中山大学饶洋辉教授的人工智能笔记：搜索算法与信息论应用详解

本篇笔记是关于人工智能领域的综合学习资料，由中山大学17数据科学与计算机学院的饶洋辉老师整理。主要内容涵盖了机器学习、决策树、信息论基础、模型选择与防止过拟合（如贝叶斯学习和最大后验/极大似然）、神经网络（如人工神经网络、线性回归和逻辑回归）、搜索算法（包括无信息搜索策略如宽度优先搜索、深度优先搜索以及有信息搜索如启发式搜索中的A*搜索）及其特性。此外，还深入探讨了搜索算法的时间复杂度、空间复杂度，以及搜索过程中关键操作如路径检测、环检测、博弈树搜索（以Nim问题和Alpha-Beta剪枝为例）的应用。 决策树部分讲解了Entropy（熵）和Information gain（信息增益），这些是构建决策树的重要依据，用于衡量特征对分类的不确定性。防止过拟合的方法也被提及，通过最大后验（MAP）和极大似然（ML）等统计方法来选择合适的模型。神经网络方面则介绍了线性和逻辑回归这两种基本的模型，以及它们在实际应用中的前向传播和反向传播阶段。 搜索算法部分，作者讨论了搜索的性质，如无信息搜索策略的广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS），以及如何通过限制搜索的深度或迭代深化搜索来提高效率。双向搜索（Bidirectional search）也被提及，同时强调了路径检查和环检测在搜索过程中的作用。启发式搜索技术，如贪婪最佳优先搜索（Greedy BFS）和A*搜索，以及它们的可接纳性和一致性特征，对于优化搜索性能至关重要。 博弈树搜索部分，通过对Nim游戏的介绍，展示了MiniMax策略和Alpha-Beta剪枝算法，这些在棋类游戏和其他零和博弈中有广泛应用。约束满足问题（CSP）和回溯算法（如解决四皇后问题）也是笔记中涉及的内容，展示了在解决复杂问题时的逻辑推理和求解策略。 这篇笔记提供了人工智能领域内多个核心概念和技术的详细解读，对于理解机器学习算法、搜索理论以及博弈论在实际应用中的应用具有很高的价值。无论是初学者还是进阶者，都可以从中获得丰富的学习资源。