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SEIR模型 一、CSDN-seir模型_SEIR模型到底是什么？五分钟带你理解并代码实现-202012 二、CSDN-基于python的新冠肺炎SEIR简易模型-202006

深度学习复习 1.Introduction 1.1 AI、ML、DL 人工智能：研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新兴学科 机器学习：让计算机具有像人一样的学习和思考能力的技术的总称。具体来说是从已知数据中获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的技术 有监督：分类/回归 无监督：聚类/降维 1.2 DL起源和发展 1.3 DL研究机构和科学家 1.4 DL定义、理论和方法 深度学习：一般是指通过训练多层网络结构对未知数据进行分类或回归 有监督学习方法（深度判别模型）：深度前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络等 深度前馈网络（Deep Feedforward Neural Network, D-FNN） 卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN） 循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN） 胶囊网络（CapsuleNet） 深度森林（Deep Forest） 无监督学习方法（深度生成模型）：深度信念网、深度玻尔兹曼机，深度自编码器等 深度信念网络（Deep Bel ...

模式识别复习 一、绪论 1.什么是模式识别 人类智能：感知、学习、思维、语言理解与对话、行为 人工智能研究内容：机器感知（模式识别）、机器学习、机器思维（问题求解）、自然语言处理、只能行为 模式识别：使计算机模仿人的感知能力，从感知数据中提取信息的过程。 ​ 非结构化数据—>结构化知识 模式识别相关问题：数据预处理、模式分割、运动分析、模式描述与分类（特征提取/选择、模式分类、聚类、机器学习）、模式识别应用研究 2.模式识别发展简史 80年代：多层神经网络，BP算法；卷积神经网络 90年代：SVM；多分类器系统（Ensemble）；半监督学习；多标签学习；多任务学习 21世纪初：概率图模型（马尔可夫随机场、隐马尔可夫模型、条件随机场）；迁移学习；深度学习 ML/PR/DM主要方法：分类/聚类/特征提取 ML：从数据、经验中获取知识、规则、模型、参数的过程，主要研究通用理论算法，大部分针对分类 DM：针对各种数据中的信息提取和知识发现 PR：主要研究分类识别方法，面向感知应用 CV：模仿人类视觉系统，实现视觉信息高层理解 3.模式识别形式化 模式的两个层次：样本&am ...

高级AI复习 一、概述 图灵测试：要求测出来智能体只是“表现上”像人，行动上像人。到底是否是真的与人一样会思考，无人知道。“和人一样思考、行动”。 二、搜索 2.1 搜索问题 搜索问题构成 状态空间 后继函数 初始状态和目标测试 解是一个行动序列（一系列后继函数），将初始状态转换成目标状态 状态数量问题分析 状态空间的表示 状态空间图：每个状态只会出现一次，每个状态通过行动（后继函数）进行连接。 搜索树：每一个节点是一个完整的路径（表示一个序列的行动），状态可能会重复。 搜索算法特性 完备性：当问题有解时，保证能找到一个解 最优性：保证能找到最优解 2.2 无信息搜索 Uniformed Search 深度优先搜索 DFS 栈 广度优先搜索 BFS 队列 当每一步代价相同时，是最优的 迭代深入搜索 Iterative Deepening 结合DFS的空间优势和BFS的时间优势 代价敏感搜索 Cost- Sensitive Search 代价一致搜索 UCS 优先扩展代价最小的节点 DFS vs BFS 特性对比 2.3 启发式搜索 Informed ...