人工智能导论：数据挖掘任务与算法选择

数据挖掘是人工智能的重要组成部分，它在人工智能导论课程中占有核心地位。在开始数据挖掘过程时，首先需要明确挖掘的目标，这可能包括数据总结、分类、聚类、关联规则或序列模式等，这些目标将指导后续的数据分析和模型构建。 选择挖掘算法是关键决策，要考虑两个重要因素。一方面，不同的数据类型（如结构化、半结构化或非结构化）需要针对性的算法，例如，对于数值型数据可能适合使用回归或聚类算法，而对于文本数据，则可能需要词嵌入或主题模型。另一方面，用户的实际需求也会影响选择，有的用户可能更关心易于理解的描述性知识，如决策树，而有的用户可能追求更高的预测精度，如深度学习模型。 7.6节中提到的知识发现与数据挖掘，是将大量的原始数据转化为有价值的信息和知识的过程。这涉及到数据预处理、特征工程、模型选择和评估等多个步骤。在这个过程中，不仅要有理论知识的支持，如搜索策略、评价函数等，还要灵活运用各种数据挖掘工具和技术，如Apriori算法、DBSCAN聚类、随机森林分类器等。 课程中会介绍人工智能的基本概念，包括智能的定义和发展历史。智能被定义为知识与智力的结合，涉及感知能力、记忆与思维能力、行为能力以及学习能力等核心特征。智能理论则包含了多种观点，如思维理论强调思维的重要性，知识阈值理论关注知识的量和抽象程度，进化理论则倾向于用控制机制来代替知识的表示。 通过学习人工智能导论，学生能够理解人工智能的起源、发展路径以及在现实中的应用，掌握如何设计和实施数据挖掘项目，以及如何从海量数据中提取出有价值的信息。这对于数据科学家、分析师和工程师来说，是一项必备的技能，尤其是在当今大数据时代，数据挖掘和机器学习的应用越来越广泛。