平，一个小机器人为了寻找养母，为了缩短机器人和人类差距而奋斗的故事。下面给大家分享《人工智能》范文，欢迎阅读！ 《人工智能》观后感1 故事设定在21世纪中期，由于温室效应，南北极冰川融化，地球上很多城市被淹没。此时，人类科技已经高度发达，人工智能机器人就是人类发明出来用以应对恶劣自然环境的科技手段之一，而且，机器人制造技术已经高度发达，先进的机器人不但拥有可以乱真的人类外表，还能感知自身的存在。 影片中莫妮卡的儿子马丁重病住院，生命危在旦夕，为了缓解伤痛的心情，她领养了机器人小孩大卫，机器人大卫的生存使命就是爱她。一开始莫妮卡并不接受大卫，她认为大卫只是一个没有感情的机器人，到后来，在大卫一声声“妈妈”的呼唤中，莫妮卡接受了这个为爱而生的机器人大卫，把大卫当作自己的孩子。 莫妮卡真正的孩子马丁苏醒，恢复健康，回到了家里，一系列的事情使大卫“失宠”，最后被莫妮卡抛弃。 在躲过机器屠宰场的残酷追杀后，大卫在机器情人乔的帮助下，开始寻找自己的生存价值渴望变成真正的小孩，重新回到莫妮卡妈妈的身边。谁也不知道他 能否完成自己的心愿，脱胎换骨成为真正的人，等待他们的只是凶吉难料的旅程…… 他的程序是爱。当爱成为他生存的唯一理由，这个孩子无法不穷其毕生去寻找、去等待，千年万载，轮回往复。 “让妈妈爱我”——这样一个简单到极点的愿望，在孩子蔚蓝的眼睛里闪烁。这个信念支撑着大卫在深海度过了两千年漫长岁月，一直到冰川侵蚀海洋，一直到人类灭绝，高智慧的机器人出现在地球。 我又怎么能忍住自己的泪水，为了他，为了他从出生就无法抹去的烙印。他是机器，它的程序是爱。 大卫听说了匹诺曹的故事，他坚信他会遇到美丽的蓝衣仙女，仙女会把他变成真正的孩子。然而两千年后，大卫触碰蓝衣仙女，她却在孩子的拥抱中风化瓦解，变成无数狰狞的碎片。仙女残破的面颊温柔依旧，但是她曾经优雅的身躯居然是一具空壳——童话和梦想的空壳，人类谎言铸就的残躯碎体，就这样冰冷冷地展现在孩子面前，残忍得决绝。 大卫被机器人解救后，他恳求再见一次妈妈，机器人答应了，但“复活”的妈妈仅能存活一天，之后什么都不剩下，大卫同意了。 单选题： 1.生物特征识别技术不包括（）。（3.0分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 我的答案：A√答对 2.（）是人工智能的核心，是使计算机具有智能的主要方法，其应用遍及人工智能的各个领域。（ 3.0分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片 我的答案：B√答对 3.下列选项中，不属于生物特征识别技术的是（）。（3.0分） A.步态识别 B.声纹识别 C.文本识别 D.虹膜识别 我的答案：C√答对 4.（）是自然语言处理的重要应用，也可以说是最基础的应用。（3.0分） A.文本识别 B.机器翻译 C.文本分类 D.问答系统 我的答案：C√答对 5.（）是指直接通过肢体动作与周边数字设备和环境进行交互。（3.0分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 我的答案：A√答对 6.立体视觉是（）领域的一个重要课题，它的目的在于重构场景的三维几何信息。（3.0分） A.人机交互 B.虚拟现实 C.自然语言处理 D.计算机视觉 我的答案：D√答对 7.（），中共中央政治局就人工智能发展现状和趋势举行第九次集体学习。（3.0分） A.2018年3月15日 B.2018年10月31日 C.2018年12月31日 D.2019年1月31日 我的答案：B√答对 8.（）是通过建立人工神经网络，用层次化机制来表示客观世界，并解释所获取的知识，例如图像、声音和文本。（3.0分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片 我的答案：A√答对 9.下列对人工智能芯片的表述，不正确的是（）。（3.0分） A.一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的芯片 B.能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算 C.目前处于成熟高速发展阶段 D.相对于传统的CPU处理器，智能芯片具有很好的并行计算性能 我的答案：C√答对 不一样的眼光看<人工智能> 初中开始就很喜欢科幻小说和电影，各种新老科幻题材作品看了不少，《星球大战》的宏大场面和亦神亦幻的原力，《黑客帝国》的炫酷动作和巧妙构思，还有《终结者》前三部对于人类未来的思考，《阿凡达》美妙的潘多拉星球...《人工智能》没有一般科幻片里火爆的打斗场面，但涵盖了大量科幻迷们一直探讨的问题，并带给我们别样的感动。 第一次看《人工智能》好像是高二的一个小假期，记得是晚上看了一遍不过瘾第二天又看了一遍。一晃几年过去，公选课上再看一遍，如今更成熟全面的眼光看这部经典，不得不说导演太给力了，电影里包含了大量科幻题材作品一直在探讨的问题，如人类的未来、永恒、人性、人类与机器人的关系等等，电影里围绕David对他妈妈执着的爱开展，网上对电影里人性的评价太多了，人性这么复杂的东西区区两千字怎么讲的清，这里我就主要站在一个工科学生的角度谈谈电影里的机器人吧。 