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1.极大极小值搜索介绍人机博弈是人工智能的重要分支，人们在这一领域探索的过程中产生了大量的研究成果，而极小化极大算法(minimax)是其中最基础的算法，它由Shannon在1950年正式提出。Minimax算法 又名极小化极大算法，是一种找出失败的最大可能性中的最小值的算法（即最小化对手的最大得益）。通常以递归形式来实现。极大极小搜索策略一般都是使用在一些博弈类的游戏之中。这样策略本质上使用的是深度搜索策略，所以一般可以使用递归的方法来实现。在搜索过程中，对本方有利...

目录预先假设：平均绝对误差（MAE）均方误差（MSE）均方根误差（RMSE）MAE：平均绝对误差；MAPE：平均绝对百分比误差R2（R-Square）决定系数通过sklearn库实现5种评价指标预先假设：平均绝对误差（MAE）平均绝对误差（Mean Absolute Error）范围[0,+∞)，当预测值与真实值完全吻合时等于0，即完美模型；误差越...

目录摘要数据描述 数据分析代码实现 加载数据与预处理数据集 开始回答假设问题 数据建模 结束摘要此次将使用CRISP-DM流程分析星巴克数据集。主要通过使用数据可视化和数据建模探索星巴克消费者习惯来回答一些业务问题。所探索的问题是：性别将如何影响某人在星巴克的消费？男人比女人花更多的钱，还是相反？ 有多少人...

由于没有在意版本问题，好像无意更新了sklearn库，导致出现归一化数据时出现以下错误：TypeError: attr() got an unexpected keyword argument 'type'处理方式就是卸载sklearn库重新安装，当然也可以看保错的文件，进行更改数据类型。...

决策树算法简介决策树算法属于监督学习算法族。与其他监督学习算法不同，决策树算法也可用于解决回归和分类问题。使用决策树的一般动机是创建一个训练模型，该模型可用于通过学习从先前数据（训练数据）推断的决策规则来预测目标变量的类或值。与其他分类算法相比，决策树算法的理解水平非常简单。决策树算法试图通过使用树表示来解决...