人工智能导论：数据挖掘与知识发现

"数据挖掘-人工智能导论全套课件，涵盖了人工智能导论的相关知识点，包括王万鹏教授的讲解，以及王万良《人工智能导论》（第3版）教材中的内容，涉及数据挖掘的任务、算法选择以及人工智能的基本概念和发展历史。" 在深入探讨数据挖掘之前，我们首先需要理解人工智能的基础。1956年，人工智能作为一个独立的学科被正式提出，成为20世纪三大科学技术成就之一。人工智能的研究内容主要包括智能的基本概念、发展简史、基本内容以及主要研究领域。 1.1.1 智能的概念 智能是自然界的一大奥秘，尚未有一个统一的定义。不同的理论流派提供了不同的见解，比如思维理论强调思维的重要性，知识阈值理论认为智能依赖于知识的积累，而进化理论则主张控制作用的体现。智能通常被看作是知识与智力的结合，其中知识是智能行为的基础，包括获取和应用知识解决问题的能力。 1.1.2 智能的特征 - 感知能力：智能体通过感官获取外部世界的信息，视觉和听觉是最主要的感知渠道。 - 记忆与思维能力：包括逻辑思维（有序、形式化的思考）和形象思维（直觉、并行的思考方式），以及顿悟思维（创新、非线性的思考）。 - 学习能力：学习是智能体适应环境变化的重要手段，可以是有意识的，也可以是无意识的，既有教师指导，也有自我实践。 - 行为能力：智能体通过行为来表达和输出信息。 进入数据挖掘阶段，首要任务是明确挖掘的目标，如数据总结、分类、聚类、关联规则或序列模式等。之后，选择合适的挖掘算法至关重要。不同的数据类型和用户需求会影响算法的选择。例如，有些用户可能倾向于易于理解和解释的知识，而其他用户可能更关注预测的准确性。因此，算法的选择既要考虑数据的特性，也要满足用户的具体需求。 数据挖掘中的算法包括但不限于决策树、贝叶斯网络、支持向量机、聚类算法（如K-means）、关联规则学习（如Apriori）等。这些算法各有优缺点，适用于不同的情境。在实际应用中，可能需要通过实验和评估来确定最合适的算法。 "数据挖掘-人工智能导论全套课件"提供的内容不仅涵盖了人工智能的基础知识，还强调了数据挖掘在实际应用中的关键步骤和策略，是深入理解和学习人工智能领域的重要资源。通过学习这些材料，读者将能够掌握如何从大量数据中提取有价值的信息，并利用这些信息进行有效的决策和预测。