人工智能导论:数据挖掘与知识发现
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更新于2024-07-11
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"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。
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2023-06-20 上传
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