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内容概要:本文档为HNUST大学内容人工智能课程期末复习概资料,涵盖广要:本文档是度优先搜索与为湖南科技大学(深度优先搜索的特点HNUST)、遗传算法的概念学生准备的人工及其适用问题、智能期末复习资料机器学习原理与,涵盖了广度分类、统计监督优先搜索与深度学习基本步骤以及优先搜索的特点、深度学习与传统遗传算法的概念及其神经网络学习的适用范围、机器异同点等内容学习的原理与。文档还提供了分类、统计监督设计题和综合学习的基本步骤以及题的解题深度学习与传统思路,最后讨论神经网络的区别。了人工智能对人类此外,还提供了社会的正负面影响设计题和论述。复习资料旨在题的示例帮助学生理解和掌握,帮助学生更好地课程核心知识点,理解和掌握相关知识点但强调资料仅供参考。文档强调这,不可作为押仅是复习重点的总结,而非题依据。
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HNUST 人工智能期末复习
由于安卓重点出现问题,导致神探线上线下被“喷”,很难评,但是又有许多同学私信我要我继续更新,复习
资料如下。使用前再次强调:汇总资料仅供参考,仅供参考,仅供参考。有重点,那大家的重点都是一样
的,本类复习文章只是用来总结重点的,不是押题!!!喷的就请别用,用了就别喷……
最后,祝大家考试顺利,全部通过!
简答题 5×10‘
1、 广度优先搜索与深度优先搜索各有何特点?(第 3 章)
广度优先搜索特点:使用队列,按层遍历,找到最短路径,空间复杂度高。
深度优先搜索特点:使用栈,深入遍历,可能找到非最短解,空间复杂度较低。
2、 遗传算法是一种什么样的算法?适合解决哪一类问题?(第 4 章)
遗传算法是一种模拟自然选择过程的搜索算法,特别适用于解决那些具有高复杂性或多维度
的优化问题。通过在初始种群中进行复制、交叉、变异操作寻找搜索空间最优解。遗传算法
可以把问题的可能解视为生物个体,而生物个体对环境有很高的适应能力,这样就可以使用进
化机制,搜索最优解。例如可以用于求解旅行商, 资源分配等问题。
3、 简述机器学习的原理和分类(第 9 章)
原理:
机器学习的基本原理是通过数据训练模型,使其能够从数据中学习规律并进行预测或决策。
① 学习与经验有关;②学习可以改善系统性能;③学习是一个有反馈的信息处理与控
制过程。
分类:
(一)基于学习用途的分类:①符号学习 ②神经网络学习 ③统计学习 ④交互学习
(二)基于学习方法的分类:①归纳学习 ②演绎学习 ③类比学习 ④分析学习
(三)基于样本数据特点的分类:①有监督学习 ②无监督学习
(四)基于数据形式的分类:①结构化学习 ②非结构化学习
(五)基于学习目标的分类:①概念学习 ②规则学习 ③函数学习 ④类别学习 ⑤贝叶斯网
络学习
4、 统计监督学习基本步骤(第 10 章)
① 数据准备
② 选择或设计假设模型
③ 选择或设计准则函数
④ 选择或设计学习策略和算法
⑤ 编程实现
5、 试谈深度学习与传统神经网络学习的异同点(第 11 章)
深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法,通过多层级特征变换自动提取数据特征。
异同点:
相同点:采用了相似的分层结构,包括输入层,隐层,输出层组成的多层网络,只有相邻
节点之间有连接。
不同点:
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