人工智能I 提纲【超级完备的没有之一】

人工智能 I

人工智能 I
机器学习之分类
机器学习之回归
- 线性回归
- 逻辑回归
  - Sigmoid函数
  - 损失函数

书写不易，转载请注明出处——RSMX

概述

人工智能概念提出： 1956 年
20 世纪三大科学技术成就：空间技术、原子能技术、人工智能

人工智能体现在哪些方面？体现为什么形式？

智能制造产业
各类智能机器人
无人驾驶、智能汽车
大数据、云计算、物联网
智慧城市、智慧医疗、智慧农业
虚拟现实技术

自然界四大奥秘：物质的本质、宇宙的起源、生命的本质、智能的发生

图灵指出：“如果机器在某些现实的条件下，能够非常好地模仿人回答问题，以至提问者在相当长时间里误认它不是机器，那么机器就可以被认为是能够思维的。”

计算智能是借鉴仿生学的思想，基于人们对生物体智能机理的认识，采用数值计算的方法去模拟和实现人类的智能。三大基本领域包括神经计算、进化计算、模糊计算

知识的表示

知识

概念

是在长期的生活及社会实践中、在科学研究及实验中积累起来的对客观世界的认识与经验。
是把有关信息关联在一起所形成的信息结构。

特性

相对正确性：任何知识都是在一定的条件及环境下产生的，在这种条件及环境下才是正确的
不确定性：缘由——随机性、模糊性、经验、不完全性
可表示性与可利用性：可以用适当形式表示出来，可以被利用

一阶谓词逻辑表示法

谓词

一般形式

\[P(x_1, x_2, ..., x_n) \]

个体 \(x_1, x_2, ..., x_n\) ：某个独立存在的事物或者某个抽象的概念
- 个体是常量：一个或者一组指定的个体 Teacher
- 个体是变元（变量）：没有指定的一个或者一组个体Less(x, 5)
- 个体是函数：一个个体到另一个个体的映射Teacher (father (Li) )
- 个体是谓词Works (engineer (Smith), IBM)
谓词名 \(P\) ：刻画个体的性质、状态或个体间的关系

谓词公式

连接词

﹁（否定）“机器人不在2号房间”：﹁ Inroom (robot, r2)
∨（析取）李明打篮球或踢足球：Plays(Liming,basketball)∨Plays(Liming,football)
∧（合取）“我喜欢音乐和绘画”：Like(I,music)∧Like(I,painting)
→（蕴含）如果刘华跑得最快，那么他取得冠军：RUNS(Liuhua,faster)→WINS (Liuhua,champion)
⬅→（等价）P⬅→Q: “P当且仅当Q”

量词

全称量词：对个体域中的所有（或任一个）个体 x “所有的机器人都是灰色的”： (\(\forall\)x)[ROBOT (x) → COLOR (x，GRAY)]
存在量词：在个体域中存在个体 x “1号房间有个物体”：(\(\exists\)x)INROOM（x，r1）

表示知识的步骤

定义谓词及个体
变元赋值
用连接词连接各个谓词，形成谓词公式

例题——表示如下知识：
王宏是计算机系的一名学生。
王宏和李明是同班同学。
凡是计算机系的学生都喜欢编程序。

定义谓词：
COMPUTER(x)：表示x是计算机系的学生。
CLASSMATE(x,y)：表示x和y是同班同学。
LIKE(x,y)：表示x喜欢y。
表示知识：
COMPUTER(Wang Hong)
CLASSMATE(Wang Hong, Li Ming) (\(\forall\)x)(COMPUTER(x) →LIKE(x, programming))

表示特点

优点：

自然性
精确性
严密性
容易实现

局限性：

不能表示不确定的知识
组合爆炸
效率低

产生式表示法

产生式表示

确定性规则知识

IF P THEN Q：IF 动物会飞 AND 会下蛋 THEN 该动物是鸟
P → Q

不确定性规则知识

IF P THEN Q （置信度）：IF 发烧 THEN 感冒（0.6）
P → Q （置信度）

产生式系统的基本结构

graph LR a[控制]-->规则库-->b["控制系统（推理机）"]-->c[综合数据库] a-->b a-->c-->b

规则库：用于描述相应领域内知识的产生式集合
综合数据库：一个用于存放问题求解过程中各种当前信息的数据结构
控制系统（推理机构）：由一组程序组成，负责整个产生式系统的运行，实现对问题的求解。工作：
- 从规则库中选择与综合数据库中的已知事实进行匹配
- 匹配成功的规则可能不止一条，进行冲突消解
- 执行某一规则时，若其右部是一个或多个结论，则把这些结论加入综合数据库中
- 执行某一规则时，若其右部是一个或多个操作，则执行这些操作
- 对于不确定性知识，在执行每一条规则时还要按一定的算法计算结论的不确定性
- 检查综合数据库中是否包含了最终结论，决定是否停止系统的运行

