定义联合概率分布简称联合分布，对随机向量X={X1,X2…Xm}的概率分布，称为随机变量X1,X2…Xm 的联合概率分布。根据随机变量的不同，联合概率分布的表示形式也不同。对于离散型随机变量，联合概率分布可以以列表的形式表示，也可以以函数的形式表示；对于连续型随机变量，联合概率分布通过非负函数的积分表示。随机变量如果随机变量X的取值是有限的或者是可数无穷尽的值，则称X为离散随机变量...

Boosting算法（提升法）算法的三个要素（1）函数模型：Boosting的函数模型是叠加型的，即F(x)=∑i=1kfi(x;θi)F(x)=∑i=1kfi(x;θi)F(x)=\sum_{i=1}^{k}f_i(x;\theta_i)（2）目标函数：选定某种损失函数作为优化目标E{F(x)}=E{∑i=1kfi(x;θi)}E{F(x)}=E{∑i=1kfi(x;θi)}E\...

一、算法思想A*算法是对A算法的估价函数 f(n)=g(n)+h(n) 加上某些限制后得到的一种启发式搜索算法假设f*(n)是从初始结点S0出发，约束经过结点n到达目标结点Sg的最小代价，估价函数f(n)是对f*(n)的估计值。记f*(n)=g*(n)+h*(n)其中， g*(n)是从S0出发到达n的最小代价,h*(n)是n到Sg的最小代价。如果对A算法（全局择优）中的g(n)和h(...

谓词公式的范式范式是公式的标准形式，公式往往需要变换为同它等价的范式，以便对它们进行一般性的处理。在谓词逻辑中，根据量词在公式中出现的情况，可将谓词公式的范式分为以下两种。前束范式任一含有量词的谓词公式均可化为与其对应的前束范式...

语义网络的基本结构从结构上看，语义网络是由一些最基本的语义单元构成的，这种最基本的语义单元被称为语义基元。语义基元可用三元组：（结点1，弧，结点2） 来描述。当把多个语义基元用相应的语义联系关联在一起时，就形成了一个语义网络。事实与规则的语义网络的表示形式是相同的，区别仅是弧上的标志不同基本的语义关系（1）实例关系：一个事物是另外一个事物的具体例子，语义标志是 ISA（2）分类关...

产生式的形式描述及语义 — BNF产生式与谓词逻辑中的蕴含式的区别（1）除逻辑蕴含外，产生式还包括各种操作、规则、变换、算子、函数等。（2）蕴含式只能表示精确知识，而产生式不仅可以表示精确的知识，还可以表示不精确知识。（3）蕴含式是产生式的一种特殊形式举例如下：产生式：“如果炉温超过上限，则立即关闭风门”蕴含式：“如果动物会飞，则该动物是鸟”产生式表示法的优点和局限性优...

一、概述博弈的概念博弈是一类具有智能行为的竞争活动，如下棋、战争等。博弈的类型双人完备信息博弈：两位选手（例如MAX和MIN ）对垒，轮流走步，每一方不仅知道对方已经走过的棋步，而且还能估计出对方未来的走步。机遇性博弈：存在不可预测性的博弈，例如掷币等。博弈树若把双人完备信息博弈过程用图表示出来，就得到一棵与/或树，这种与/或树被称为博弈树。在博弈树中，那些下一步该MAX走步的结...

在我们日常生活中所用到的推荐系统、智能图片美化应用和聊天机器人等应用中，各种各样的机器学习和数据处理算法正尽职尽责地发挥着自己的功效。本文筛选并简单介绍了一些最常见算法类别，还为每一个类别列出了一些实际的算法并简单介绍了它们的优缺点。https://static.coggle.it/diagram/WHeBqDIrJRk-kDDY目录正则化算法（Regularization Algorithms）

逻辑学基础（1）命题和真值一个陈述句称为一个断言。凡有真假意义的断言称为命题。命题的意义通常称为真值，它只有真、假两种情况。（2）论域也称为个体域，是由讨论的对象的全体构成的非空集合（3）谓词实现的是从个体域中的个体到 T 或 F 的映射。分为谓词名和个体两个部分谓词名：表示个体的性质、状态或个体之间的关系，用大写英文字母表示个体：命题中的主语，用小写英文字母表示。可以是常量、变...

希望树希望树是指搜索过程中最有可能成为最优解树的那棵树。与/或树的启发式搜索过程就是不断地选择、修正希望树的过程，在该过程中，希望树是不断变化的。它需要符合以下三个条件：初始结点S0在希望树T如果n是具有子结点n1, n2, … , nk的或结点，则n的某个子结点ni在希望树T中的充分必要条件是如果n是与结点，则n的全部子结点都在希望树T中。启发式搜索过程启发式搜索实例...