首先，开始时一个女的机器人，为的是给一群公司内部人员展示老一代机器人所能达到的水平，并顺场带出了几个非常经典的关于人与机器人的伦理问题，这个机器人与后面大多数机器人一样，出厂就被设定了对人类惟命是从，甚至当众脱衣也是毫不犹豫，这完全是一个工具，不带有任何人类的感情与思想。但是有一个细节，就是当“她”的脸部被打开又装回去之后，导演给了一个特写，就是“她”掏出了一个小镜子在自己化妆！这是一个多么人性化的举动！但这终究还是“她”自身程序设定的一部分，不得不佩服导演，这一前一后的鲜明对比，更加突出了机器人的工具性，为后来电影的基调做了铺垫，也更突出了主角David 那种人类情感和思想产生的可贵性。 第二个出场的机器人就是我们电影里的主角David，关于David和她妈妈的感情纠结我觉得不是我这工科学生所能讲得清的（但我想我能理解），我也是上网看了些影评才知道什么俄狄浦斯情结，还有人说David对妈妈的爱，根本就不是儿子对母亲的爱，而是一种男女之间占有式的爱，我只能说“A hundred readers have a hundred Hamlet”。且抛开David 所具有的人类感情不说，单单看David 这部机器人的设计我觉得就有问题。首先是他吃东西会损坏自己，作为一个能拥有人类思想和情感的最先进机器人，居然连一个进食系统都没有，不就一根食管加一个食品收集装置嘛，我都能想出来要怎么做这么一个进食系统，那些设计师们真不知道干嘛去了。还有就是关于他睡觉的问题，作为一个以安慰人为目的而设计生产的智能机器人为什么就不能多设定一个程序让他可以“睡觉”呢，尽管机器人不用睡觉，但让一个妈妈哄她的孩子入睡绝对是一个绝好的“安慰”，看来那些设计师真不咋滴。不过我也知道这是导演的故意安排，不能吃东西是为了突出David为了争宠不惜自残，不用睡觉就能听到妈妈讲关于蓝衣仙女的故事，开始看的时候觉得合情合理，回头再看，作为一个学工科并看了那么多科幻作品里先进机器人的我，表示，无法接受。 2020人工智能技术的五大改变 虽然近年来人工智能经常成为热门议题，但它还远未实现真正的成就。人工智能技术发展的主要障碍在于投资成本，投资成本影响短期内的回报。而当时机成熟时，投资AI的公司却可以获得巨大的回报。在最近的一份报告中，麦肯锡预测人工智能领头企业未来将会实现现金流翻倍。 我们可以在谷歌母公司alphabet财报收入中的“其他投注”里看到一些证据，如2018年其人工智能项目亏损达33.5亿美元。其中，deep mind亏损5.71亿美元，欠母公司14亿美元。由于去年9月技术上的延误，自动驾驶项目waymo 的估值下调了40% 。 其他公司也在进行大规模且昂贵的人工智能服务器项目，如百度、facebook、特斯拉、阿里巴巴、微软和亚马逊。除特斯拉外，上述其他公司现金充裕，能够负担人工智能项目所需的转型成本和资本支出。 尽管科技巨头们在人工智能领域投入了大量资金，但大多数受益的行业本身并不属于科技行业。在re-work 的深度学习和人工智能峰会，与会的人工智能工程师和浪潮ai服务器高管们就他们所带头的项目进行了演示和讨论。 2020，AI技术将会有哪些改变? 1、训练AI知道它“不知道什么” 随着越来越多的医疗保健公司寻求利用人工智能获得准确性，“人类和机器谁能更好地进行医疗诊断”这一问题的答案将在未来十年揭晓。 人工智能初创公司curai 正在研究这样一个问题：如何训练一个模型，让它知道自己什么时候不知道，这样人类就可以介入，避免模型对未知疾病的错误分类。这种方法被称为“人机回圈”。 2、减轻呼叫中心负担 美国联合健康集团在2017年接到了3600万个电话，其中有760万个电话转给了人工智能。这个ai服务器平台的解决方案包括：预检查入口和索赔队列的深度学习、用自动语音识别(asr)实现音频到文本的翻译、自然语言处理(nlp)的无监督聚类算法，生成新的呼叫参数和自动转移呼叫。 3、零售巨头大规模投资人工智能 沃尔玛实验室、宝洁公司和塔吉特百货公司(target)等零售业巨头也出席了本次会议，并介绍了他们计划如何进一步优化零售体验。也许在过去十年里，这些公司被竞争对手(如亚马逊)抢了不少重要领地，但是现在它们也正在抱着谨慎的态度拥抱技术和人工智能。 想象一下这样的购物体验：手推车很多，收银员结算台一直开着，库存充足。与倡导无人超市的amazon go不同，沃尔玛更关注的是库存控制，而不是取代收银员。 4、人工智能可能用来保护隐私权 随着监管机构和社交媒体用户开始质疑用隐私交换免费服务的公平性，隐私问题就一直是新闻头条的常客。自剑桥分析事件爆发以来，这场战斗已接近两年了， 修剪樹枝新技術(New Pruning Technique) 前人以為修剪樹枝是無技術可言的，所以總是拿起鋸子爬到樹上,割下樹枝便算完成任務，後果往往是出現腐木，更嚴重的會成為空心樹,增加倒樹峙的危險性。 以前一般錯誤的剪枝方法包括下列情況 l.餘下一條殘枝柄(stub):殘枝柄大多數會迅速枯萎死亡(見圖001 )。 2.剪枝太接近樹幹，把枝圈領也割掉：因為枝圈領不是樹枝的一部分,所以割掉就等於殤害樹主幹，引效幹木腐壞成為空心樹。 3.餘下單一條直莖：近年中國的路旁樹全部都是這樣處理的。由一幹樹莖長出來的枝全部是淺生的莖上枝，後杲是增加樹枝掉下的危險性。(見圖002見圖003 )。 4.斬掉所有分枝(lopping):後果如(3)一樣。 修剪樹枝的安全措施 在市區內，有關當局樹木管理人員有日常修剪樹枝的慣例，使電線和電話線、行人、汽車、房屋、交通燈、路牌、汽車司機視線等不受路旁樹枝妨礙。