人工智能导论-第三章02-2014
人工智能导论 第三章 机器学习
线性回归的最主要问题是对异常值敏感。
在真实世界的数据收集过程中，经常会遇到 错误的度量结果。而线性回归使用的是普通 最小二乘法，其目标是使平方误差最小化。 由于异常值误差的绝对值很大，因此会破坏 整个模型。这时就需要引入正则化项的系数 作为阈值来消除异常的影响，这个方法称为 岭回归。
线性回归的另一种正则化叫作最
回归算法的应用场景
（1）机场客流量分布预测 （2）新浪微博互动量预测 （3）青藏高原湖泊面积预测
聚类ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ法
聚类就是将相似的事物聚集在一起，将不相 似的事物划分到不同类别的过程，是数据挖掘中一 种重要的方法。聚类算法的目标是将数据集合分成 若干簇，使得同一簇内的数据点相似度尽可能大， 而不同簇间的数据点相似度尽可能小。
线性回归中使用的假设函数是一次
方程，假设数据集呈简单线性关系，但 在实际情况中很多数据集是非线性的关 系，直线方程无法很好地拟合数据的情 况，这时可以尝试使用多项式回归。多 项式回归中加入了特征的更高次方，也 相当于增加了模型的自由度，用来捕获 数据中非线性的变化。
逐步回归就是一步一步进行回归。我们知道多元
决策树算法
通过决策树学习到的函数被表示 为一棵决策树，学习得到的决策树也能 再被表示为多个决策树选择的规则以提 高可读性。决策树算法是最流行的归纳 推理算法之一，已经被成功地应用到从 学习医疗诊断到学习评估贷款申请的信 用风险等的广阔应用领域中。
决策树通过把实例从根节点排列 （Sort）到某个叶子节点来分类实例，叶子 节点即为实例所属的分类。树上的每一个节 点说明对实例的某个属性（Attribute）的测 试，并且该节点的每一个后继分支对应于该 属性的一个可能值。分类实例的方法是从这 棵树的根节点开始，测试这个节点指定的属 性，按照给定实例的该属性值对应的树枝向 下移动，然后在以新节点为根的子树上重复 这个过程。
人工智能导论第四版第三章课后题答案
人工智能导论第四版第三章课后题答案3.8判断下列公式是否为可合一，若可合一，则求出其最- -般合一。
(1) P(a, b), P(x,y)(2) P(f(x), b), P(y,z)(3) P(f(x), y), P(y, f(b))4) P(f(y), y, x), P(x, f(a), f(b))(5) P(x, y), P(y, x)解:(1) 可合一，其最一般和一为: σ={a/x, b/y}。
(2) 可合一，其最一般和一为: σ={y/f(x), b/z}。
(3) 可合一，其最一般和一为: σ={ f(b)/y, b/x}。
(4) 不可合一。
(5) 可合一，其最一-般和一为: σ={ y/x}。
3.11把下列谓词公式化成子句集:(1) (V x)( V y)(P(x, y)^Q(x, y))(2) (V x)( V y)(P(x, y)- +Q(x, y))(3) (V x)(3y)(P(x, y)V (Q(x, y)- +R(x, y))(4) (V x)(V y)(3z)[P(x, y)→Q(x, y)VR(x, z))解: (1) 由于(V x)(V y)(P(x, y)^Q(x, y)已经是Skolem标准型，且P(x, y)AQ(x, y)已经是合取范式，所以可直接消去全称量词、合取词，得{P(x,y)，Q(x, y)}再进行变元换名得子句集:S={ P(x, y)，Q(u, v)}(2)对谓词公式(V x)(V y)(P(x, y)→Q(x, y)，先消去连接词“→”得:(V x)(V y)( P(x, y)VQ(x, y)此公式已为Skolem标准型。
再消去全称量词得子句集:s={P(x, y)VQ(x, y)}(3)对谓词公式(V x)( 3y)(P(x, y)V (Q(x, y)→R(x, y))，先消去连接词“→”得:(V x)(3 y)(P(x, y)V (-Q(x, y)V R(x, y))此公式已为前束范式。
人工智能导论课件第3章第4节
3.4.1 关联物，预测的关键
• 所谓相关关系，其核心是指量化两个数据值之间的数理关系。相关关系强是指 当一个数据值增加时，另一个数据值很有可能也会随之增加。我们已经看到过 这种很强的相关关系，比如谷歌流感趋势：在一个特定的地理位置，越多的人 通过谷歌搜索特定的词条，该地区就有更多的人患了流感。相反，相关关系弱 就意味着当一个数据值增加时，另一个数据值几乎不会发生变化。例如，我们 可以寻找关于个人的鞋码和幸福的相关关系，但会发现它们几乎扯不上什么关 系。
3.4.3 通过因果关系了解世界
