人工智能：模型与算法期末

### 关于人工智能模型与算法期末考试复习资料

#### 一、概念理解
对于机器学习而言，这是一种让计算机通过数据来改进性能的技术[^1]。在此过程中，训练集用于构建模型；验证集用来调整参数并防止过拟合现象的发生；而测试集则是在最终评估模型表现时所使用的独立样本集合。

#### 二、历史背景与发展阶段
自1956年起，在美国达特茅斯大学的一次会议上，“人工智能”这一术语被首次提出，并标志着该领域作为一门学科的确立和发展起点[^2]。随后经历了三个主要的发展时期：

- **推理期**：早期的研究集中在逻辑推理方面；
- **知识期**：重点转向如何表示和利用专业知识解决问题；
- **学习期**：当前正处于此阶段，强调从大量数据中自动获取规律的能力。

#### 三、研究方向概述
目前存在三种主流的人工智能研究路径[^3]：
- 符号主义（Symbolicism）
- 连接主义（Connectionism），即神经网络理论的基础所在；
- 行为主义（Behaviorism）

这些不同的视角共同推动着AI技术的进步，并形成了各自独特的建模方式和技术手段。

#### 四、具体应用实例分析
为了更好地准备涉及实际案例解答部分的内容，建议深入探讨以下几个主题：
- 不同类型的分类器设计原理及其应用场景；
- 基本回归方法的应用范围以及优缺点比较；
- 面向特定任务优化的强化学习框架介绍等。

# Python代码片段展示简单的线性回归实现过程
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

X = [[0, 1], [5, 1], [15, 2]]
y = [10, 20, 30]

model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

print(f'预测结果: {model.predict([[10, 2]])}')