樹木管理剪枝技工必要了解剪枝的正確方法，利用 先進的知識技術，才可以增加市樹的美化價值及減低對公眾構成的危險。上樹修剪樹枝是一項很危險的工作，所以必須遵守下列安全措施： l.所有上樹工作的工人必須備有及使用適當的安全帶，以防跌下受傷。 2.他們必須接受適當的安全訓悚，包括安全爬樹的方法及適當使用鋸樹工具。 3.所有鋸樹器具、安全帶、尼龍繩及金屬環，(carabina)，必須經常檢驗，確保無損。 4.員工必須體力強壯，精神充足，不受酒精或其他藥物的影響。 5.機動鏈鋸必須符合安全規格及經常維修。 6.必須攜帶及使用安全衣服、鞋子、頭盔、眼鏡及手套等用具。 所有絛剪樹枝的工人必須接受適當培訓，熟悉有闢的新知識和技術。 三刀法(3一point一undercut) 鋸下一枝笨重的大樹枝必須採用三刀法(見圖004 )。 .第一刀鋸割在枝底(1)。 .第二刀鋸(2)在第一鋸前方，從上而割下枝條，餘下短枝柄。 .第三刀鋸(3)在枝圈領外邊割下枝柄。 三鋸方法是為避免在第一鋸時把樹皮由樹幹拉落，從而傷害樹幹。這是非常普遍的錯誤鋸剪樹枝方法。 鋸落樹枝時必須認明枝圈領的位置，並在其外邊下鋸。枝圈領必須保留完整，不要割掉。(見圖005)。 假如枝圈領不是太明確，則可以用枝皮脊（BBR作為指示（見圖006 ）。 認明枝皮脊的方位（AB線) 假想一條垂直線（AC線)，角度BAC為○ 認定另一條(AD線)，角度DAC也是相等於○ 从人工智能看意识觉醒 ——观电影《人工智能》有感 看电影《人工智能》真是思维上莫大的享受。在我看来，影片生动地呈现了机器人大卫意识觉醒的过程——开始大卫虽形似真人，但也只能做出程序预设的反应；后来启动了“爱”模式（姑且这么叫吧）之后，表现出了与人类情感几乎别无二致的特征，如对“妈妈”的依赖，对“真儿子”马丁的妒忌，被抛弃后的恐惧等；再后来，大卫通过自主思考产生了“愿望”——找到蓝湖仙女，把自己变成“真人”。在机器运算结果（大卫做出的判断）与外界实际情况的比对过程中，大卫发现了自己是异于外界的存在（类似于确认了自我），对所处的情境做出能动的判断，并且强有力地去执行判断所指向的活动——在这个意义上，我觉得可以认为大卫产生了自我意识，并且这也许会是机器人产生意识的一个可行机制。 那么机器人能否具有意识，或者说能否被赋予意识，再或者，能否实现意识的觉醒？此处的“意识”不局限于“人类意识”，而泛指一种能动的判断力（区别于基于预设程序的被动判断），基本上包括认知外界与判断主体（或者说，自我）。目前主流的并广泛应用的是“弱人工智能”，即人造机器表现出智能的行为特点。其智能的实现依赖于预设的程序以及庞大的经验数据，面对外界刺激（给定一个输入值），它只能做出确定的判断，而不夹带随机性的成分。换句话说，这样的机器只能给出人类预设的（或者依照程序所得到的）答案，不会给出能动的、个性化的判断，也就是不会像真正的人那样思考。如果要造出“真正能够推理并采取理性行动”的机器人（即“强人工智能”意义下的智能），那么我觉得要引进一些随机性的因素，允许机器人在既定法则之外有选择判断的空间，产生不确定的结果，用来模拟人能动的、个性化的思维。（这方面可以利用量子效应的随机性提供技术支持）如何定义并实现人工智能，我想最终都要归结为探索人类意识产生的机制，这个问题迷雾重重却又充满魅力。在这里我们姑且把意识限定为对外界的认知以及对认知主体的认识。到此我不禁发问，我们对于外界与自己的认知是被赋予的呢，还是我们进行自主思考的结果呢？我们的所谓的“意识”是不是已有观点在个体上的投射或者再现呢？这样的问题是会让人恐慌的，因为它毫不留情地直接指向了自我的身份确认。如果我所谓的认知并不是我自主思考的结果，甚至我根本没有自主思考的能力，那么我完全可以成为一个既有观点的载体，我的“意识”也仅仅是一个副本。这样的话，其实可以有千千万万个“我”，或者说“我”这个称呼已经没有意义了，身份识别也失去了意义。我想，片末大卫在看到许许多多个跟自己长得一模一样并且有可能产生一样的意识的机器人的场景，可以很好地展示这种自我身份确认的危机及其带来的恐惧。 剪枝理论，决策树的剪枝在上一节中没有仔细讲，趁这个机会学习了剪枝的基础理论，这里会详细学习。 决策树为什么(WHY)要剪枝？原因是避免决策树过拟合(Overfitting)样本。前面的算法生成的决策树非常详细并且庞大，每个属性都被详细地加以考虑，决策树的树叶节点所覆盖的训练样本都是“纯”的。因此用这个决策树来对训练样本进行分类的话，你会发现对于训练样本而言，这个树表现完好，误差率极低且能够正确得对训练样本集中的样本进行分类。训练样本中的错误数据也会被决策树学习，成为决策树的部分，但是对于测试数据的表现就没有想象的那么好，或者极差，这就是所谓的过拟合(Overfitting)问题。Quinlan教授试验，在数据集中，过拟合的决策树的错误率比经过简化的决策树的错误率要高。 现在问题就在于，如何(HOW)在原生的过拟合决策树的基础上，生成简化版的决策树？可以通过剪枝的方法来简化过拟合的决策树。剪枝可以分为两种：预剪枝(Pre-Pruning)和后剪枝(Post-Pruning),下面我们来详细学习下这两种方法： PrePrune：预剪枝，及早的停止树增长，方法可以参考见上面树停止增长的方法。PostPrune：后剪枝，在已生成过拟合决策树上进行剪枝，可以得到简化版的剪枝决策树。