表示特点

优点：

自然性
模块性
有效性
清晰性

缺点：

效率不高
不能表达结构性知识

适宜领域：

领域知识间关系不密切，不存在结构关系。
经验性及不确定性的知识，且相关领域中对这些知识没有严格、统一的理论。
领域问题的求解过程可被表示为一系列相对独立的操作，且每个操作可被表示为一条或多条产生式规则。

框架表示法

一般结构

<框架名>
槽名1:   侧面名11   侧面值111 ，… ，侧面值11P1
  ┊	      ┊
  ┊     侧面名1m   侧面值1m1  ， … ，侧面值1mPm
  ┊
槽名n：  侧面名n1   侧面值n11 ， … ，侧面值n1P1
          ┊
        侧面名nm   侧面值nm1 ， … ，侧面值nmPm
约束：   约束条件
          ┊
        约束条件

框架：一种描述所论对象（一个事物、事件或概念）属性的数据结构
- 由若干个被称为“槽”的结构组成：
  用于描述所论对象某一方面的属性
  - 每一个槽又可根据实际情况划分为若干个“侧面”：
    用于描述相应属性的一个方面
槽和侧面所具有的属性值分别被称为槽值和侧面值
当把具体的信息填入槽或侧面后，就得到了相应框架的一个事例框架。

例子

教师框架

框架名: 〈教师〉
	姓名: 单位（姓、名）
	年龄: 单位（岁）
	性别: 范围（男、女）
		缺省: 男
	职称: 范围（教授，副教授，讲师，助教）
		缺省: 讲师
	部门: 单位（系，教研室）
	住址: 〈住址框架〉
	工资: 〈工资框架〉
	开始工作时间: 单位（年、月）
	截止时间: 单位（年、月）
		缺省: 现在

教师框架事例框架

框架名: 〈教师-1〉
	姓名: 夏冰
	年龄: 36
	性别: 女
	职称: 副教授
	部门: 计算机系软件教研室
	住址: 〈adr-1〉
	工资: 〈sal-1〉
	开始工作时间: 1988，9
	截止时间: 1996，7

特点

结构性：便于表达结构性知识，能将知识的内部结构关系及知识间联系表示出来
继承性：框架网络中，下层框架可以继承上层框架的槽值，也可以进行补充和修改
自然性：框架表示法与人在观察事物时的思维活动是一致的

遗传算法

概述

适用于处理传统搜索方法难以解决的复杂和非线性优化问题
是一种仿生全局优化的随机搜索算法
- 模仿生物的遗传进化原理
- 通过选择、交叉、变异等操作机制，使种群中个体的适应性不断提高
核心思想：物竞天择，适者生存

基本流程

st=>start: 开始
ed=>end: 结束
in=>inputoutput: 实际问题参数集
op1=>operation: 参数编码成为染色体
op2=>operation: 初始化群体
op3=>operation: 计算每一个体的适应度
cond=>condition: 终止条件？
op4=>subroutine: 进行遗传操作
选择/交叉/变异
op5=>operation: 群体←新群体，P(t)←P(t+1)
op6=>operation: 对染色体进行解码
out=>inputoutput: 得到问题最优解

st->in->op1->op2->op3->cond
cond(no)->op4->op5(right)->op3
cond(yes)->op6->out->ed

编码：用字符串表达所研究的问题
形成初始群体：用随机的方法产生
计算适应度
复制：从旧群体中选择优良个体予以复制，直接进入下一代群体
交叉：对染色体（字符串）的某些部分进行交叉换位。被交换的母体都选自经过复制产生的新一代个体
变异：将个体字符串某位符号进行逆变
终止：反复执行上述（3）-（6）项工作，直至得出满意的最优解

