人工智能英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，在游戏中的应用也极为广泛，对玩家而言，游戏在

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主题背景总的来说，ML visuals为我们提供了使用PPT绘图来描述深度学习模型结构的众多组件，有兴趣的小伙伴可以马上试着用它来搭建一些经典的模型（ViT、ResNeXt、DERT······）来练练手鸭！

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+第四章 贝叶斯分类器1. 简述朴素贝叶斯的优缺点.答：朴素贝叶斯的主要优点有：算法比较简单，易于实现。快速，易于训练。朴素贝叶斯模型有稳定的分类效率。对小规模的数据表现很好，能处理多分类任务，适合增量式训练，尤其是数据量超出内存时，可以一批批的去增量训练。对缺失数据不太敏感。朴素贝叶斯的主要缺点有：　　　如果输入变量是相关的，则会出现问题。需要知道先验概率，且先验概率很多时候取决于假设，假设的模

机器人赋能智慧城市典型案例及未来展望提到“服务机器人”，你脑海中第一个画面是什么？是短视频中与宠物斗志斗勇的扫地机器人，还是在疫情期间穿梭酒店实现无接触配送的物流机器人？其实，机器人的价值早已不仅限于此。2017年，美国佛吉尼亚州就为机器人提供了与行人等同的路权。国际机器人联合会（IFR）判断，2021年服务机器人的市场规模将达到130亿美元。我们认为：服务机器人是智慧城市新蓝海。作为一种具备完整

9.1 常用的聚类划分方式有哪些？列举代表算法。答：原型聚类：代表算法：K-means、K-中心点、高斯混合聚类密度聚类：代表算法：DBSCAN、OPTICS、CURE层次聚类：代表算法：HAC、BIRCH、DIANA9.2 Kmeans初始类簇中心点的如何选取？答：理论上初始中心点可以随机选取，但为了提高效率，并获得更好的结果，我们希望选取初始的聚类中心之间的相互距离要尽可能的远，因此我们可以：

聚类9.1 常用的聚类划分方式有哪些？列举代表算法。答：原型聚类：代表算法：K-means、K-中心点、高斯混合聚类密度聚类：代表算法：DBSCAN、OPTICS、CURE层次聚类：代表算法：HAC、BIRCH、DIANA9.2 Kmeans初始类簇中心点的如何选取？答：理论上初始中心点可以随机选取，但为了提高效率，并获得更好的结果，我们希望选取初始的聚类中心之间的相互距离要尽可能的远，因此我们可

支持向量机7.1 对于样本空间中的一划分超平面**w*Tx* + b = 0，有*w* = (-1, 3, 2)，b = 1。则判断如下向量是否为支持向量，并求出间隔。(1) ***x***1 = (4, -2, 2)(2) ***x***2 = (2, 5, -6.5)(3) ***x***3 = (4, -2, 4)7.2 假设输入空间是R2，核函数是κ(x, z) = (xTz)2，试找出其