其实剪枝的准则是如何确定决策树的规模，可以参考的剪枝思路有以下几个： 1：使用训练集合(Training Set）和验证集合(Validation Set)，来评估剪枝方法在修剪结点上的效用 2：使用所有的训练集合进行训练，但是用统计测试来估计修剪特定结点是否会改善训练集合外的数据的评估性能，如使用Chi-Square（Quinlan，1986）测试来进一步扩展结点是否能改善整个分类数据的性能，还是仅仅改善了当前训练集合数据上的性能。 3：使用明确的标准来衡量训练样例和决策树的复杂度，当编码长度最小时，停止树增长，如MDL(Minimum Description Length)准则。 我们先看下使用思路一来解决问题的集中后剪枝方法： Reduced-Error Pruning(REP,错误率降低剪枝） 该剪枝方法考虑将书上的每个节点作为修剪的候选对象，决定是否修剪这个结点有如下步骤组成： 1：删除以此结点为根的子树 2：使其成为叶子结点 3：赋予该结点关联的训练数据的最常见分类 4：当修剪后的树对于验证集合的性能不会比原来的树差时，才真正删除该结点 因为训练集合的过拟合，使得验证集合数据能够对其进行修正，反复进行上面的操作，从底向上的处理结点，删除那些能够最大限度的提高验证集合的精度的结点，直到进一步修剪有害为止(有害是指修剪会减低验证集合的精度) REP是最简单的后剪枝方法之一，不过在数据量比较少的情况下，REP方法趋于过拟合而较少使用。这是因为训练数据集合中的特性在剪枝过程中被忽略，所以在验证数据集合比训练数据集合小的多时，要注意这个问题。 尽管REP有这个缺点，不过REP仍然作为一种基准来评价其它剪枝算法的性能。它对于两阶段决策树学习方法的优点和缺点提供了了一个很好的学习思路。由于验证集合没有参与决策树的创建，所以用REP剪枝后的决策树对于测试样例的偏差要好很多，能够解决一定程度的过拟合问题。 Pessimistic Error Pruning(PEP，悲观剪枝） 眉山市公需科目培训：2019人工智能与健康试题及答案（四） 一、单选题 1.《“健康中国2030”规划纲要》中提到，健康是经济社会发展的（）。（ 2.0分） A.必然要求 B.基础条件 C.核心要义 D.根本目的 我的答案：B√答对 2.对于神经退行性疾病，（）将成为主要的检测手段。（2.0分） A.X光 B.计算机断层扫描 C.核磁共振成像 D.内窥镜 我的答案：C√答对 3.在中国现有的心血管病患中，患病人数最多的是（）。（2.0分） A.脑卒中 B.冠心病 C.高血压 D.肺原性心脏病 我的答案：C√答对 4.（）是用电脑对文本集按照一定的标准进行自动分类标记。（2.0分） A.文本识别 B.机器翻译 C.文本分类 D.问答系统 我的答案：C√答对 5.古代把计量叫“度量衡”，其中，“度”是测量（）的过程。（2.0分） A.长度 B.容积 C.温度 我的答案：A√答对 6.瓦普尼克&泽范兰杰斯理论（VC理论）的目标是很好地（）事件。（2.0分） A.预测 B.统计 C.分析 D.回顾 我的答案：A√答对 7.“计算机器能够思维”的观点是由（）提出来的。（2.0分） A.冯·诺依曼 B.图灵 C.诸葛亮 D.公输班 我的答案：B√答对 8.据清华原副校长施一公教授研究，中国每年有265万人死于（），占死亡人数的28%。（2.0分） A.癌症 B.心脑血管疾病 C.神经退行性疾病 D.交通事故 我的答案：A√答对 9.关于专用人工智能与通用人工智能，下列表述不当的是（）。（2.0分） A.人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域 B.专用人工智能形成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能 C.通用人工智能可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题 D.真正意义上完备的人工智能系统应该是一个专用的智能系统 我的答案：D√答对 10.50年前，人工智能之父们说服了每一个人：“（）是智能的钥匙。”（2.0分） A.算法 B.逻辑 2018高考作文题目预测及范文2篇：我看 人工智能 导读：本文2018高考作文题目预测及范文2篇：我看人工智能，仅供参考，如果能帮助到您，欢迎点评和分享。 2018高考作文题目预测及范文2篇：我看人工智能 作文题目预测： 《人类简史》的作者有一种对未来的判定，人工智能———尤其是具有了“自学”或自我进化能力的人工智能机器人———有一天可能会取代人类;美国的实验室也发现智能机器人互相对话时，竟然发出人类无法理解的独特语言;甚至有媒体打出了“留给人类的时间不多了”的标题。 以“我看人工智能”为题，写一篇议论文。要求：观点明确，论据充分，论证合理。 范文一：我看人工智能 近年来，随着科技的不断发展，人工智能成为各界的热议话题。 近一期的《纽约人》杂志封面上，人工智能再次出现，大概是这样一幅图画：在一条普通街道上，路边蹲坐着一个领着流浪狗的流浪汉，面前摆着一个乞讨的小碗。街上往来不绝的是银灰色的机器人，其中一个机器人向流浪汉的碗里扔去一枚螺丝钉。 整个画面灰黑色居多，让人压抑得有些透不过气来，最明亮的部 分是那只黄棕色的狗和流浪汉军绿色的裤子。这样的一幅画的确发人深省———人工智能到底带来了什么? 不可否认，人工智能确实带来了便利。