概念

每个字符串称作个体
每一遗传代次中个体的组合称为群体
衡量字符串（染色体）好坏的指标是适应度
- 相对适应度 \(f(x_i)/\overline{f}\)

遗传算法的基本算法

编码

位串编码：将问题空间的参数编码为一维排列的染色体的方法

二进制编码：用若干二进制数表示一个个体
- 优点：遗传操作易实现
- 缺点：具有较大的Hamming距离
Gray 编码：将二进制编码通过一个变换进行转换得到的编码
- 转换，记数为\(<\beta_1, \beta_2,..., \beta_n>\)：
  - 二进制转格雷码 & 格雷码转二进制
  \[\gamma_k=\left\{ \begin{aligned} \beta_1 &\quad k=1 \\ \beta_{k-1}\oplus\beta_k &\quad k>1 \end{aligned} \right. \]
- 优点：任意两个连续的两个整数的编码值之间只有一个位是不同的，克服了二进制编码的Hamming悬崖问题

实数编码

优点：不必进行数制转换

多参数级联编码：把每个参数二进制编码得到子串，再将子串连成一个完整的染色体

特点：有不同的串长度和参数的取值范围

群体设定

初始种群的产生

把握最优解在问题空间中的分布范围，然后以此范围设定初始群体
随机产生个体，挑最优个体加到初始群体中，不断迭代直到达到预定规模
全局性要求初始解尽量分散

种群规模的确定：一般为20~100

太小：优化性能不太好，易陷入局部最优解
太大：计算复杂

模式定理：若群体规模为M，则遗传操作可从这 \(M\) 个个体中生成和检测 \(M^3\) 个模式，并在此基础上能够不断形成和优化积木块，直到找到最优解

适应度函数

求解目标

\[\begin{align*} &\max\ Fit(x)\\ & \begin{array}{r@{\quad}r@{}l@{\quad}l} s.t.\quad \forall\ x\in \R^n,\ Fit(x)\geq 0 \end{array} \end{align*} \]

函数映射为适应度

\(\min\) 转 \(\max\)：\(Fit(f(x))=\frac{1}{f(x)}\)
\(<0\) 转 \(\geq 0\)： \(Fit(f(x))=\min \{f(x)-C_{min}, 0\}\)

尺度变换

欺骗问题：在遗传算法中，将所有妨碍适应度值高的个体产生，从而影响遗传算法正常工作的问题，常见问题及解决方案：

过早收敛：缩小这些个体的适应度，以降低这些超级个体的竞争力。

停滞现象：改变原始适应值的比例关系，以提高个体之间的竞争力。

线性变换： \(f'=af+b\)
幂函数变换：\(f'=f^K\)
指数变换： \(f'=e^{-af}\)

选择（复制）

目的

从当前群体中按照一定概率选出优良的个体，使它们有机会作为父代繁殖下一代子孙

方法

概率确定

适应度比例方法（蒙特卡罗法）：\(p_{si}=\frac{f_i}{\sum^M_{i=1}f_i}\)
排序方法：对于 \(P(x_i)\) ，满足 \(\forall\ f(x_i)\geq f(x_j),\ P(x_i)\geq P(x_j)\ 且\ \sum P(x)=1\)
- 线性排序：\(p_i=\frac{a-bi}{M(M+1)}\)
- 非线性排序：\(p_i=\left\{ \begin{aligned} q(1-q)^{i-1} &\quad i=1,2, ..., M-1 \\ (1-q)^{M-1} &\quad i=M \end{aligned} \right.\)

选择方法

转盘赌选择：按选择概率产生一个轮盘，轮盘每个区的角度与概率成比例
锦标赛选择
- 锦标赛选择方法：随机选择个体，保存最高适应度个体，迭代达到预定数量
- 随机竞争方法：赌轮选择一对个体，保存最高适应度个体，迭代达到预定数量
最佳个体保存方法：把群体中适应度最高的个体不进行交叉而直接复制到下一代

优化

期望值模型
排挤模型
浓度控制策略
共享机制
截断选择

交叉

基本的交叉算子

一点交叉：随机设定一个交叉点，该点前或后的两个个体的部分结构进行互换
二点交叉：随机设置两个交叉点，将两个交叉点之间的码串相互交换

优化

平坦交叉：二者之间均匀随机产生
算术交叉：双亲的凸组合
线性交叉：1：1，3：1，1：3，比较最好的两个留下
混合交叉
离散交叉
启发式交叉
模拟二进制交叉
单峰正态分布交叉
单纯形交叉
父体中心交叉
几何交叉
均匀交叉
基于模糊联接的交叉

