人工智能原理第八章课后习题答案(仅供参考)

本文探讨了决策理论规划与时空关联规划的区别,强调在不确定性下的规划和风险管理。此外,介绍了马尔科夫性质及其在天气模型中的应用,并详细阐述了马尔科夫决策过程(MDP)的要素,包括状态、动作、转换函数、奖惩函数和折扣因子,以及优化控制涉及的动态规划和强化学习方法。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

8.1 论述决策理论规划与上一章时空关联规划的区别
时空关联规则基于如下假设条件:
1 确定性:动作具有确定的效果,在某个状态中使用的每个状态都会带来一个新的状态。
2 完全可观测性:具有系统当前状态的完整知识,观测结果为系统的单一状态,即当前状态
3 可达性目标:目标是一组状态,其目的是建立可达到一个目标状态的计划
决策理论规划是在上述假设之外的情况下如何进行规划的问题。决策理论规划基于决策理论,特别是在考虑不确定性和风险评估时。它侧重于选择最佳行动方案,以最大化或最小化某个预期效用函数。
在现实生活中,决策理论规划的应用非常广泛,例如高端的机器人控制,医药治疗、灾害救援等。因为人们必须考虑这样的事实,即不同的行动可能有不同的结果。其中一些动作可能比其它动作更有利,因此需要对实现目标状态的潜力、产生不良状态的风险、以及执行规划的成本做出决策。
决策理论根植于概率论和效用理论,用于在给定的任何状态下求得某个行动可能结果的概率分布、以及结果的合理性偏好函数。可以定义结果的效用函数,使得智能主体偏好的某个规划具有更高的预期效用。智能主体的任务很简单,就是找到最大期望效用。

8.2 随机过程由一组随机变量组成。反之给定一组随机变量,它是否就是随机过程,为什么?
一个随机过程通常被定义为一组随机变量的集合,即:{S(0),S(1),…,S(t)},其

### 关于《人工智能导论》(王万良第五版)课后习题 对于希望获取《人工智能导论》(王万良第五版)课后习题及其答案的需求,通常这类资源可以通过官方出版渠道或教育机构获得。由于版权保护的原因,在线分享完整的教材内容和标准答案可能受到限制。 然而,可以建议通过合法途径来访问这些资料: - **购买正版书籍**:这是最直接的方式,能确保读者获得最新版本的内容以及配套的学习材料。 - **联系出版社或作者团队**:部分出版社提供教师手册或其他辅助教学资源给授课老师,学生可通过学校图书馆或任课教授间接取得帮助。 - **加入学习社区**:许多在线平台上有活跃的人工智能学习小组,成员们会交流心得并共同解决遇到的问题[^1]。 关于机器学习与人工智能之间关系的理解如下: 机器学习作为一门学科专注于开发能够让计算机系统自动改进经验的方法和技术。它构成了现代AI应用的核心组成部分之一,因为大多数当前成功的AI解决方案都依赖于某种形式的数据驱动模型训练过程。尽管如此,正如前面提到的那样,AI领域还涵盖了更广泛的研究方向,比如逻辑推理、规划决策等非基于统计模式识别的任务。 ```python # 示例代码展示了一个简单的监督学习流程 from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression def perform_machine_learning(X, y): X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) model = LogisticRegression() model.fit(X_train, y_train) accuracy = model.score(X_test, y_test) return f'Model Accuracy: {accuracy:.2f}' ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值