大数据的发展、社会信息网络化、各种联系的全球化让经济快速发展，人工智能功不可没。但是，人们在享受这些便利的时候，人工智能的黑暗面也让人们堕入泥淖，越陷越深。 人工智能最大的问题在于它没有真实的情感，没有血肉，只是零件的堆叠与组装，就像《纽约人》杂志的封面一样。它们所能给予的只是冰冷的物质，而非有温度的精神。 可是，人是有热度的。我们有跳动的心脏、流淌着的热血和充满一生的情感依赖。我们需要真实的爱恨情仇，要浮世苍凉，要诗和远方，要一个真实的世界。而这些真实东西都是人工智能不能给予的。 更糟糕的是，人工智能在摧毁我们的情感交流，磨灭我们的思想。它带来的便利让我们变得冷漠，逢年过节随手发个“节日快乐”草草了事;它让人变得懒惰，在资源的轰炸下丧失独立思考和探索的能力。 拼音联想功能让的人提笔忘字;电子红包让人忘记春节的真正内涵……不知何时，人工智能开始蚕食我们的文化。文化倘若消亡，民族又该何去何从呢? 人工智能让人们对世界更熟悉，也带来人们对这世界可怕的麻木。愿这世间的真情永不被螺丝钉毁灭。 教师点评： 这篇作文的特点是用了普通的常识,但写出了一篇很有水准的文 [人工智能改变生活论文] 人工智能改变生活ppt 人工智能(ArtificialIntelligence) ,英文缩写为AI，也称机器智能。以下是小编整理分享的人工智能改变生活论文的相关文章，欢迎阅读! 人工智能改变生活论文篇一 摘要：介绍了人工智能的概念及其目前发展概况,对人工智能的几种类型及应用，如：模式识别、专家系统作了简要的介绍。并对人工智能今后的发展前景进行了分析。 关键词：人工智能 1引言 人工智能(ArtificialIntelligence) ,英文缩写为AI，也称机器智能。人工智能一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的。它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。 2目前人工智能技术的研究和发展状况 目前，人工智能技术在美国、欧洲和日本依然飞速发展。在AI技术领域十分活跃的IBM 公司，已经为加州劳伦斯利佛摩尔国家实验室制造了ASCIWhite 电脑，号称具有人脑的千分之一的智力能力，而正在开发的更为强大的新超级电脑蓝色牛仔(Blue Jean)，据其研究主任保罗霍恩称，蓝色牛仔的智力水平将大致与人脑相当。 3技术应用 随着AI的技术的发展，现代几乎各种技术的发展都涉及到了人工智能技术，可以说人工智能已经广泛应用到许多领域，其典型的应用包括： 3.1符号计算 计算机最主要的用途之一就是科学计算,科学计算可分为两类:一类是纯数值的计算,例如求函数的值; 另一类是符号计算,又称代数运算,这是一种智能化的计算, 处理的是符号。符号可以代表整数、有理数、实数和复数,也可以代表多项式,函数,集合等。随着计算机的普及和人工智能的发展,相继出现了多种功能齐全的计算机代数系统软件, 其中Mathematic和Maple 是它们的代表，由于它们都是用C 语言写成的, 所以可以在绝大多数计算机上使用。 3.2模式识别 模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。这里,我们把环境与客体统称为模式。网。用计算机实现模式(文字、声音、人物、物体等)的自动识别，是开发智能机器的一个关键的突破口，也为人类认识自身智能提供线索。计算机识别的显著特点是速度快、准确性和效率高。识别过程与人类的学习过程相似。以语音识别为例：语音识别就是让计算机能听懂人说的话，一个重要的例子就是七国语言(英、日、意、韩、法、德、中)口语自动翻译系统。该系统实现后，人们出国预定旅馆、购买机票、在餐馆对话和兑换外币时，只要利用电话网络和国际互联网，就可用手机、电话等与老外通话。 3.3机器翻译 机器翻译是利用计算机把一种自然语言转变成另一种自然语言的过程，用以完成这一过程的软件系统叫做机器翻译系统。目前，国内的机器翻译软件不下百种，根据这些软件的翻译特点，大致可以分为三大类：词典翻译类、汉化翻译类和专业翻译类。词典类翻译软件代表是金山词霸了，堪称是多快好省的电子词典，它可以迅速查询英文单词或词组的词义，并提供单词的发音，为用户了解单词或词组含义提供了极大的便利。汉化翻译软件的典型代表是东方快车2000，它首先提出了智能汉化的概念，使翻译软件的辅助翻译作用更加明显。 3.4机器学习 机器学习是机器具有智能的重要标志，同时也是机器获取知识的根本途径。有人认为，一个计算机系统如果不具备学习功能，就不能称其为智能系统。机器学习主要研究如何使计算机能够模拟或实现人类的学习功能。机器学习是一个难度较大的研究领域，它与认知科学、神经心理学、逻辑学等学科都有着密切的联系，并对人工智能的其他分支，如专家系统、自然语言理解、自动推理、智能机器人、计算机视觉、计算机听觉等方面，也会起到重要的推动作用。 一、现代文阅读(15分) (一)现代文阅读I(本题共3小题，9分) 阅读下面的文字，完成1～3题。 材料一： 国外媒体报道，人类在下个世纪可能面临人工智能机器人的大规模崛起，这些机器人的智力可能超过人类。据霍金教授称，与其担心谁来控制人工智能的问题，人类更应该担心的是，人工智能到底愿不愿意受人类控制。他曾向人们发出警告：人工智能可能会导致人类的灭绝，可能在接下来的100年之内就将人类取而代之。