• 传统情况下，人类是通过因果关系了解世界的。首先，我们的直接愿望就是了 解因果关系。即使无因果联系存在，我们也还是会假定其存在。研究证明，这 只是我们的认知方式，与每个人的文化背景、生长环境以及教育水平无关。当 我们看到两件事情接连发生的封候，我们会习惯性地从因果关系的角度来看待 它们。
3.4.2 “是什么”，而不是“为什么”
• 如果只看到线性关系的话，那么政策重心应完全放在增加收入上，因为这样才 能增加全民的幸福感。而一旦察觉到这种非线性关系，策略的重心就会变成提 高低收入人群的收入水平，因为这样明显更划算。当相关关系变得更复杂时， 一切就更混乱了。
3.4.2 “是什么”，而不是“为什么”
3.4.3 通过因果关系了解世界
• 快速思维模式使人们偏向用因果联系来看待周围的一切，即使这种关系并不存 在。这是我们对已有的知识和信仰的执著。在古代，这种快速思维模式是很有 用的，它能帮助我们在信息量缺乏却必须快速做出决定的危险情况下化险为夷。 但是，通常这种因果关系都是并不存在的。
• 卡尼曼指出，平时生活中，由于惰性，我们很少慢条斯理地思考问题，所以快 速思维模式就占据了上风。因此，我们会经常臆想出一些因果关系，最终导致 了对世界的错误理解。
人工智能第三章
σ3= {a/z,f(a)/x,g(y)/u} 便是F1和F2的mgu。 算法的第(4)步，当不存在vk或不存在tk或出现差异
集为{x,f(x)},都会导致不可合一。此时，算法 返回失败。
《人工智能》第三章 谓词逻辑与归结原理
第21页，共80页。
最一般合一（mgu）
谓词逻辑的归结方法和命题逻辑基本相同，但 在进行归结之前，应采用最一般合一方法对待归 结的一对子句进行置换。然后再判断是否可以进 行归结。
则SG 与 S1 U S2 U S3 U …U Sn在不可满足的 意义上是一致的。即SG 不可满足 <=> S1 U S2 U S3 U …U Sn不可满足。
可以对一个复杂的谓词公式分而治之。
《人工智能》第三章 谓词逻辑与归结原理
第10页，共80页。
求取子句集例(1)
例：对所有的x,y,z来说，如果y是x的父亲，z又是y的父
第12页，共80页。
置换与合一
• 一阶谓词逻辑得归结比命题逻辑的归 结要复杂的多，其中一个原因就是谓 词逻辑公式中含有个体变量与函数。
• 如P(x) ∨ Q(y)与~P(a) ∨ R(z)
• 所以要考虑置换与合一。即对变量作
适当的替换。
《人工智能》第三章 谓词逻辑与归结原理
第13页，共80页。
置换
量词消去原则： • 存在量词。将该量词约束的变量用任意
常量（a，b等）或任意变量的函数（ f(x)，g(y)等）代替。 • 左边有任意量词的存在量词，消去时该 变量改写成为任意量词的函数；如没有 ，改写成为常量。 • 任意量词。简单地省略掉该量词。
《人工智能》第三章 谓词逻辑与归结原理
第2页，共80页。
人工智能导论-各章习题答案
人工智能导论-各章习题答案第一章习题解答1. 什么是人工智能？人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指使机器具有类似或超过人类智能的能力。
人工智能研究的目标是使计算机能够进行人类智力活动，例如学习、理解、推理和决策等。
2. 人工智能的基本分类人工智能可以分为弱人工智能（Narrow AI）和强人工智能（General AI）两类。
弱人工智能是指针对特定任务开发的人工智能系统，比如语音识别、图像处理和机器翻译等。
弱人工智能系统有特定的输入和输出，其能力局限于特定任务。
强人工智能是指能够在各种智力活动中与人类媲美或超越人类的人工智能系统。
强人工智能拥有自主学习、理解、推理和决策的能力，可以应对复杂的问题和情境。
3. 人工智能的应用领域人工智能已经在多个领域得到应用，包括但不限于以下几个方面：•机器学习：基于数据和统计方法，让计算机自动学习并改进性能。
•自然语言处理：使计算机能够理解和处理人类语言。
•机器视觉：使计算机能够理解和处理图像和视频。
•专家系统：建立基于规则和知识的推理系统，用于解决复杂的问题和决策。
•智能机器人：让机器拥有感知、决策和执行的能力，用于自主操作和交互。
•数据挖掘：发现数据中的模式和关联，用于预测和决策支持。
4. 人工智能的发展历史人工智能的发展可以追溯到20世纪50年代，随着计算机技术和算法的进步，人工智能开始逐渐崭露头角。
在1956年，达特茅斯会议举行，标志着人工智能的诞生。
随后，人工智能经历了繁荣期、低谷期和复兴期等不同的发展阶段。
繁荣期（1956-1974）中，很多初期的人工智能算法被提出，比如逻辑推理、机器学习和专家系统等。
然而，由于计算能力限制和算法的局限性，人工智能在这个时期受到了限制。
低谷期（1975-1980）是由于在之前的繁荣期中，人们对人工智能过于乐观，但实际应用和成果不如预期，导致了人工智能的寒冬。
复兴期（1980-至今）是人工智能的复苏和突破阶段。
