人工智能导论实验 分类算法

人工智能导论实验中的分类算法包括朴素贝叶斯算法、决策树算法、人工神经网络和支持向量机。其中，朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类算法，适用于文本分类、垃圾邮件过滤等场景。决策树算法是一种基于树形结构的分类算法，适用于数据量较小、特征较少的场景。人工神经网络是一种模拟人脑神经元工作方式的分类算法，适用于处理非线性问题。支持向量机是一种基于间隔最大化的分类算法，适用于处理高维数据和非线性问题。

在实验中，可以通过编写朴素贝叶斯算法进行分类操作。具体步骤包括条件概率、贝叶斯公式、朴素贝叶斯分类算法流程、拉普拉斯平滑和新闻文本主题分类等。其中，条件概率指的是某一事件A已经发生了条件下，另一事件B发生的可能性，表示为P(B|A)。贝叶斯公式是一种计算条件概率的公式，可以用于分类问题。朴素贝叶斯分类算法流程包括训练和预测两个阶段，训练阶段通过计算先验概率和条件概率来构建模型，预测阶段通过计算后验概率来进行分类。拉普拉斯平滑是一种解决概率为0的情况的方法，可以避免出现概率为0的情况。新闻文本主题分类是一个实际应用场景，可以通过朴素贝叶斯算法对新闻文本进行分类。

相关问题

人工智能导论实验卷积神经网络

人工智能导论实验中的卷积神经网络（CNN）是一种深度学习算法，它具有卷积计算和深度结构。CNN能够对输入信息进行平移不变分类，并具有表征学习能力。在实验中，使用Pytorch构建了基础的CNN模型，并进行了相关的实验报告和可视化结果的分析。

如果你想了解更多关于人工智能导论实验中的卷积神经网络的内容，可以参考以下引用：

引用: 人工智能导论实验部分的作业，采用Pytorch构建的基础CNN卷积神经网络模型。压缩包中包含有详细的实验报告以及相关的可视化结果（表格和折线图）。

引用: 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，是深度学习的代表算法之一。卷积神经网络具有表征学习能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类，因此也被称为“平移不变人工神经网络”。

山东大学人工智能导论2024

### 山东大学2024年人工智能导论课程概述

#### 课程基本信息
- **课程名称**: 人工智能导论
- **开设院校**: 山东大学
- **授课对象**: 计算机科学与技术及相关专业的本科生和研究生
- **学分**: 3 学分
- **总学时**: 48 学时 (理论讲授 36 学时, 实验上机 12 学时)

#### 教学目标
本课程旨在使学生掌握人工智能的基本概念、原理和技术方法，了解人工智能的发展历程及其应用领域。通过学习，培养学生分析问题的能力以及利用人工智能解决实际问题的能力。

#### 主要内容安排

##### 第一部分 基础知识介绍
- 第一章 绪论
- 人工智能定义与发展历史
- 当前主要研究方向和发展趋势

- 第二章 数理基础
- 概率统计初步
- 线性代数简介
- 图论基础知识

##### 第二部分 核心算法讲解
- 第三章 搜索策略
- 不知情搜索(广度优先搜索、深度优先搜索等)[^1]

- 第五章 博弈树搜索
- Minimax算法及Alpha-Beta剪枝优化

- 第六章 机器学习入门
- 监督学习、无监督学习的概念区分
- 几种常见分类器的工作机制(KNN、决策树等)

- 第七章 自然语言处理概览
- 文字表示模型(word embedding), 句法语义解析工具(Spacy, NLTK)

##### 第三部分 应用实践探讨
- 第八章 AI伦理道德和社会影响讨论会
- 探讨AI带来的社会变革和个人隐私保护议题

- 第九章 大作业项目指导
- 结合前面所学知识点完成一个小规模的人工智能工程项目开发

#### 考核方式
平时成绩占40%，期末考试占60%；其中平时成绩包括但不限于课堂表现、实验报告提交情况等方面综合评定。

def calculate_final_score(class_performance, final_exam):
    """
    Calculate the final score based on class performance and final exam.
    
    Args:
        class_performance (float): The average score of all assignments during semester.
        final_exam (float): Score obtained from end-of-term examination.

    Returns:
        float: Final overall grade calculated as weighted sum.
    """
    return round((class_performance * 0.4 + final_exam * 0.6), 2)