他说道，我们的未来是一场不断增长的科技力量与人类使用科技的智慧之间的竞争。 霍金和埃隆·马斯克共同签署了一封公开信，信中表示，人类不应任由人工智能发展，而不加以控制：如果不对智能机器严加控制，人类的前景可能会相当晦暗。 人工智能潜在的好处是巨大的，但人类在研究人工智能带来的好处时，必须努力避免其可能引致的风险。例如，从短期来说，人工智能可能导致数百万人失业。而从长期来说，一旦人工智能的智力超过了人类，它们就可能产生反抗，不按程序设定行事。我们的人工智能系统必须严格按照我们的想法行动。 (摘编自叶怡萱《霍金：人工智能100年内取代人类》) 材料二： 人工智能对人类劳动的替代引发了人们的恐慌，但也有人认为它使人类摆脱劳动的束缚，由此人类将得到彻底的全面解放。那么，它的本质是什么?它究竟是魔鬼还是天使?从技术本质来说，人工智能无非也是人类的一种技术发明与创新。马克思认为各种技术从本质上来说无非是人体器官的延长。技术哲学的奠基人恩斯特·卡普认为人类的各种技术发明、创新都是对人类自身器官的模仿，是人体器官的投影。由此可以说，任何技术从其根源与本质来说都是对人体器官的模仿，目的都是代替人体器官，减轻人体器官在劳动中的艰辛程度。人工智能对人类劳动的替代本身，与过去的各种技术相比并没有本质的区别。 既然技术的本质都是人体器官的延长或投影，最终目的都是替代人类劳动，那么为什么人们对过去的各种技术习以为常，对人工智能技术却忧虑不安?在工具技术时代，各种工具仅仅取代了人类作为工具性的肢体；在机器技术时代，各类机器不但代替了人类的工具功能，而且还战胜了人类的有限气力。如果说工具和机器还仅仅取代人的体力劳动，那么智能机器则因为其快速的信息处理能力取代了人类的脑力劳动，这样劳动工具和劳动者合二为一，人类的劳动功能被彻底取 人工智能αβ剪枝实现的一字棋实验报告 LELE was finally revised on the morning of December 16, 2020 实验5：-剪枝实现一字棋 一、实验目的 学习极大极小搜索及-剪枝算法实现一字棋。 二、实验原理 1.游戏规则 "一字棋"游戏（又叫"三子棋"或"井字棋"），是一款十分经典的益智小游戏。"井字棋"的棋盘很简单，是一个3×3的格子，很像中国文字中的"井"字，所以得名"井字棋"。"井字棋"游戏的规则与"五子棋"十分类似，"五子棋"的规则是一方首先五子连成一线就胜利；"井字棋"是一方首先三子连成一线就胜利。 2.极小极大分析法 设有九个空格，由MAX，MIN二人对弈，轮到谁走棋谁就往空格上放一只自己的棋子，谁先使自己的棋子构成"三子成一线"(同一行或列或对角线全是某人的棋 用圆圈表示MAX，用叉号代表MIN 比如左图中就是MAX取胜的棋局。 估价函数定义如下设棋局为P，估价函数为 e(P)。 (1)若P对任何一方来说都不是获胜的位置，则e(P)=e(那些仍为MAX空着的完全的行、列或对角线的总数)-e(那些仍为MIN空着的完全的行、列或对角线的总数) (2)若P是MAX必胜的棋局，则e(P)＝+（实际上赋了60）。 (3)若P是B必胜的棋局，则e(P)＝-（实际上赋了-20）。 需要说明的是，+赋60，-赋-20的原因是机器若赢 了，则不论玩家下一步是否会赢，都会走这步必赢棋。 3.-剪枝算法 上述的极小极大分析法，实际是先生成一棵博弈树， 然后再计算其倒推值，至使极小极大分析法效率较低。 于是在极小极大分析法的基础上提出了-剪枝技术。 -剪枝技术的基本思想或算法是，边生成博弈树边计算评估各节点的倒推值，并且根据评估出的倒推值范围，及时停止扩展那些已无必要再扩展的子节点，即相当于剪去了博弈树上的一些分枝，从而节约了机器开销，提高了搜索效率。 具体的剪枝方法如下： (1)对于一个与节点MIN，若能估计出其倒推值的上确界，并且这个值不大于MIN的父节点(一定是或节点)的估计倒推值的下确界，即，则就不必再扩展该MIN 人工智能与我们的生活 同学们，2017年10月26日，全球首位女性机器人“索菲娅”在沙特职拉伯首都利雅得举行的“未来投资倡议”大会上获得了公民身份。 今天我要跟大家探讨的是人工智能与我们的生活，首先人工智能有三个方面： 一是计算智能，主要表现为能存会算，机器开始像人类一样会计算、传递信息。例如神经网络、遗传算法等，可以帮助人类存储和快速处理海量数据。 二是感知智能，表现为感知外界，机器开始能看懂、听懂，并做出判断，还能做一些相应的行动。例如可以认出罪犯份子的摄像头、可以听懂语音的音箱等，可以帮助人类高效完成“看”和“听”相关的工作。如带小孩的机器人：萌萌。 三是认知智能，表现为自主行动，机器能够像人一样思考。例如完全独立驾驶的无人驾驶汽车、自主行动的机器人等，可以全面辅助或替代人类工作。 Alphago是人工智能发展的标志性事件，未来将诞生自主行为和决策的机器，使我们的生活更加便捷。那么越来越“人”性化的机器，对我们人类的生活会带来哪些影响呢？ 一、人工智能对经济的影响 1.专家系统的效益 成功的专家系统能为它的建造者、拥有者和用户带来明显的经济效益。用比较经济的方法执行任务而不需要有经验的专家，可以极大地减少劳务开支和培养费用。如机器医生。 2.人工智能推动计算机技术发展 人工智能研究已经对计算机技术的各个方面产生了很的大影响。如上天，入地，进入人体工作。以后象我这样的身体也可以大吃大喝，现在还不行。 二、人工智能对文化的影响 1.