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第二章 模型评估与选择1.数据集包含1000个样本，其中500个正例，500个反例，将其划分为包含70%样本的训练集和30%样本的测试集用于留出法评估，试估算共有多少种划分方式。
一个组合问题，从500500正反例中分别选出150150正反例用于留出法评估，所以可能取法应该是(C 500150)2。
2.数据集包含100个样本，其中正反例各一半，假定学习算法所产生的模型是将新样本预测为训练样本数较多的类别（训练样本数相同时进行随机猜测），试给出用10折交叉验证法和留一法分别对错误率进行评估所得的结果。
10折交叉检验：由于每次训练样本中正反例数目一样，所以讲结果判断为正反例的概率也是一样的，所以错误率的期望是5050%。
留一法：如果留下的是正例，训练样本中反例的数目比正例多一个，所以留出的样本会被判断是反例；同理，留出的是反例，则会被判断成正例，所以错误率是100%。
3.若学习器A 的F1值比学习器B 高，试析A 的BEP 值是否也比B 高。
4.试述真正例率（TPR ）、假正例率（FPR ）与查准率（P ）、查全率（R ）之间的联系。
查全率: 真实正例被预测为正例的比例真正例率: 真实正例被预测为正例的比例显然查全率与真正例率是相等的。
查准率:预测为正例的实例中真实正例的比例假正例率: 真实反例被预测为正例的比例两者并没有直接的数值关系。
第一章 绪论（略）机器学习（周志华）参考答案9.试述卡方检验过程。
第三章线性模型2.试证明，对于参数w，对率回归（logistics回归）的目标函数（式1）是非凸的，但其对数似然函数（式2）是凸的。
如果一个多元函数是凸的，那么它的Hessian矩阵是半正定的。
3.编程实现对率回归，并给出西瓜数据集3.0α上的结果/icefire_tyh/article/details/520688444.选择两个UCI数据集，比较10折交叉验证法和留一法所估计出的对率回归的错误率。
/icefire_tyh/article/details/520689005.编程实现线性判别分析，并给出西瓜数据集3.0α上的结果。
可编辑修改精选全文完整版《人工智能导论》期末复习一、题型：填空题、简答题、计算题、论述题二、复习重点：第一章：1．什么是人工智能？人工智能的三种观点分别是什么？2．实现人工智能的技术路线是哪四种？3．人工智能要研究的三个主要问题是什么？4．人工智能有哪些主要研究领域？第二章：1．什么是知识？何谓知识表示？2．用谓词逻辑表示法表示猴子摘香蕉问题。
3．产生式系统推理机的推理形式有哪三种？4．产生式系统一般由哪三个基本部分组成？5．用语义网络表示：“苹果树枝繁叶茂，上结了很多苹果，有大的，也有小的，有红的，也有绿的” 。
6．用与 / 或树方法表示三阶Hanoi 塔问题。
第三章：1．推理的含义是什么？2．应用归结原理求解下列问题：任何兄弟都有同一个父亲， John 和Peter 是兄弟，且 John 的父亲是 David ，问 Peter 的父亲是谁？第四章：1．可信度方法：例 4.1 ，例 4.22．主观 Bayes 方法：例 4.8 ，例 4.93．证据理论中描述证据和结论的不确定性采用哪两个函数度量？第五章：1．什么叫搜索？搜索的两层含义是什么？2．用全局最佳优先搜索方法求解以下八数码问题。
3．用代价树的深度优先搜索求解下面的推销员旅行问题。
第六章：1．什么是机器学习？机器学习研究的目标是什么？研究机器学习的意义何在？2．机器学习有哪些主要学习策略？3．机器学习系统的基本模型包含哪四个基本环节？4．实例学习的含义是什么？它包含哪两个空间模型？对规则空间进行搜索的方法有几种？第七章：1．什么是自然语言理解？自然语言理解过程有哪些层次？各层次的功能如何？2．对汉语语料库加工的方法是什么？汉语自动分词的方法有哪些？其难点何在？第八章：1．什么是专家系统？它有哪些基本特点？一般专家系统由哪些基本部分构成？2．知识获取的主要任务是什么？3．有哪几类专家系统开发工具？各有什么特点？第九章：1．解答 B-P 学习算法的流程图，并说明其优缺点。
《人工智能通识教程》（第2版）教学大纲一、课程基本信息• 课程名称：人工智能导论/ 人工智能概论• 课程代码：• 课程英文名称：AI-Introduction• 学时与学分：理论学时32，课外实践学时16，总学分2• 课程性质：必修课（选修课）• 适用专业：人工智能、大数据、计算机等工科专业（其他各专业）• 先修课程：略• 后续课程：机器学习、深度学习、智能机器人等二、课程目标学习本课程，通常旨在为学生奠定坚实的人工智能基础知识，培养其在人工智能领域的基本技能和理解能力。
以下是主要学习目标，可能会根据不同课程设置有所差异：1. 理解人工智能基础：掌握人工智能的基本概念、发展历程、主要分支领域（如机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等）及其在现代社会中的应用。
2. 理论与技术基础：学习和理解支撑人工智能的核心算法和理论，包括搜索算法、知识表示、推理方法、决策制定、学习理论等。
