一、概述MindSpore的Cell类是构建所有网络的基类，也是网络的基本单元。当用户需要自定义网络时，需要继承Cell类，并重写__init__方法和construct方法。损失函数、优化器和模型层等本质上也属于网络结构，也需要继承Cell类才能实现功能，同样用户也可以根据业务需求自定义这部分内容。本节内容介绍Cell类的关键成员函数，“构建网络”中将介绍基于Cell实现的MindSpore内置

问题求解系统划分为两大类：知识贫乏系统、知识丰富系统。知识贫乏系统：一依靠搜索技术解决问题。二知识贫乏、缺乏针对性。三效率低。知识丰富系统：一依靠推理技术解决问题。二基于丰富知识的推理技术，直接了当。三效率高。对于给定的问题，智能系统的行为一般是找到能够达到所希望目标的动作序例，并使其所付出的代价最小，性能最好。基于给定问题，问题求解的第一步是目标的表示。搜索就是找到智能系统的动作序列的过程。在人

问题求解系统划分为两大类：知识贫乏系统：依靠搜索技术解决问题；知识贫乏，缺乏针对性；效率低知识丰富系统搜索包含两层含义：一是要找到从初始事实到问题最终答案的一条推理路线，二是找到这条路线是时间和空间复杂度最小求解路线。盲目搜索具有盲目性，效率不高，不便于复杂问题的求解。启发式搜索动态地确定规则的排序，优先调用合适的规则，加速问题的求解过程，使搜索朝着最有希望的方向前进，找到最优解。状态空间及其搜索

符号主义符号主义又称逻辑主义、心理学派或计算机学派，其基本原理基于两点：物理符号系统和有限合理性原理。符号主义人工智能研究在自动推理、定理证明、机器博弈、自然语言处理、知识工程、专家系统等方面取得了显著成果。符号主义主张从功能上对人脑进行模拟，将问题和知识以及逻辑形式表示，采用符号推演的方式实现推理、学习、搜索等功能。然而，由于符号主义的核心是知识表示、知识推理和知识应用，对于“常识”问题以及不确

问题求解系统划分为两大类：知识贫乏系统、知识丰富系统。知识贫乏系统：一依靠搜索技术解决问题。二知识贫乏、缺乏针对性。三效率低。知识丰富系统：一依靠推理技术解决问题。二基于丰富知识的推理技术，直接了当。三效率高。对于给定的问题，智能系统的行为一般是找到能够达到所希望目标的动作序例，并使其所付出的代价最小，性能最好。基于给定问题，问题求解的第一步是目标的表示。搜索就是找到智能系统的动作序列的过程。在人

问题求解系统划分为两大类：知识贫乏系统、知识丰富系统。知识贫乏系统：一依靠搜索技术解决问题。二知识贫乏、缺乏针对性。三效率低。知识丰富系统：一依靠推理技术解决问题。二基于丰富知识的推理技术，直接了当。三效率高。对于给定的问题，智能系统的行为一般是找到能够达到所希望目标的动作序例，并使其所付出的代价最小，性能最好。基于给定问题，问题求解的第一步是目标的表示。搜索就是找到智能系统的动作序列的过程。在人

问题求解系统划分为两大类：知识贫乏系统、知识丰富系统。知识贫乏系统：一依靠搜索技术解决问题。二知识贫乏、缺乏针对性。三效率低。知识丰富系统：一依靠推理技术解决问题。二基于丰富知识的推理技术，直接了当。三效率高。对于给定的问题，智能系统的行为一般是找到能够达到所希望目标的动作序例，并使其所付出的代价最小，性能最好。基于给定问题，问题求解的第一步是目标的表示。搜索就是找到智能系统的动作序列的过程。在人

统计学与数据挖掘统计学的方法可用于汇总或描述数据集，也可用于验证数据挖掘结果。应用格朗特与死亡公报文本统计与文学作品鉴真研究词语和词汇的发生频率 平均字词长 掌握作者的文体风格或文献的基本特征常用的统计学指标平均数平均数一般指算数平均数。算数平均数是指全部数据累加除以数据个数。几何平均数：适用于对比率数据的平均，并主要用于计算数据平均增长（变化）率。加权平均数：普通的算数平均数的权重相等，算数平均

数据挖掘中的机器学习机器学习的含义机器学习的核心目标是从经验数据中推导出规律，并将这种规律运用于新的数据中。我们把机器从经验数据中推导并找到规律的这一过程称为“学习”，把将规律应用于新数据这一过程称为“预测”，其中的规律称为“模型”。机器学习处理的问题监督学习分类分类的经验数据属于两个或更多个标记类别回归无监督学习机器学习的框架人类学习步骤：选择知识选择学习方法学习或记忆运用评测学习效果知识保存到