改善人类语言 人工智能能够扩大人们交流知识的概念，为我们提供一定状况下可供选择的概念，如我国已经进入中国特色社会主义新时代。 2.改善文化生活 比如现有的智力游戏机将发展为具有更高智能的文化娱乐手段。 人工智能技术对人类的社会进步、经济发展和文化提高都有巨大的影响。随着时间的推进和技术的进步，这种影响将越来越明显地从我们的生活中表现出来。还有一些影响，可能是我们现在难以预测的。可以肯定，人工智能将对我们人类的物质文明和精神文明都将产生越来越大的影响。 三、人工智能对人类社会的影响 1.劳务就业问题 四句话就让你彻底明白人工智能都是什么! 第一句：AI顾名思义就是英文单词Artificial intelligenc，即人工智能。 其实人工智能并不是什么触不可及的东西，包括苹果Siri、百度度秘、微软小冰等智能助理和智能聊天类应用以及美图秀秀的自动美化功能，都属于人工智能。甚至一些简单的，套路固定的资讯类新闻，也是由人工智能来完成的。 当然，现在的主流搜索引擎以及翻译技术也都在尝试，利用人工智能来为广大网友提供更为精准的搜索服务。至于以实物存在的人工智能，当属现在物流仓库的小黄机器人了。他们正代替人类完成繁重的商品摆放、整理，快速出库、入库等操作。 第二句：现在人工智能并没有发展到像电影中的机器人一样，那么高智能化的程度，今天的家庭机器人还远无法像大家奢望的那样，以人形外貌出现在主人面前。现在的人工智能分三个级别：弱人工智能、强人工智能、超人工智能。 1、弱人工智能 也称限制领域人工智能或应用型人工智能，指的是专注于且只能解决特定领域问题的人工智能。毫无疑问，今天我们看到的所有人工智能算法和应用都属于弱人工智能。Alpha Go 其实也是一个弱人工智能。 2、强人工智能 强人工智能又称通用人工智能或完全人工智能，指的是可以胜任人类所有工作的人工智能。一个可以称得上强人工智能的程序，大概需要具备以下几方面的能力：存在不确定因素时进行推理，使用策略，解决问题，制定决策的能力；知识表示的能力，包括常识性知识的表示能力；规划能力；学习能力；使用自然语言进行交流沟通的能力；将上述能力整合起来实现既定目标的能力。 3、超人工智能 假设计算机程序通过不断发展，可以比世界上最聪明、最有天赋的人类还聪明，那么由此 修剪技术操作规程 一、工具：手剪、手锯、大力剪、高枝剪、平剪、梯子等； 二、材料：油漆、伤口涂膜剂等； 三、技术交底：①主修内容，②树型；③人与树安全； 四、修剪步骤：识习性→观察→修剪→处理剪下的枝叶→保护→清理 五、整形修剪：A、生长季节主剪（春夏秋）：剥芽去孽、摘心剪稍、 屈枝捻稍、摘果疏花、疏枝疏叶等； B、休眠期主剪（秋冬）：截干、短截、剪枝（交叉 枝、下垂枝、内生枝、徒生枝、重叠枝等整形修剪）； C、四季可剪:去孽、刻伤（芽实枝壮）、纵伤（枝 干加粗）、环刻（多结果）、断根（移植前利成活）； D、树修剪型状： ①塔形:雪松、白皮松等②杯状形：法桐等 ③开心形：碧桃、榆叶梅、石榴等 ④圆柱形：桧柏类⑤圆球形：球灌植物等 ⑥伞形：龙爪槐等⑦丛灌形：紫荆、红瑞木等⑧合轴主干形:国槐、杜仲、白蜡等 ⑨疏散分层形: 西府海棠、紫叶李等 六、技术要领 1．因地制宜，确定树形 因树栽培地理环境不同和栽植方式不同而确定不同的树形。集约栽培 用矮干整形，房前屋后庭园经济则可稍高定干。中国内地一般用疏散分层式，而福建、浙江及沿海一带，有些地方台风为害严重则采用棚架式，土质好的地区修剪不宜过重，山地丘陵则修剪要适当加重，同时在修剪口涂抹愈伤防腐膜，保护伤口愈合。 2．因树造形，随枝修剪 果树多用疏散分层式和多主枝自然形两种。树极性强，分枝力弱，不一定按照人们的愿望形成理想的树形，只能因树造形，不能强求一致。否则，反而影响产量。 3．主从分明，结构合理 有些树干性强，要求有中央领导干。还要在中央领导千周围配备主枝，主枝上配备侧枝。中央领导干比主枝强，主枝比侧枝强，侧枝比生长在侧枝上的二级侧枝强，生长枝比结果枝强。各主枝均匀分布在主干四周，主枝之间生长要平衡。有两层主枝的，第二层与第一层的层间要有一定距离。第二层的两个主枝要安排在不影响第一层主枝光照的方向。 4．既充分利用空间，又通风透光 有些树直立性强，容易形成一把伞，影响通风和光照。树分枝力弱，又往往容易造成局部空虚。对空缺部位要用拉枝、侧芽分枝、刻伤等措施来弥补。对过密的枝叶要用开“窗户”的方法去解决。树对光照的要求较高，为解决光照问题，要求树下大上小，上不打伞，下不着地，上空下不空的疏散分层式。 5．控上促下，控强扶弱 树极性强，往往造成上大下小中空的形态，一定要注意控制上部，促下部生长。控制过强部分，扶持较弱部分，达到平衡生长。 观人工智能有感 今天看了人工智能这部电影。之前也有看，但是只是不完整的片段，真的不清楚这部片子是讲的什么，今天看过真的很感动，也有意一丝的遗憾。正是这不算圆满的结局让我百感交集。 似乎每一部描写未来的电影都有一样的情节，人工智能超越了人类，然后努力追求成为人的过程——这其实是天马博士的故事吧。裘德洛的冒险却不是，但最后过了无数年，到人类都灭绝了，才由外星人用无法理喻的高科技给了他们真正的生命。那么真正的生命是什么呢？或是生命存在的意义在于哪里呢？ 小男孩DA VID从被哈比博士制造出来到进入亨利的家，再在到被莫妮卡扔到外面自生自灭，是一个描写关于信任和抛弃的故事。DA VID经过不可能的艰辛最终找到属于他的蓝仙女，一直看着她2000年，再次醒来看到蓝仙女那一刻无法比拟的惊喜。