人工智能原理与算法（人工智能原理与算法张文生）

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于人工智能原理与算法的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

• 1、人工智能算法？

• 2、人工智能原理及应用

• 3、人工智能原理是什么？

• 4、人工智能算法有哪些

一、人工智能算法？

算法就分很多类，这里拿“合一”来作为介绍，为了应用推理规则（比如取式假言推理)，推理系统必须能够判断两个表达式何时相同，也就是这两个表达式何时匹配。在命题演算中，这是显而易见的:两个表达式是匹配的当且仅当它们在语句构成上相同。在谓词演算中，表达式中变量的存在使匹配两个语句的过程变得复杂。全称例化允许用定义域中的项来替换全称量化变量。这需要一个决策处理来判断是否可以使变量替换产生的两个或更多个表达式相同〈通常是为了应用推理规则)。合一是一种判断什么样的替换可以使产生的两个谓词演算表达式匹配的算法。我们在上-一节中已经看到了这个过程，VX( man(X)=mortal(X))中的×替换成了man( socrates)中的 soc-rates。合一和像假言推理这样的推理规则允许我们对一系列逻辑断言做出推理。为了做到这一点，必须把逻辑数据库表示为合适的形式。这种形式的一个根本特征是要求所有的变量都是全称量化的。这样便允许在计算替代时有完全的自由度。存在量化变量可以从数据库语句中消除，方法是用使这个语句为真的常量来替代它们。如，可以把3× parent( X, tom)替代为表达式parent( bob, tom)或parent( mary , tom) ，假定在当前解释下bob和 mary是tom的双亲。消除存在量化变量的处理会因这些替换的值可能依赖于表达式中的其他变量而变得复杂。

二、人工智能原理及应用

《人工智能原理与应用》既详细介绍了大量的基本概念、思想和算法，也描述了各研究方向最前沿的进展，并对中国在人工智能领域的贡献给出了一个概要性的介绍。前6章都附有习题，用于指导学生自学及加深对基本概念和技术的理解及掌握。最后一章属于拓展阅读部分，旨在让读者能够较快地了解人工智能在教育教学领域中的应用。全书讲述力求由浅入深，通俗易懂，理论上具有完整性和系统性，强调基本原理和基本技术配以大量的实例、图表，易于教学，便于自学。《人工智能原理与应用》可作为信息领域与相关领域的高等院校本科生和研究生的教科书或教学辅导书目，也可以作为相关领域的科研与工程技术人员的参考书。

三、人工智能原理是什么？

你问题的题目和内容不太相关。

人工智能的原理就是模拟人类的大脑的能力，包括声音识别、图像识别、感觉、味觉、触觉识别等等。现在的科技水平有限，只能是将大脑的能力分开来一个一个研究。

至于人类是否可以做到比自己还聪明的机器。答案是可以。这就是进化。孩子总要超越父母，人类才能进步。基督教宣传上帝万能，也就是说上帝已经是进化完全的了，既然完全进化就不能被超越，所以就会有“造出连自己也举不起来的石头”这样的悖论。但是人类是在不断进化的。

我是学电子的，在机械和电子领域可以做到和人类一样聪明的电脑。但是现在的电脑对于人脑来说，反应速度还是太慢了，到等到科技有大的跨越的时候才能实现。

克隆领域的话，应该是只能克隆人得肉体。智力发育未必能达到正常人的智商。

有什么问题还可以继续探讨

四、人工智能算法有哪些

同意上一个回答，我来补充一下

决策树

决策树是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。

随机森林

在机器学习中，随机森林是一个包含多个决策树的分类器， 并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。

逻辑回归

逻辑回归，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。例如，探讨引发疾病的危险因素，并根据危险因素预测疾病发生的概率等。

Adaboost

Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器(强分类器)。

其算法本身是通过改变数据分布来实现的，它根据每次训练集之中每个样本的分类是否正确，以及上次的总体分类的准确率，来确定每个样本的权值。

朴素贝叶斯

朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。最为广泛的两种分类模型是决策树模型和朴素贝叶斯模型。

和决策树模型相比，朴素贝叶斯分类器发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。同时，朴素贝叶斯分类器模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。

K近邻

所谓K近邻算法，即是给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例（也就是上面所说的K个邻居）， 这K个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分类到这个类中。

SVM

使用铰链损失函数计算经验风险并在求解系统中加入了正则化项以优化结构风险，是一个具有稀疏性和稳健性的分类器。

神经网络

人工神经网络是生物神经网络在某种简化意义下的技术复现，它的主要任务是根据生物神经网络的原理和实际应用的需要建造实用的人工神经网络模型，设计相应的学习算法，模拟人脑的某种智能活动，然后在技术上实现出来用以解决实际问题。因此，生物神经网络主要研究智能的机理；人工神经网络主要研究智能机理的实现，两者相辅相成。

以上就是关于人工智能原理与算法相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。

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