马尔可夫性序贯决策：智能体状态会随时间发生转移马尔可夫性：未来状态只依赖于当前状态。这里涉及到对“状态”的定义。P[st+1∣s1,⋯ ,st]=P[st+1∣st]\mathbb P[s_{t+1}|s_1,\cdots,s_t]=\mathbb P[s_{t+1}|s_t]P[st+1​∣s1​,⋯,st​]=P[st+1​∣st​]部分可观测：智能体不能获得环境的全部信息s，只能获得观测量o

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概论人工智能：机器对人类智能的模仿人类智能：感知、学习、思考、语言、行动模式识别（机器感知）：将非结构化数据转化为结构化知识模式识别基本方法：特征提取、特征选择特征空间上的分类器分类器设计过程：选择分类器类型、设计损失函数/似然函数、训练（参数估计）数据集分类：训练集、验证集、测试集验证集：训练后在这一数据集上对模型进行评价、修改泛化性：测试数据上的分类性能过拟合：在训练集上性能好，但泛化性不好；