变异

位点变异：随机挑选一个或多个基因座，并以变异概率作变动
逆转变异：随机选择两点（逆转点），将之间基因值以逆向排序插入到原位置中
插入变异：随机选择一个码，插入随机选择的插入点中间
互换变异：随机选取染色体的两个基因进行简单互换
移动变异：随机选取一个基因，向左或者向右移动一个随机位数

优化

随机变异：区间内均匀随机取
非一致变异：某个区间内随机扰动
边界变异：取边界值
多项式变异
高斯变异
Cauthy变异
自适应变异
Muhlenbein变异

遗传算法参数

群体规模：

太小：优化性能不太好，易陷入局部最优解
太大：计算复杂

选择比例：

太大：收敛速度很快，易陷入局部最优解

交叉率：

太大：导致群体中的优良模式遭到破坏，走向随机化

变异率：

太大：退化为随机搜索，易陷入局部最优解

示例

一元函数的最大值

编码：二进制编码（串长取决于求解精度）
初始种群：随机
适应度函数：目标函数变换
种群大小50；交叉概率0.75；变异概率0.05；最大代数200

选择：比例选择法
交叉：单点交叉
变异：小概率变异

TSP问题

编码：城市编号向量（路径）
初始种群：随机顺序
适应度函数：\(Fit(x)=1/L\)

选择：适应度较大的C个个体直接替换适应度较小的C个个体
交叉：
- 保留交叉点的中间部分，交换对应位置的子串
- OX算子：一个子序列 + 另一个的相对次序
变异：倒置该两点的中间部分

约束最优化问题

罚函数：无约束问题
- 适应度函数：超范围适应度降低
- 交叉/变异：方向梯度平移
协同进化遗传算法：一个种群由问题的解组成，另一个种群由约束组成

多目标优化

聚合函数法：权值加和，自适应权值
向量评价遗传算法

graph TB a[下一种群] a-->|"目标1~n"|1 subgraph 子种群 1 2 n end 1-->c 2-->c n-->c c[交叉+变异]-->a

改进遗传算法

双倍体遗传算法

采用显性和隐性两个染色体同时进行进化
采用显性遗传

优点

延长了有用基因块寿命，易于收敛能力，变异概率低时能保持一定水平的多样性

方法

编码/解码：两个染色体
复制算子：计算显性染色体的适应度
交叉算子：显隐同时交叉
变异算子：显性按正常概率；隐性按较大概率
重排算子：个体中适应值较大的染色体设为显性染色体

双种群遗传算法

两个遗传算法群体，复制、交叉、变异操作后交换最优与其他个体

杂交算子：选择两群体随机个个体与最优个体，交换两者

自适应遗传算法 AGA

动态的交叉概率 \(P_c\) 与变异概率 \(P_m\)

适应度趋于一致或者趋于局部最优时：概率增
适应度分散：概率减
适应度高个体：概率减
适应度低个体：概率增

\[P_c=\left\{ \begin{aligned} \frac{k_1(f_{max}-f')}{f_{max}-f'} &\quad f'>\overline f \\ k2 &\quad f'\leq \overline f \end{aligned} \right. \]

\[P_m=\left\{ \begin{aligned} \frac{k_3(f_{max}-f')}{f_{max}-f'} &\quad f'>\overline f \\ k4 &\quad f'\leq \overline f \end{aligned} \right. \]

群智能算法概述

每个个体，其运动只遵循简单的规则
群成员之间是平等关系，而没有主从关系

蚁群

蚁群优化算法 ACO

路径概率选择机制：信息素浓度越高的路线，被选中的概率越大。
信息素更新机制：路径越短，信息素的浓度增长得越快。
协同工作机制：蚂蚁个体之间通过信息素进行信息传递。

鸟群

粒子群优化算法 PSO

当一群鸟在随机搜寻食物时，发现某个区域内有一块食物，鸟会先后飞向食物，以及在食物最近的鸟的周围区域继续搜寻食物。
数目庞大的鸟群在飞行中可以有形的改变方向，散开，或者队形的重组。