是关于坚持和梦想的过程。小心翼翼的触碰却摧毁了她。蓝仙女破碎的瞬间是那样令人震撼！我甚至可以感觉到，就像打破了自己小心翼翼珍藏了多年的宝贝那样痛心。最后外星人帮助DA VID实现了他一直没有实现的愿望。故事最终定格在了不算太圆满的这刻。这一切都源于一个字——“爱”！ 看完整部片子自己也想回到那样的年龄，没有负担的爱，很简单，很平淡。对梦想的执着，无条件的信任似乎会只会定格在那个年幼的岁月。也许只有如此单纯的情感才能反衬出成人头脑中荒唐的欲望。几十年就是我们对人生全部的理解，其实生命的轨迹虽然远离却是不可复制的。爱，也是唯一的存在，哪怕过了千百年。 对于感情，人类的理解就是依赖，安慰，安全感。但是对于机器人更过的付出，信任，当然也需要回报。这可能是导演在小男孩身上赋予了对人类感情的期许吧。最初的爱恋总是无附加美好且坚定的。我能理解莫里卡的选择，在最初和代替的选择中谁都会选择前者吧。 人类的自私，残忍相信已经是老生常谈，我不想对此再多说什么。但是在这部电影中我看到更多的是“爱”“希望”以及坚持所要付出的代价。我们都希望可以活在个完美的乌邦式的世界，付出和收获等价。但是现实中往往令我们失望，所以有了代替品—机器人。但是难道因为他不是真实的所以就不需要回报吗？！记得在电影的开始，研究人员提出了一个问题“我们怎么保证他爱的人可以爱他们”。我与他们都陷入了沉思。我们不能保证付出的爱可以得到等价回报，但是我们却可以像DA VID一样，坚持信仰，不断的努力，爱不可复制，但是可以被唤起。 ，“Dear mommy, I love you and Henry, and the sun is shinning, ……I’m your little boy, and so is Martin but not Teddy。”这是DA VID对爱的理解和寄望。真的很简单，仅仅是承认和同等特别的存在。相信也是斯导对爱的注解。爱。其实很简单。 张庆旸（无抄袭） 0816105027 PS;之前不知道要写在课上看过的影评，所以一共写了两份，请老师见谅。谢谢！！！ 决策树 1. 原理 1.1 模型简介 决策树是一种基本的回归和分类算法。在分类问题中，可以认为是一系列if-then 规则的几何。决策树学通常包括三个步骤：特征选择，决策树的生成，决策树的修剪。 定义：决策树由结点和有向边组成，内部节点表示一个特征和属性，叶子结点表示一个类。 性质：决策树路径（或者对应的if-then 规则）具有互斥且完备性：每一个实例都被一条路径或规则所覆盖，而且只被这条路径或规则所覆盖。 决策树学习：能够正确对数据集进行分类的决策树可能有多个，也可能一个也没有，我们的目的是找到一个与训练数据集矛盾较小的，同时具有很好泛化能力的决策树。 特征选择：一种是在决策树学习开始的时候，对特征进行选择，只留下对训练数据有足够分类能力的特征，一种是在学习过程中对训练数据分割成自己的时候，选择最优的特征进行分割。 决策树生成：一般这是一个递归的规程。 决策树的剪枝：提高决策树的泛化能力。 1.2 特征选择 特征选择的准则一般是：信息增益和信息增益比 1.2.1 信息增益 a.信息增益：信息增益大的特征具有更强的分类能力，即选择信息增益值大的特征作为最优特征。 b.信息熵：表示变量的不确定性（在得知特征X 的信息时，使得Y 的信息不确定性减少的程度），熵越大，变量的不确定性越大。设X 是一个取有限值的离散型随机变量，其概率分布为： ()i i p X x p == 则随机变量X 的熵定义为： 1()log n i i i H X p p ==-∑ 注：若p i =0,定义0log 00=。其中若对数以2为底，熵的单位称为比特，若以e 为底，单位称为纳特。 c.条件熵：随机变量X 在给定条件下随机变量Y 的条件熵H （Y|X ）表示：X 给定条件下Y 的条件概率分布的熵 关于X 的数学期望： 1(|)(|)n i i i H Y X p H Y X x ===∑ 其中，()i i p X x p ==。 当熵和条件熵有数据估计（特别是极大似然估计）得到时，被分别称为经验熵和经验条件熵。 信息增益： 特征A 对训练数据集D 的信息增益g(D|A)定义为： (,)()(|)g D A H D H D A =- 其中，()H D 为集合D 的经验熵，(|)H D A 为特征A 给定条件下D 的经验条件熵。 d.信息增益的计算方法。 设： 训练数据集D ，个数为|D|。 K 个类，分别为C k..每个类内个数|C k | 根据特征A ，能够将训练集划分为n 个子集：D 1，D 2，…D n 。|D I |为该子集的样本个数。 子集D i 中属于类C k 的个数|D ik |。 则计算信息增益的公式为： 数据集D 的信息熵： i 1||||()log()||||k K K C C H D D D ==-∑ 特征A 对数据集D 的经验条件熵： 111||||||||(|)()log()||||||||n n K i i ik ik i i i k i i D D D D H D A H D D D D D =====∑∑∑ 注：此公式意义：在特征A 作用下，将数据集D 分为多个D i 。这时关于D 的熵等于关于D i 熵的均值。 计算信息增益。《人工智能》观后感
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