3. 实践技能培养：通过编程实践和项目作业，掌握至少一种编程语言（如Python）在人工智能领域的应用，以及如何使用常见的AI框架和库（（如TensorFlow、PyTorch）。
4. 问题解决能力：培养分析和解决人工智能问题的能力，包括如何定义问题、选择合适的技术路线、设计并实施解决方案。
5. 伦理与社会责任：讨论人工智能技术的伦理和社会影响，理解隐私保护、数据安全、算法偏见等议题，培养负责任的AI开发与应用意识。
6. 创新与批判性思维：鼓励学生批判性地评估现有的AI技术，激发创新思维，探索AI在新领域的应用可能。
7. 沟通与团队合作：通过团队项目，提升与他人合作解决复杂问题的能力，以及有效沟通研究成果和想法的能力。
8. 持续学习能力：鉴于AI领域的快速变化，课程应培养学生自主学习的习惯，跟踪技术进展，适应未来可能出现的新技术、新理论。
这些目标旨在为学生构建一个全面的人工智能知识框架，不仅关注技术细节，也重视理论与实践的结合，以及技术的社会影响和伦理考量，为学生将来在AI 领域的深入研究或职业发展打下坚实的基础。
机器学习原理与实战课后习题答案第1章填空题答案（1）前期（2）无（3）无关相关不强（4）验证集（5）分布漂移（Distribution Drift）第1章选择题答案（1）D（2）C（3）A（4）C（5）B（6）A（7）B（8）C（9）A（10）D第2章填空题答案（1）决定分点、列出频率分布表、绘制频率分布直方图（2）concat、merge、join（3）散点图、热力图、Pearson相关系数、判定系数（4）集中趋势度量离散程度度量（5）数据分布与趋势探查、数据清洗、和、数据合并第2章选择题答案（1）D（2）D（3）B（4）B（5）D（6）D（7）D（8）A（9）B（10）C第3章填空题答案（1）特征变换（2）标准化、函数转换离散化（3）L1正则化、L2正则化（4）过滤式选择、包裹式选择、嵌入式选择、或、字典学习（5）离差标准化、标准差标准化、和、小数定标标准化第3章选择题答案（1）D（2）C（3）A（4）A（5）C（6）D（7）D（8）C（9）D（10）D第3章操作题# 第（1）题from sklearn.datasets import load_irisiris_data = load_iris()import numpy as npimport pandas as pdcol_names = iris_data['feature_names'] + ['target']data = pd.DataFrame(data= np.c_[iris_data['data'],iris_data['target']], columns=col_names)data.head()# 标准差标准化def StandarScale(data):x = np.array(data)[:,:-1]y = np.array(data)[:,-1:]x_scale = (x-x.mean(axis = 0))/(x.std(axis = 0))return pd.DataFrame(np.concatenate((x_scale,y),axis = 1),columns = data.columns)data_s_scale = StandarScale(data)print('标准差标准化之前的前5行数据为：')data.head()print('标准差标准化之后的前5行数据为：')data_s_scale.head()data_s_scale.to_csv('../tmp/data_s_scale.csv')# 第（2）题from sklearn.datasets import load_bostonboston_data = load_boston()import pandas as pdimport numpy as npcol_names = list(boston_data['feature_names'])+['target']data =pd.DataFrame(np.c_[boston_data['data'],boston_data['target']],columns = col_names)x = boston_data['data']y = boston_data['target']# 过滤式选择，选择5个变量 SelectKBest，既可以用于分类变量，也可以用于连续性变量。
机器学习课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解机器学习的基本概念，掌握监督学习、无监督学习的核心算法及应用场景。
2. 学生能运用所学算法解决实际问题，如线性回归、逻辑回归、支持向量机等，并解释其原理。
3. 学生了解机器学习中常用的评估指标，如准确率、召回率、F1分数等。
技能目标：1. 学生具备使用Python编程实现机器学习算法的能力，熟练运用相关库（如scikit-learn）进行数据处理和分析。
2. 学生能够运用数据分析方法对实际问题进行特征工程，提高模型性能。
3. 学生掌握基本的模型调参技巧，提高模型的泛化能力。
情感态度价值观目标：1. 学生对机器学习产生兴趣，认识到人工智能技术在生活中的应用和价值。