鱼群

人工鱼群算法 AFSA

觅食行为：当鱼群发现食物时，会向着食物的方向快速游去
追尾行为：一条鱼向其视野内的另一条游向食物的鱼游去
聚群行为：为了避免被其他动物捕食，游向伙伴多的地方
随机游动：无目的的游动

蚁群算法 ACO

概述

1991年，M.Dorigo 以此解决了旅行商(TSP)问题
正反馈机制
通用型随机优化
分布式优化
全局优化
启发式

流程

流程图

st=>start: 开始
ed=>end: 结束
op1=>operation: 初始化
op2=>operation: 迭代次数 Nc=Nc+1
op3=>operation: 蚂蚁k=1
op4=>operation: 蚂蚁k=k+1
op5=>operation: 按照状态转移概率公式
选择下一个元素
op6=>operation: 修改禁忌表
cond1=>condition: K>=蚂蚁总数m？
op7=>operation: 按照公式进行信息量更新
cond2=>condition: 结束条件？
op8=>operation: 输出程序计算结果

st->op1->op2->op3->op4->op5->op6(right)->cond1
cond1(yes)->op7(right)->cond2
cond1(no)->op4
cond2(yes)->op8->ed
cond2(no)->op2

禁忌表

体现了人工蚂蚁的记忆性，使得蚂蚁不会走重复道路，提高了效率

选择路径的转移概率

在 \(t\) 时刻，蚂蚁 \(k\) 从城市 \(i\) 转移到城市 \(j\) 的概率为

\[p^k(i, j)=\left\{ \begin{aligned} \frac{[\tau(i, j)]^\alpha*[\eta(i,j)]^\beta}{\sum} &\quad j\notin Tabu_k\\ 0 &\quad j\in Tabu_k \end{aligned} \right. \]

\(\tau(i,j)\)：信息素强度
\(\eta(i,j)\)：期望强度，TSP为 \(1/L_{ij}\)
\(\alpha\)：信息素影响程度
\(\beta\)：距离影响程度

信息素更新公式

\[\tau_{ij}=(1-\rho)*\tau_{ij}+\sum \Delta\tau^k_{ij}\\ \Delta\tau^k_{ij}=\left\{ \begin{aligned} Q/L_k &\quad 蚂蚁有经过\\ 0 &\quad 蚂蚁没有经过 \end{aligned} \right. \]

\(\rho\)：信息素挥发速率
- 防止信息素无限累积
- 防止陷入当前最优解
\(\Delta\tau\)：路径留下的信息素强度
\(\Delta\tau^k\)：蚂蚁 \(k\) 留下的信息素强度
\(Q\)：蚂蚁所留轨迹的正常数
\(L_k\)：第 \(k\) 只蚂蚁周游路径总长

终止条件

达到最大循环次数
最优解连续 K 次
达到给定精度

关键参数选取

蚂蚁数量

常用：城市数目的 1.5 倍
过大：信息素趋于平均
过小：易使未搜索的路径信息素减少到0，早熟

信息素因子 \(\alpha\)

常用：\([1,4]\)
过大：选择已走路径概率大，搜索的随机性降低
过小：等同于贪婪算法，易陷入局部最优

启发函数因子 \(\beta\)

常用：\([3,4.5]\)
过大：收敛速度快，易陷入局部最优
过小：陷入随机搜索，找不到最优

信息素挥发因子 \(\rho\)

常用：\([0.2,0.5]\)

信息素常数

常用：\([10,1000]\)
过大：信息素积累较块，快速收敛

最大迭代次数

常用：\([100,500]\)
过大：导致资源浪费
过小：导致算法还没有收敛就结束

一般调节策略：

确定蚂蚁数量 = 城市规模 * 1.5

参数粗调：\(\alpha\)、\(\beta\)、\(Q\) —— 取值范围较大

参数微调：\(\rho\) —— 取值范围较小

改进算法

最优解保留策略蚂蚁系统（带精英策略的蚂蚁系统ASelite）

给最优蚂蚁额外的信息素

蚁群系统（ACS）

状态转移规则：伪随机比率规则，阈值 \(q_0\)，\(q\) 为随机数
- 设 \(P=[\tau(i, j)]^\alpha*[\eta(i,j)]^\beta\)，有：
\[p'=\left\{ \begin{aligned} p &\quad q>q_0\\ \max(P) &\quad q\leq q_0 \end{aligned} \right. \]
全局更新规则：只有最优蚂蚁才允许释放信息素
局部更新规则：蚂蚁途经边信息素减少