人工智能导论全套课件
计算机视觉技术的挑战与未来发展
挑战
计算机视觉技术面临的挑战包括光照变 化、噪声干扰、遮挡问题、运动模糊等 。
VS
未来发展
随着深度学习技术的不断发展，计算机视 觉技术将更加成熟和高效。未来，计算机 视觉技术将更加注重实时性、鲁棒性和自 适应性，同时将更加广泛地应用于各个领 域。
06
人工智能伦理、法律与社会影响
01
各国政府正在制定相关法律和监管政策，以确保人工智能技术
的合法、合规和安全使用。
知识产权保护
02
对于人工智能技术和应用，知识产权保护是一个重要问题，需
要建立相应的法律制度。
跨国合作与国际法规
03
随着人工智能技术的全球化发展，跨国合作和国际对社会的影响与未来趋势
1 2
应用场景
如图像识别、语音识别、自然语言处理、推 荐系统等。
深度学习原理与框架介绍
神经网络模型
通过模拟人脑神经元之间的连接 方式，构建多层神经网络模型。
反向传播算法
通过计算输出层与目标值之间的误 差，反向调整每个神经元的权重， 使整个网络的输出结果更加准确。
深度学习框架
如TensorFlow、PyTorch等，提供 了丰富的深度学习算法和工具，方 便用户进行模型训练和部署。
深度学习
神经网络结构、反向传播 算法、卷积神经网络等。
03
机器学习与深度学习
机器学习算法与应用场景
监督学习算法
如线性回归、逻辑回归、支持向量机等，用 于根据输入特征预测输出结果。
非监督学习算法
如聚类分析、关联规则挖掘等，用于发现数 据中的模式和结构。
强化学习算法
通过与环境的交互来学习策略，适用于机器 人控制、游戏等领域。
人工智能导论
2.4本章小结
2.5习题
1
3.0学习导言
2
3.1大脑的初 步认识
3
3.2脑神经系 统
4 3.3脑的视觉
与信息处理机 制
5 3.4脑的记忆
与信息处理机 制
3.5脑的学习机制 3.6脑功能新发现
3.7本章小结 3.8习题
4.0学习导言
4.1如何构建人工神 经网络
4.2神经网络的训 练—反向传播算法
4
5.8本章小结
5
5.9习题
6.1数字图像处理 技术
6.0学习导言
6.2计算机视觉与 机器视觉
01
6.3模式识 别与图像分 类
02
6.4人脸识 别
03
6.5深度学 习在目标检 测与识别中 的应用
04
6.6无人驾 驶汽车的环 境感知
06
6.8习题
05
6.7本章小 结
7.0学习导言 7.1逻辑推理
9.2工业机器人 9.3移动机器人
1
9.4无人飞行 器
2
9.5水下机器 人
3
9.6太空机器 人
4
9.7人形机器 人
5
9.8机器动物
01
9.9软体机 器人
02
9.10微型 机器人
03
9.11群体 机器人
04
9.12认知 发展机器人
06
9.14习题
05
9.13本章 小结
1
10.0学习导言
10.1混合智能 2
读书笔记
这本感觉更侧重拟人，暂时没读，只为了更多人看到…这个月看完再修改吧。 介绍了人工智能的各个发展方向，对于初学者对人工智能的认识有总览全局的作用。 这本书从人工智能的哲学观、脑科学、神经网络、机器学习、感知智能、认知智能、语言智能、机器人种类、 混合智能、类脑、伦理与法律等方面全方位地介绍了人工智能，是一本易读好读的人工智能科普入门书籍。
人工智能导论第五版答案第三章
人工智能导论第五版答案第三章1. 什么是推理,请从多种角度阐述推理?(1)推理:按照某种策略从已有事实和知识推出结论的过程。
(2)正向推理正向推理(事实驱动推理)是由已知事实出发向结论方向的推理。
基本思想是:系统根据用户提供的初始事实,在知识库中搜索能与之匹配的规则即当前可用的规则,构成可适用的规则集RS,然后按某种冲突解决策略从RS中选择一条知识进行推理,并将推出的结论作为中间结果加入到数据库DB中作为下一步推理的事实,在此之后,再在知识库中选择可适用的知识进行推理,如此重复进行这一过程,直到得出最终结论或者知识库中没有可适用的知识为止。
正向推理简单、易实现,但目的性不强,效率低。
需要用启发性知识解除冲突并控制中间结果的选取,其中包括必要的回溯。
由于不能反推,系统的解释功能受到影响。
(3)反向推理反向推理是以某个假设目标作为出发点的一种推理,又称为目标驱动推理或逆向推理。
反向推理的基本思想是:首先提出一个假设目标,然后由此出发,进一步寻找支持该假设的证据,若所需的证据都能找到,则该假设成立,推理成功;若无法找到支持该假设的所有证据,则说明此假设不成立,需要另作新的假设。
与正向推理相比,反向推理的主要优点是不必使用与目标无关的知识,目的性强,同时它还有利于向用户提供解释。
反向推理的缺点是在选择初始目标时具有很大的盲目性,若假设不正确,就有可能要多次提出假设,影响了系统的效率。
反向推理比较适合结论单一或直接提出结论要求证实的系统。
