case）来预测未来案例的一些属性（attribute），通常找寻最相似的案例来做比较。 记忆基础推理法中有两个主要的要素，分别为距离函数（distance function）与结合函数（combination

 重复步骤2。 算法八：Dijkstra算法 戴克斯特拉算法（Dijkstra’s algorithm）是由荷兰计算机科学家艾兹赫尔·戴克斯特拉提出。迪科斯彻算法使用了广度优先搜索解决非负权有向图的单源最

序列模式(sequence pattern) 贝叶斯(Bayes) 支持向量机(support vector machine，简记作SVM) 模糊集(fuzzy set) 基于案例的推理(case-based reasoning，简记作CBR)

pdf （5）贝叶斯网络 英文版：http://as.wiley.com/WileyCDA/WileyTitle/productCd-0470060301.html （6）朴素贝叶斯 英文版：http://paulgraham

种映射关系。树中每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而每个叶结点则 对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。决策树仅有单一输出，若欲有复数输出，可以建立独立的决策树以处理不同输出。

contentSize].height*0.5; ccBezierConfig bezier; // 创建贝塞尔曲线 bezier.controlPoint_1 = ccp(sx, sy); // 起始点 bezier

央视曝光充电宝窃取用户数据：边充电边拷贝 12 月 1 日下午消息，据央视新闻报道，目前不少经过改装的充电宝已经具备窃取用户信息的功能，当用户连接充电时，就会在后台开始拷贝包括照片、短信等个人隐私。

是该领域知识的专家。 贝叶斯思想 MLAPP 第5章 Bayesian statistics 第6章 Frequentist statistics 机器学习第6章 贝叶斯学习 监督学习 ESL

：本书第一部分主要介绍机器学习基础，以及如何利用算法进行分类，并逐步介绍了多种经典的监督学习算法，如 k 近邻算法、朴素贝叶斯算法、 Logistic 回归算法、支持向量机、 AdaBoost 集成方法、基于树的回归算法和分类回归树（

1 什么是分类？什么是预测 7.2 关于分类和预测的一些问题 7.3 使用决策树进行分类 7.4 贝叶斯分类 7.5 （向后传播分类）带回馈的分类 7.6 基于关联规则的分类 7.7 其他分类方法 7.8

ITILA 图28.3.为什么贝叶斯推理可以具体化奥卡姆剃刀原理。这张图给了为什么复杂模型原来是小概率事件这个问题一个基本的直观的解释。水平轴代表了可能的数 据集D空间。贝叶斯定理以他们预测的数据出现的程

page 26-33. 12. 机器学习方法分类机械学习（Rote learning）：学习者无需任何推理或其它的知识转换，直接吸取环境所提供的信息。如塞缪尔的跳棋程序。 示教学习（Learning from

戴克斯特拉先生是一位经常会被人们拿来引述的著名计算机科学家，人们谈论最多的是那些被他挑破的让人难以接受的事实真相。经常被人反复提到的一个就是他对BASIC语言的痛斥，但往往人们谈论这件事情时都忘了提到当时的背景——

2 月 4 日消息，据国外媒体报道，乔布斯的遗孀劳伦娜·鲍威尔·乔布斯（Laurene Powell Jobs）在去年减持了一半所持迪士尼股票。 SEC 监管文件显示，截至 2016 年底，劳伦娜持有约

多伦多大学计算机科学助理教授，多伦多斯卡伯勒大学计算机与数学科学助理教授。研究课题有条件概率的可计算性、神经网络矩阵分解问题、产品形式可交换特征概率函数的表征、扩展可允许程序及其非标准贝叶斯风险问题等。共发布学术论文

Denmark）的应用数学和计算机科学的全职教授，他的研究方向是逻辑与人工智能，侧重于使用逻辑学来对人性化的规划、推理和解决问题进行建模。这个课程包括对理论/核心概念的讨论和自己动手解决问题。我们使用的教材是 AI 经典之一：Peter

与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象，每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而每个叶结点则对应具有上述属性值的子对象。决策树仅有单一输出；若需要多个输出，可以建立独立的决策树以处理不同输出。

首先试图对未标识数据进行建模，在此基础上再对标识的数据进行预测。 如图论推理算法（Graph Inference）或者拉普拉斯支持向量机（Laplacian SVM.）等。 强化学习： 在

法首先试图对未标识数据进行建模，在此基础上再对标识的数据进行预测。如图论推理算法（Graph Inference）或者拉普拉斯支持向量机（Laplacian SVM.）等。 强化学习： 在

首先试图对未标识数据进行建模，在此基础上再对标识的数据进行预 测。如图论推理算法（Graph Inference）或者拉普拉斯支持向量机（Laplacian SVM.）等。 1.4 强化学习