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RSS订阅原创 人工智能导论实验3——汉诺塔&八皇后问题
人工智能导论实验——汉诺塔&八皇后问题目录人工智能导论实验——汉诺塔&八皇后问题一、汉诺塔问题二、八皇后问题实验目的及要求：本项目要求能够理解人工智能的基本原理，理解问题归约法的原理和方法，掌握用问题归约表示问题的步骤，并能够实际问题给出具体的实现。实验内容：1.问题归约法的原理和方法2.与或树表示问题的步骤3.问题归约法的实现一、汉诺塔问题实验项目1：已知3个柱子1，2，3和3个盘子A，B，C（A比B小，B比C小）。初始状态下，A，B，C依次放到1柱上。目标状态是A，B
2022-03-30 15:06:26
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原创 人工智能导论实验2——野人渡河&黑白棋问题
有N个传教士和N个野人来到河边渡河，河岸有一条船，每次至多可供2人乘渡。问传教士为了安全起见，应如何规划摆渡方案，使得任何时刻，河两岸以及船上的野人数目总是不超过传教士的数目 黑白棋(reversi),也叫苹果棋，翻转棋，是一个经典的策略性游戏。一般棋子双面为黑白两色，故称“黑白棋”。因为行棋之时将对方棋子翻转，变为己方棋子，故又称“翻转棋”。棋子双面为红、绿色的成为“苹果棋”。它使用8*8 的棋盘，由两人执黑子和白子轮流下棋，最后子多方为胜。
2022-03-28 19:03:31
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原创 人工智能导论实验1——机器人搬盒子&爱因斯坦斑马问题
人工智能导论实验1——机器人搬盒子&爱因斯坦斑马问题实验目的及要求：理解谓词逻辑知识表示的方法，掌握一阶谓词逻辑知识表示的基本原理，能够利用归结原理求解简单问题。掌握Prolog编程环境，熟悉逻辑推理编写过程。主要知识点：谓词、原子公式、谓词公式、子句、子句集、空子句、归结原理。重点：谓词公式、子句集和归结原理的实现。难点：归结原理的实现。实验内容：实验项目1：机器人搬盒子问题：设在一个房间里，有一个机器人ROBOT ，一个壁橱ALCOVE，一个积木块BOX，两个桌子A和B。开始时，
2022-03-27 22:43:38
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原创 机器学习项目实践——慈善机构评分预测
在训练集中共有7400个样本，每个样本有23个特征，利用ascore,category，description，……，program_exp，fund_exp，admin_exp等23个特征，预测出score值。
2021-12-09 22:28:20
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原创 机器学习项目实践——K-means聚类实现广告分析
Kmeans 聚类数据任务实现与分析摘要：作为无监督聚类算法中的代表——K均值聚类（Kmeans）算法，该算法的主要作用是将相似的样本自动归到一个类别中。Kmeans算法是最常用的聚类算法，主要思想是:在给定K值和K个初始类簇中心点的情况下，把每个点(即数据记录)分到离其最近的类簇中心点所代表的类簇中，所有点分配完毕之后，根据一个类簇内的所有点重新计算该类簇的中心点(取平均值)，然后再迭代的进行分配点和更新类簇中心点的步骤，直至类簇中心点的变化很小，或者达到指定的迭代次数。一、问题介绍本案例，通过各类
2021-11-19 10:46:18
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原创 机器学习项目实践——波士顿房价预测
基于线性回归预测波士顿房价摘要：分类和回归属于机器学习领域有监督学习算法的两种方法，有监督学习是通过已有的训练样本去训练得到一个模型，再使用这个模型将所有的输入映射到相应的输出，若输出结果是离散型称为分类，若输出结果是连续型则称为回归。本项目将利用著名的 boston 房价数据集来介绍简单的回归算法，建立回归模型并通过不断训练提高准确率。一、问题介绍：波士顿房屋数据集于1978年开始统计，涵盖了麻省波士顿不同郊区房屋14种特征的信息。本数据集共有506个样本，每个样本有13个特征及标签MEDV特征信
2021-11-12 18:50:15
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原创 机器学习项目实践——鸢尾花分类
基于SVM算法实现鸢尾花分类摘要：支持向量机，因其英文名为support vector machine，故一般简称SVM，通俗来讲，它是一种二类分类模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，其学习策略便是间隔最大化，最终可转化为一个凸二次规划问题的求解。最基础的便是二分类问题，给定一个数据集，含有多个属性，通过这些属性，建立超平面，使得这些点分为2类，定义标签1与-1，然后对其他的点进行预测。本实验实现svm分类程序对鸢尾花数据集进行分类，并分析结果与得出相关的结论。一、问题介绍：构建
2021-11-12 17:26:20
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基于传统去噪方法的图像复原
2022-05-12
慈善项目机构评分预测.zip
2021-12-09
K-means实现广告聚类分析.zip
2021-11-19
Python数据预处理项目实践.zip
2021-11-19
基于线性回归实现波士顿房价预测.zip
2021-11-12
空空如也
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