2. 学生培养团队合作意识，学会在团队中分工协作，共同解决问题。
3. 学生树立正确的科技伦理观念，了解人工智能技术对社会的影响，关注其潜在风险。
本课程针对高中年级学生，结合学生特点，注重培养实践操作能力和团队合作精神。
课程以实际案例为引导，让学生在解决实际问题的过程中，掌握机器学习的基本知识和技能。
在教学过程中，关注学生的情感态度价值观培养，提高学生的科技素养。
通过分解课程目标为具体的学习成果，为后续教学设计和评估提供依据。
二、教学内容本章节教学内容主要包括以下几部分：1. 机器学习基本概念：介绍机器学习的定义、分类和应用场景，使学生了解机器学习的基本框架。
2. 监督学习算法：- 线性回归：讲解线性回归的原理、数学表达式和损失函数。
- 逻辑回归：介绍逻辑回归的原理、模型建立和参数求解。
- 支持向量机：阐述支持向量机的原理、核函数及其应用。
3. 无监督学习算法：介绍聚类算法，如K-means、层次聚类和密度聚类等。
4. 特征工程：讲解特征提取、特征选择和特征变换等基本方法。
5. 模型评估与调参：介绍模型评估指标，如准确率、召回率、F1分数等，以及常见的调参方法。
6. 实践项目：设计实际案例，让学生动手实践，巩固所学知识。
机器学习第一章导言机器学习通常被认为是人工智能领域的一个分支，但和人工智能一样，实际上是多学科的融合。
为了说明什么是机器学习，我们来看一下“自动”(automation) 和“自主”(autonomy) 这两个概念的区别。
在通常的“自动化”系统中，所有的“智能”都是系统设计者预先注入的。
当系统放入它的运行环境中去之后，将按照预定的程序进行活动。
但是如果设计者对环境的了解是不全面的，系统就有可能陷入无所适从的境地。
这时“学习”的能力就成为唯一可依靠的解决方法。
具有学习能力的系统称为是“自主的”。
学习意味着根据经验改进自身。
学习的真碲在于：感知不仅用于当前的行动，而且用于改进以后的行动。
学习是系统和环境交互的结果，也来自于系统对自己决策过程的观察。
学习的范围极广，从仅仅记住经验，到创造整个的科学理论，所有这些活动都是学习的过程。
简而言之，机器学习意味着通过编程使计算机进行学习。
比如，让计算机从医疗记录中学到治疗新疾病的最佳方案；使智能房屋根据经验学到基于主人生活习惯的能源消耗优化方案；开发个人软件助手为用户从在线晨报中摘出该用户特别感兴趣的内容；等等。
机器学习研究的进展对社会经济的影响将是巨大的，它能使计算机的应用领域大为扩展，并使个人和组织的竟争力提高到新的水平，甚至形成人类全新的生活方式。
另外，对机器学习的信息处理算法的研究将导致对人脑学习能力（及其缺陷）的更好的理解。
就机器学习研究的现状而言，我们必须承认，目前还不能使计算机具有类似人那样的学习能力。
但是，对某些类型的学习任务已经发明了有效的算法，对学习的理论研究也已经开始，人们已经开发出许多计算机程序，它们显示了有效的学习能力，有商业价值的应用系统也已经开始出现。
在理论方面，关于观察例的数目，所考虑的假设的数目和学习到的假设的预计误差之间的基本关系的刻画已经取得成果。
我们已经获得人类和动物学习的初步模型，开始了解它们与计算机学习算法之间的关系。
课程教学计划课程名称：人工智能专业(人数)：施训时间：任课教员（编写人）：学时：40学时审核人：一、课程概述（一）性质、地位《人工智能》是计算机科学与技术专业的必修课。
人工智能是研究理解和模拟人类智能、智能行为及其规律的一门学科。
其主要任务是建立智能信息处理理论，进而设计可以展现某些近似于人类智能行为的计算系统。
（二）基本理念本课程遵循素质教育、创新教育指导思想，课程教学突出“以人为本”，从关注教转向关注学，突出学员学习的主体地位。
本课程介绍人工智能的理论、方法和技术及其应用，除了讨论那些仍然有用的和有效的基本原理和方法之外，着重阐述一些新的和正在研究的人工智能方法与技术，特别是近期发展起来的方法和技术。
此外，用比较多的篇幅论述人工智能的应用，包括新的应用研究。
（三）设计思路研究人工智能的目的，一方面是要造出具有智能的机器，另一方面是要弄清人类智能的本质。
通过研究和开发人工智能，可以辅助、部分代替甚至拓宽人的智能，使计算机更好地造福于人类。
信息经抽象结晶为知识，知识构成智能的基础。
因此，信息化到知识化再到智能化，必将成为人类社会发展的趋势。
在课程框架设计上与国外最先进的教材一致，在内容安排上基本理论与基本方法相结合，课堂着重理论、课外强调实践，在教学手段上采用多媒体。
要求教师加速知识更新，拓宽相关学科知识，具有较高的教学、科研和技术开发创新能力。
二、课程目标（一）课程总目标本课程是计算机科学与技术专业（含相关专业）的前沿基础课，研究怎样使计算机来模仿人所从事的推理、规化、设计、思考和学习等思维活动，来解决需人类专家才能处理的复杂问题。
本课程是一门理论性和实践性都很强的综合性课程，为计算机的应用提供了许多新思想和新方法。
本课程介绍了人工智能的基本原理及其主要应用技术，包括人工智能的原理与基础，知识表示，自然语言的计算机处理，人工智能语言，机器学习等基本原理。
开阔学生的知识面和视野，了解计算机科学发展的前沿。
