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人工智能算法与模型构建作业指导书

第一章绪论3

1.1人工智能算法概述3

1.2人工智能模型构建方法3

第二章机器学习基础4

2.1监督学习4

2.2无监督学习4

2.3强化学习5

第三章特征工程5

3.1特征选择5

3.1.1概述6

3.1.2方法6

3.1.3应用6

3.2特征提取6

3.2.1概述6

3.2.2方法6

3.2.3应用6

3.3特征降维6

3.3.1概述7

3.3.2方法7

3.3.3应用7

第四章线性模型7

4.1线性回归7

4.2逻辑回归7

4.3线性判别分析8

第五章非线性模型8

5.1决策树8

5.1.1算法原理8

5.1.2停止条件9

5.2随机森林9

5.2.1算法原理9

5.2.2参数调优9

5.3支持向量机9

5.3.1算法原理10

5.3.2核函数10

5.3.3参数调优10

第六章神经网络模型10

6.1前馈神经网络10

6.1.1概述10

6.1.2网络结构10

6.1.3学习算法10

6.1.4应用领域11

6.2卷积神经网络11

6.2.1概述11

6.2.2网络结构11

6.2.3学习算法11

6.2.4应用领域11

6.3循环神经网络11

6.3.1概述11

6.3.2网络结构11

6.3.3学习算法12

6.3.4应用领域12

第七章深度学习模型12

7.1自编码器12

7.1.1自编码器原理12

7.1.2自编码器类型12

7.2对抗网络12

7.2.1GAN原理13

7.2.2GAN应用13

7.3长短时记忆网络13

7.3.1LSTM原理13

7.3.2LSTM应用13

第八章集成学习14

8.1集成学习原理14

8.2Boosting算法14

8.3Bagging算法14

第九章模型评估与优化15

9.1评估指标15

9.2调整超参数15

9.3模型优化策略16

第十章人工智能应用案例16

10.1自然语言处理16

10.1.1机器翻译16

10.1.2文本分类17

10.1.3问答系统17

10.2计算机视觉17

10.2.1图像识别17

10.2.2目标检测17

10.2.3图像分割17

10.3语音识别17

10.3.1语音17

10.3.2语音输入法17

10.3.3语音翻译18

第一章绪论

1.1人工智能算法概述

计算机技术的飞速发展，人工智能（ArtificialIntelligence，简称）作

为一门跨学科领域，得到了广泛关注和深入研究。人工智能算法是领域的核心组

成部分，主要研究如何使计算机模拟人类智能行为，解决实际问题。人工智能算

法可分为多个子领域，包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等。

人工智能算法的主要目的是通过数据驱动、模型驱动和知识驱动等方式，使

计算机具备以下能力：

（1）自动获取知识：从大量数据中提取有用信息，形成知识表示。