(4)推理方式分类演绎推理、归纳推理、默认推理确定性推理、不精确推理单调推理、非单调推理启发式推理、非启发式推理2. 什么是逆向推理?它的基本过程是什么?解:逆向推理是以某个假设目标作为出发点的推理方法过程:(1)将问题的初始证据和要求证的目标(称为假设)分别放入综合数据库和假设集;(2)从假设集中选出一个假设,检查该假设是否在综合数据库中,若在,则该假设成立。
此时,若假设集为空,则成功退出。
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（目标状态）
可以使用的操作：空格左移，空格上移，空格右 移，空格下移。 要求应用深度优先搜索策略寻找从初始状态到目 标状态的解路径。
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人工智能导论 - 刘珊
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1 14
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3.5 盲目搜索
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– 宽度优先搜索（广度优先搜索） – 深度优先搜索 – 等代价搜索
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3.5 盲目搜索
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状态空间的宽度优先搜索
3.5 盲目搜索
• 定义
– 以接近起始节点的程度逐层扩展节点的搜索方 法
• 基本思想
– 从初始节点S0开始逐层向下扩展，在第n层节 点还没有全部搜索完之前，不进入第n+1层节 点的搜索。
– 首先扩展最新产生的(即最深的)节点。
• 基本思想
– 从初始节点S0开始，选择最新产生的节点考察 扩展，直到找到目标节点为止。
– OPEN表中总是将新产生的节点放在OPEN表的 前端。
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八数码难题
3.5 盲目搜索
28 3
1
4
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（初始状态）
12 3
8
是否有后继节点
是
为目标节点？
否
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3.5 盲目搜索
失败
成功
10
八数码难题
3.5 盲目搜索
28 3
1
4
76 5
（初始状态）
12 3
8
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（目标状态）
可以使用的操作：空格左移，空格上移，空格右 移，空格下移。 要求应用宽度优先搜索策略寻找从初始状态到目 标状态的解路径。
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12 3 12 3 78 4 8 4
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八数码难题的 深度优先搜索树
右图：
父节点
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第三章 确定性推理
• 3.1 推理概述 • 3.2 自然演绎推理 • 3.3 消解原理 • 3.4 图搜索概述 • 3.5 盲目搜索 • 3.6 启发式搜索
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盲目搜索
• 特点：不需重排OPEN表 • 状态空间的盲目搜索 • 与或图的盲目搜索 • 类型
第三章 确定性推理
• 3.1 推理概述 • 3.2 自然演绎推理 • 3.3 消解原理 • 3.4 图搜索概述 • 3.5 盲目搜索 • 3.6 启发式搜索
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搜索
3.4 图搜索概述
• 定义
– 依靠经验，利用已有知识，根据问题的实际情 况，不断寻找可利用知识，从而构造一条代价 最小的推理路线，使问题得以解决的过程称为 搜索。
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3.5 盲目搜索
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3 18 4