最大-最小蚂蚁系统（MMAS）

每次迭代后，只对最优解所属路径上的信息素更新
信息素量限制范围

基于优化排序的蚂蚁系统（ASrank）

信息素更新时对 \(\Delta\tau^k_{ij}\) 考虑权重的影响，权值 \(\propto\) \(1/L_k\)

最优最差蚂蚁系统（BWAS）

对 ACS 中最差解进行削弱

一种新的自适应蚁群算法（AACA）

ACS 中状态转移规则中 \(q_0\) 改为自适应伪随机比率规则
- 避免出现停滞现象

基于混合行为的蚁群算法（HBACA）

按蚂蚁的行为特征将蚂蚁分成4群，分开迭代，最优积累。蚂蚁行为：
- 随机选取
- 贪婪选取
- 信息素强度选取
- 信息素强度与距离选取

粒子群算法 PSO

概述

1995，Kennedy和Eberhart提出

流程

流程图

st=>start: 开始
ed=>end: 结束
op1=>operation: 初始化粒子群
op2=>operation: 计算每个粒子的适应度
op3=>operation: 根据适应度更新 pBest、gBest
更新粒子位置速度
cond=>condition: 最大迭代次数
达到精度？

st->op1->op2->op3(right)->cond
cond(yes)->ed
cond(no)->op2

粒子速度更新公式

\[v_{i}=wv_i+c_1r_1(pbest_i-x_i)+c_2r_2(gbest_i-x_i) \]

\(r_1\ r_2\)：随机数
\(c_1r_1(pbest_i-x_i)\)：自我认知部分
- \(c_1\)：学习因子
  - 过小：迅速丧失群体多样性，易陷入局优而无法跳出
\(c_2r_2(gbest_i-x_i)\)：社会经验部分
- \(c_2\)：学习因子
  - 过小：完全没有信息的社会共享，导致算法收敛速度缓慢
\(w\)：惯性因子
- \(w=1\)：基本粒子群算法
- \(w=0\)：失去对粒子本身的速度的记忆
\(V_m\)：最大速度
- 常用：维度范围 10%~20%
- 过大：探索能力增强，容易飞过最优解
- 过小：开发能力增强，易陷入局部最优

邻域设定

决定社会经验部分

全局邻域：全局粒子群算法
局部邻域：局部粒子群算法

特殊问题求解 - TSP

交换子：交换两个位置的城市编号，记为 \((SO_1, SO_2)\)

交换序：记为 \((SO_1, SO_2,..., SO_n)\)

合并计算：\(\oplus\)

速度更新公式：

\[\left\{ \begin{aligned} &v_i'=v_i\oplus\alpha(p_i-x_i)\oplus\beta(p_g-x_i)\\ &x_i=x_i+v_i,\ 一定概率为\ v_i' \end{aligned} \right. \]

优化

标准PSO算法

动态权重 —— 权重递减

\[w=w_{max}-(w_{max}-w_{min})*\frac{run}{run_{max}} \]

收缩因子法

速度更新公式：可以有效搜索不同区域，最终收敛

\[v_i'=Kv_i\\ K=\frac{2}{|2-c-\sqrt{c^2-4c}|}\\ c=c_1+c_2,\ \varphi>4 \]

不确定推理方法

概述

区别

推理：从已知事实（证据）出发，运用知识推出结论或证明成立或不成立
不确定性推理：从不确定性的初始证据出发，运用不确定性的知识，推出具有不确定性的结论

基本问题

不确定性知识表示
不确定性证据表示
不确定性算法

概率方法

经典概率方法：AND OR
逆概率方法：【P(B|A) A条件下B的概率】
- 单证据
\[P(H_i|E)=\frac{P(E|H_i)P(H_i)}{\sum\limits_{j=1}^{n}P(E|H_j)P(H_j)} \]
- 多证据
\[P(H_i|E_1E_2..E_m)=\frac{P(E_1|H_i)P(E_2|H_i)..P(E_m|H_i)P(H_i)}{\sum\limits_{j=1}^{n}P(E|H_j)P(H_j)} \]

