目录
第六章 知识表示与推理 1
第一节 知识表示 4
第二节 知识推理 13
第三节 状态空间搜索策略 20
第四节 推理案例：传教士与野人渡河问题 24
第五节 拓展阅读：知识图谱 29
第七章 机器学习的基本原理 35
第一节 人类学习与机器学习 37
第二节 机器学习系统的基本构成 43
第三节 机器学习的基本方法 49
第八章 机器学习的经典算法 61
第一节 线性回归算法 63
第二节 决策树算法 71
第三节 K-均值算法 79
第四节 主成分分析算法 85
第九章 群体智能算法 93
第一节 优化与群体智能算法的概念 95
第二节 蚁群算法 98
第三节 蜂群算法 104
第四节 个体协同产生的群体智能 111
第十章 进化智能 119
第一节 常规寻优方法的瓶颈 121
第二节 来自生物进化与基因遗传学说的启发 126
第三节 遗传算法 128
第四节 体验遗传算法 134
后记 138
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