“第十四章 学习策略”版本间的差异

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* 百度百科:符号主义[https://baike.baidu.com/item/%E7%AC%A6%E5%8F%B7%E4%B8%BB%E4%B9%89/10570834]
 
* 百度百科:符号主义[https://baike.baidu.com/item/%E7%AC%A6%E5%8F%B7%E4%B8%BB%E4%B9%89/10570834]
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* 维基百科:符号主义[http://aigraph.cslt.org/courses/13/符號人工智能.pdf][http://aigraph.cslt.org/courses/13/Symbolic_artificial_intelligence.pdf]
 
* 维基百科:贝叶斯网络 [http://aigraph.cslt.org/courses/13/貝氏網路.pdf][http://aigraph.cslt.org/courses/13/Bayesian_network.pdf]
 
* 维基百科:贝叶斯网络 [http://aigraph.cslt.org/courses/13/貝氏網路.pdf][http://aigraph.cslt.org/courses/13/Bayesian_network.pdf]
 
* 维基百科:神经网络 [http://aigraph.cslt.org/courses/13/人工神经网络.pdf][http://aigraph.cslt.org/courses/13/Artificial_neural_network.pdf]
 
* 维基百科:神经网络 [http://aigraph.cslt.org/courses/13/人工神经网络.pdf][http://aigraph.cslt.org/courses/13/Artificial_neural_network.pdf]

2022年8月4日 (四) 08:46的版本

教学资料

  • 教学参考
  • 课件
  • 小清爱提问:机器学习有哪些基本方法?[1]
  • 小清爱提问:什么是遗传算法?[2]

扩展阅读

  • AI100问:机器学习有哪些基本方法[3]
  • AI100问:什么是贝叶斯网络 [4]
  • AI100问:什么是人工神经网络[5]
  • AI100问:什么是遗传算法[6]
  • 百度百科:符号主义[7]
  • 维基百科:符号主义[8][9]
  • 维基百科:贝叶斯网络 [10][11]
  • 维基百科:神经网络 [12][13]
  • 维基百科:演化学习 [14][15][16]
  • Genetic Algorithm Explanation [17]

演示链接


开发者资源

  • Python package for rule induction: Rule kit [21] imodels[22]
  • Python package for neural nets: PyTorch [23] TensorFlow[24] NeuralLab[25]
  • Python package for Bayes network: bnlearn[26]pgmpy[27]pomegranate [28]
  • Python package for evolutionary learning: PyGAD[29] geneticalgorithm2 [30] GeneAI[31]


高级读者

  • Bayes demo[32]
  • Cranmer et al., Discovering Symbolic Models from Deep Learning with Inductive Biases [33]
  • 王东,机器学习导论,2021,清华大学出版社 [34]
  • Pedro Domingos' Master Algorithm: How machine learning is reshaping how we live". Slate.com. Retrieved September 26, 2015 [35]