可信度方法

概念

可信度：根据经验对一个事物或现象为真的相信程度
- 带有较大的主观性和经验性，其准确性难以把握
C－F 模型：基于可信度表示的不确定性推理的基本方法

C－F 模型

知识不确定性的表示

静态强度 CF（H，E）：知识的强度

IF E THEN H CF(H,E)		# CF(H,E):可信度因子，[-1, 1]

证据不确定性的表示

动态强度 CF（E）：证据 E 当前的不确定性程度

CF(E)=0.6				# E的可信度为0.6

组合证据不确定性的算法

AND（合取）：\(\min\{CF_1, CF_2, ..., CF_n\}\)
OR（析取）：\(\max\{CF_1, CF_2, ..., CF_n\}\)

不确定性的传递算法

\[CF(H)=CF(H,E)\times max\{0, CF(E)\} \]

结论不确定性的合成算法

\[CF_{1,2}=\left\{ \begin{aligned} &CF_1(H)+CF_2(H)-CF_1(H)CF_2(H)\ &CF_1(H)\geq 0,CF_2(H)\geq 0\\ &CF_1(H)+CF_2(H)+CF_1(H)CF_2(H)\ &CF_1(H)< 0,CF_2(H)< 0\\ &\frac{CF_1(H)+CF_2(H)}{1-min\{|CF_1(H)|,|CF_2(H)|\}}\ &CF_1(H)\times CF_2(H)<0 \end{aligned} \right. \]

证据理论（D－S理论）

概念

概率分配函数

函数有 \(M:2^D\rightarrow [0,1]\) ，且

\[M(\empty)=0\\ \sum\limits_{A\subseteq D}M(A)=1 \]

信任函数

\[Bel(A)=\sum\limits_{B\subseteq A}M(B)\\ \forall\ A\subseteq D\qquad Bel:2^D\rightarrow [0,1] \]

似然函数

不可驳斥函数或上限函数

\[Pl(A)=1-Bel(\neg A)\\ \forall\ A\subseteq D\qquad Pl:2^D\rightarrow [0,1] \]

信任函数与似然函数的关系：\(Bel(A)\leq Pl(A)\)

概率分配函数的正交和

对于同一空间的两个概率分配函数，其组合证据的概率分配函数为

\[M(A) =\frac {\sum\limits_{x\cap y=A}M_1(x)M_2(y)} {1-\sum\limits_{x\cap y= \empty}M_1(x)M_2(y)} =\frac {\sum\limits_{x\cap y=A}M_1(x)M_2(y)} {\sum\limits_{x\cap y\neq \empty}M_1(x)M_2(y)} \]

一般步骤

建立问题的样本空间D
由经验给出，或者由随机性规则和事实的信度度量算基本概率分配函数
计算所关心的子集的信任函数值、似然函数值
由信任函数值、似然函数值得出结论

机器学习之分类

机器学习概述

机器学习与传统程序设计区别

传统程序：修订程序逻辑，复杂程序艺术
机器学习：数据积累，同一算法

分类：根据反馈的不同

监督学习
非监督学习
半监督学习
强化学习

完整的机器学习过程

数据预处理
特征工程
数据建模
结果评估

贝叶斯分类

概念

条件概率

\[P(A|B)=\frac{P(AB)}{P(B)} \]

乘法定理

\[P(ABC)=P(A)P(B|A)P(C|AB) \]

全概率公式

\[P(A)=\sum\limits^n_{i=1}P(B)P(A|B_i) \]

贝叶斯公式

\[P(B_i|A)=\frac{P(A|B_i)P(B_i)}{\sum\limits^n_{j=1}P(A|B_j)P(B_j)} \]

朴素贝叶斯公式

假定 \(C_i\) 是等概率的

\[P(C_i|X)=\frac{P(X|C_i)P(C_i)}{P(X)} \]

特点

优点：

方法简单，分类准确率高，速度快，所需估计的参数少，对于缺失数据不敏感
能运用于大型数据库

缺点：

独立性假设一般不成立
需要知道先验概率

决策树分类

概述

常见：ID3、 C4.5、 CART

信息熵：信息的复杂程度，\(entropy=\sum -p\log_2p\)

