第一章人工智能概述主要内容第二章确定性知识系统的表示与推理主要内容谓词逻辑表示的经典例子机器人移盒子(1/5)6789产生式系统简例基于规则的动物识别系统(1/4)产生式系统简例基于规则的动物识别系统(2/4)产生式系统简例基于规则的动物识别系统(3/4)产生式系统简例基于规则的动物识别系统(4/4)语义网络自然演绎推理第三章搜索策略主要内容第四章计算智能主要内容2021222324252627282930313233343536373839404142434445第五章不确定性推理主要内容朴素贝氏分类的实例解：首先根据训练样本计算各属性相对于不同分类结果的条件概率：P(办卡)=7/10P(不办卡)=3/10P(女性|办卡)=5/7P(女性|不办卡)=1/3P(年龄=31~45|办卡)=3/7P(年龄=31~45|不办卡)=1/3P(学生=否|办卡)=5/7P(学生=否|不办卡)=0/3P(收入=中|办卡)=2/7P(收入=中|不办卡)=2/3训练样本中对于(女性，年龄介于31~45之间，不具学生身份，收入中等)的个人，按照朴素贝叶斯分类会将其分到办信用卡一类中。办卡的概率是(0.044)/(0.044+0)=1(正规化分类的结果P(会)/(P(会)+P(不会))。naïvebayes2024/10/222024/10/22第六章符号学习主要内容构造树例子（1）训练样本的信息值(基于类的比例）训练样本（用来创建树的数据集）在包含9个yes和5个no的根节点上，对应于信息值info([9,5])=0.940位→总的信息（3）第一棵树，属性，导致的信息增益计算平均信息值。根据天气的树导致的信息增益为：基于类比例原来信息需求-基于天气属性划分之后得到的信息需求（5）选择获得最大信息增益的属性进行划分最大信息增益：gain(outlook)=0.247位选择天气作为树的根节点的划分属性，其中一个子女节点是最纯的，并且这使它明显优于其他属性。湿度是次佳选择，它产生了一个几乎完全纯的较大的子女节点。支持向量机概念支持向量机示意图第七章联结学习神经网络模型Thanks!