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人工智能与机器学习算法作业指导书

TOC\o1-2\h\u3639第一章绪论 2

86261.1人工智能概述 3

53891.2机器学习概述 3

69771.3人工智能与机器学习的关系 3

27339第二章机器学习基础 4

33122.1监督学习 4

37492.1.1定义及分类 4

168402.1.2回归分析 4

280402.1.3分类算法 4

43532.1.4监督学习算法评估 4

40592.2无监督学习 4

325552.2.1定义及分类 4

139722.2.2聚类分析 4

259862.2.3降维技术 5

270522.2.4无监督学习算法评估 5

145942.3强化学习 5

193152.3.1定义及基本概念 5

58782.3.2强化学习算法 5

244112.3.3强化学习应用 5

110252.4机器学习评估与优化 5

102832.4.1评估指标 5

254372.4.2交叉验证 5

247612.4.3超参数调优 5

185552.4.4模型优化策略 6

27557第三章特征工程 6

176733.1特征选择 6

147563.2特征提取 6

156663.3特征降维 7

90473.4特征预处理 7

8109第四章线性模型 7

232464.1线性回归 7

91384.2逻辑回归 8

312644.3线性判别分析 9

173354.4支持向量机 9

8128第五章非线性模型 9

171355.1决策树 10

200835.2随机森林 10

153275.3人工神经网络 10

138545.4深度学习 10

26763第六章集成学习 10

296246.1集成学习基本概念 10

64006.2Boosting算法 11

26046.3Bagging算法 11

131336.4Stacking算法 11

8943第七章模型评估与选择 12

123277.1交叉验证 12

236977.1.1原理 12

250397.1.2方法 12

242157.1.3应用 12

324907.2功能度量指标 12

259477.2.1准确率、召回率和F1分数 12

310947.2.2精确率、召回率和F1分数 13

199187.2.3ROC曲线和AUC值 13

107487.3超参数优化 13

103087.3.1网格有哪些信誉好的足球投注网站 13

229517.3.2随机有哪些信誉好的足球投注网站 13

211777.3.3贝叶斯优化 13

189427.4模型选择策略 13

241157.4.1基于交叉验证的模型选择 13

38967.4.2基于功能度量指标的模型选择 13

246147.4.3基于模型复杂度的模型选择 13

31383第八章机器学习应用 14

61508.1自然语言处理 14

317818.2计算机视觉 14

211048.3语音识别 14

245188.4推荐系统 14

32399第九章机器学习工程实践 15

101179.1数据获取与预处理 15

203879.2模型训练与部署 15

54959.3模型监控与维护 15

214689.4模型优化与迭代 16

18876第十章人工智能与机器学习发展趋势 16

2940910.1人工智能发展趋势 16

1570110.2机器学习发展趋势 17

658810.3人工智能与机器学习在我国的政策与发展 17

2686510.4未来展望与挑战 18

第一章绪论

人工智能与机器学习作为现代科技的两个重要分支，在科技发展中扮演着举足轻重的角色。为了使读者更好地理解这两个领域，本章将简要介绍人工智能与机器学习的基本概念、发展历程及其相互关系。

1.1人工智能概述

人工智能（ArtificialIntelligence，）是指使计算机具有人类智能的技术。它涉及到计算机科学、数学、心理学、哲学等多个学科领域。人工智能的研究目标是实现计算机对人类智能的模拟、扩展和增强。人工智能的主要研究内容包括知识表示、自然语言处理、机器学习、计算机视觉、智能控制等。

自20世纪50年代以来，人工智能经历了