信息增益：划分数据集前后信息熵的差值，\(=\sum \Delta entropy_i\times 比例\)

优化 - 剪枝

预剪枝更块，后剪枝更精确

预剪枝干：设定一个树高度，当构建的树达到高度时，停止
后剪枝：构建完成后再剪枝

特点

优点

易于理解和实现
数据准备简单或不必要
能通过静态测试对模型评测

缺点

连续性的字段比较难预测
时间顺序的数据，需要很多预处理工作
类别太多时，错误可能增加比较快
一般算法分类，都只是根据一个字段来分类

KNN分类

思想

一个样本与数据集中的k个样本最相似，如果这k个样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。

参数选择 - K

通常采用交叉验证法来选取最优的K值

近似误差：对现有训练集的训练误差，值小会过拟合。
估计误差：对测试集的测试误差，值小说明对未知数据的预测能力好。
较小：近似误差小，估计误差大
较大：估计误差小，近似误差大

流程

计算已知点与当前点距离
排序
选取与当前点距离最小的k个点
统计前k个点所在的类别出现的频率
返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类

融合分类方法

Bagging：训练集子集给子学习器，投票或平均
Stacking：多个子学习器输出做父学习器输入

机器学习之回归

线性回归

R² 判定系数判定一个线性回归直线的拟合程度

一元线性回归

\(y=\beta_0+\beta_1x+\varepsilon\)

多元线性回归

\(y=b_0+b_1x_1+...+b_nx_n\)

逐步回归分析

“最优”的回归方程：包含所有对Y有影响的变量, 而不包含对Y影响不显著的变量回归方程

最优选取方法：

从所有组合中选择最优者
从全部变量中逐次剔除不显著因子
从一个变量开始，把变量逐个引入方程
逐步回归分析

思想

从一个自变量开始，视自变量Y作用的显著程度，从大到小地依次逐个引入回归方程
当引入的自变量由于后面变量的引入而变得不显著时，要将其剔除掉
引入一个自变量或从回归方程中剔除一个自变量，为逐步回归的一步
每步都要进行Y值检验，以确保每次引入新的显著性变量前回归方程中只包含对Y作用显著的变量
反复直至既无不显著的变量从回归方程中剔除，又无显著变量可引入回归方程

回归问题的常规步骤

寻找模型函数
构造损失函数
最小化损失求得回归参数

逻辑回归

逻辑回归不是回归，是用回归的办法做分类任务

Sigmoid函数

想参考我如何作图的可以先瞅瞅这几个：

https://www.desmos.com/calculator?lang=zh-CN
npm install -g svgo
svgo *.svg -o *.min.svg

损失函数

\[Cost=\frac{1}{m}\sum\limits_{i=1}^m\cos[Y(x)*y] \]

posted @ 2021-01-18 22:56 若水茗心阅读(250) 评论(0) 编辑收藏举报

会员力量，点亮园子希望

刷新页面返回顶部

若水茗心 の DESK~

A geek and poetry enthusiast.

人工智能I 提纲【超级完备的没有之一】

人工智能 I

概述

知识的表示

知识

概念

特性

一阶谓词逻辑表示法

谓词

一般形式

谓词公式

连接词

量词

表示知识的步骤

表示特点

产生式表示法

产生式表示

产生式系统的基本结构

表示特点

框架表示法

一般结构

例子

特点

遗传算法

概述

基本流程

概念

遗传算法的基本算法

编码

群体设定

适应度函数

选择（复制）

方法

交叉

变异

遗传算法参数

示例

一元函数的最大值

TSP问题

约束最优化问题

多目标优化

改进遗传算法

双倍体遗传算法

双种群遗传算法

自适应遗传算法 AGA

群智能算法概述

蚁群

鸟群

鱼群

蚁群算法 ACO

概述

流程

流程图

禁忌表

选择路径的转移概率

信息素更新公式

终止条件

关键参数选取

蚂蚁数量

信息素因子 \(\alpha\)

启发函数因子 \(\beta\)

信息素挥发因子 \(\rho\)

信息素常数

最大迭代次数

改进算法

粒子群算法 PSO

概述

流程

流程图

粒子速度更新公式

邻域设定

特殊问题求解 - TSP

优化

标准PSO算法

收缩因子法

不确定推理方法

概述

区别

若水茗心の DESK~

证据理论（D－S理论）