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AI课程总结; 第一章 人工智能概述;主要内容; 第二章 确定性知识系统的表示与推理;主要内容;谓词逻辑表示的经典例子 机器人移盒子 (1/5);7;8;9;10;产生式系统简例 基于规则的动物识别系统(1/4);产生式系统简例 基于规则的动物识别系统(2/4);产生式系统简例 基于规则的动物识别系统(3/4);产生式系统简例 基于规则的动物识别系统(4/4);语义网络;自然演绎推理; 第三章 有哪些信誉好的足球投注网站策略;主要内容; 第四章 计算智能;主要内容;21;22;23;24;25;26;27;28;29;30;31;32;33;34;35;36;37;38;39;40;41;42;43;44;45;46; 第五章 不确定性推理;主要内容;朴素贝氏分类的实例;解：首先根据训练样本计算各属性相对于不同分类结果的条件概率： P(办卡)=7/10 P(不办卡)=3/10 P(女性|办卡)=5/7 P(女性|不办卡)=1/3 P(年龄=31~45|办卡)=3/7 P(年龄=31~45|不办卡)=1/3 P(学生=否|办卡)=5/7 P(学生=否|不办卡)=0/3 P(收入=中|办卡)=2/7 P(收入=中|不办卡)=2/3;;训练样本中对于(女性，年龄介于31~45之间，不具学生身份，收入中等)的个人，按照朴素贝叶斯分类会将其分到办信用卡一类中。 办卡的概率是(0.044)/(0.044+0)=1(正规化分类的结果P(会)/(P(会)+P(不会))。;na?ve bayes;2016-6-7;2016-6-7; 第六章 符号学习;主要内容;构造树;例子;（1）训练样本的信息值(基于类的比例） ? 训练样本（用来创建树的数据集）在包含9个yes和5个no的根节点上，对应于信息值 info([9,5])=0.940位 →总的信息;;（3）第一棵树，属性，导致的信息增益 计算平均信息值。 根据天气的树导致的信息增益为：基于类比例原来信息需求-基于天气属性划分之后得到的信息需求;;（5）选择获得最大信息增益的属性进行划分 ?最大信息增益：? gain(outlook)=0.247位 ?选择天气作为树的根节点的划分属性，其中一个子女节点是最纯的，并且这使它明显优于其他属性。 ?湿度是次佳选择，它产生了一个几乎完全纯的较大的子女节点。;;支持向量机概念;支持向量机示意图; 第七章 联结学习;神经网络模型;Thanks!
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