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65
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83 21 4 76 5
28 3 71 4
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23 18 4 76 5
16 17
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3.4 图搜索概述
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图 搜 索 过 程 框 图
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开始
3.4 图搜索概述
把S0放入OPEN表
OPEN表为空表？
是
否
把OPEN表中第一个节点(n)移至CLOSED表
失败
n为目标节点吗？
是 成功
否 扩展n，把其后继节点放入OPEN表
的末端，提供返回节点n的指针
– 顶点或节点、边、环 – 有限图、简单图、带权图、连通图、网络
• 隐式图
– 子集树、排列树
• 图的存储
– 邻接矩阵：表示顶点之间相邻关系的矩阵 – 邻接表：由边表和顶点表两部分组成
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图搜索
• 穷举搜索 • 启发式搜索 • 术语
– 问题状态、状态空间 – 解状态：一些问题状态 – 答案状态：一些解状态 – 状态空间树：解空间的树结构 – 活节点、E-节点、死节点 – 节点深度 – 路径、路径代价 – 节点扩展
• 类型
– 盲目搜索：按预定的控制策略进行搜索，在搜 索过程中获得的中间信息并不改变控制策略。
– 启发式搜索：在搜索中加入了与问题有关的启 发性信息，用于指导搜索朝着最有希望的方向 前进，加速问题的求解过程并找到最优解。
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图
3.4 图搜索概述
• 一种限制最少的数据结构。 • 显式图
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8 3 28 3 21 4 71 4
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15
83 21 4 76 5
28 3 71 4
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23 18 4
76 5
16
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76 5
23 18 4 76 5
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27
83 81 3 21 4 2 4 76 5 76 5
28 3 28 3 7 4 714 61 5 6 5
– Open表中的节点总是按进入的先后排序。
• 特点
– 一种高代价搜索，但若有解存在，必能找到
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宽 度 优 先 算 法 框 图
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开始
把S0放入OPEN表
OPEN表为空表？
是
否
把第一个节点(n)从OPEN表移至 CLOSED表
扩展n，把n的后继节点放入OPEN 表的末端，提供返回节点n的指针
25 26
27Leabharlann 8 3 8 1 3 2 8 3 2 8 3 12 3 12 3
21 4 2 4 7 4 7 1 4 7 8 4 8 4
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6 5 76 5
八数码难题的 宽度优先搜索树
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状态空间的深度优先搜索
3.5 盲目搜索
• 定义
修改指针方向
S0
Path1
n
Path2
m
重排OPEN表
提高效率 p
的关键
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图搜索
3.4 图搜索概述
OPEN表：存放刚生成的节 状态节点 父节点
点，也称为未扩展节点表。 OPEN表的一般形式如右图：
CLOSED表：存放已经扩
展或将要扩展的节点。
编号
状态节点
CLOSED表的一般形式如