人工智能课件完整13章节PPT涵盖机器学习、机器视觉、搜索推理、智能控制、自然语言 第一章 绪论.ppt 第二章 知识表示方法.ppt 第三章 搜索推理技术.ppt 第四章计算智能.ppt 第五章计算智能.ppt 第六章专家系统.ppt 第七章机器学习.ppt 第八章机器人规划.ppt 第九章Agent（艾真体）.ppt 第十章机器视觉.ppt 第十一章自然语言理解.ppt 第十二章 智能控制.ppt 第十三章 人工智能的争论与展望.ppt

用于测试基于遥感影像的svm、随机森林、lightGBM等机器学习算法

介绍 机器学习中的一个案例：对贷款违约行为的预测 软件架构 编程语言：Python3.7.7 编译器：PyCharm Community Edition 2020.2.3 x64 使用说明 data:数据文件 code:代码文件 result:结果文件 程序代码完整，可直接运行

根据某交易平台的二手车交易记录的数据进行价格评估 Python基于机器学习的二手车交易预测评估系统设计与实现项目源码+数据集 python机器学习

温州大学机器学习课件以及代码，欢迎对机器学习，深度学习感兴趣的朋友进行下载

k-近邻算法案例分析 本案例使用最著名的”鸢尾“数据集，该数据集曾经被Fisher用在经典论文中，目前作为教科书般的数据样本预存在Scikit-learn的工具包中。

1.项目基于机器学习和语义识别技术，让机器人理解文本并进行合适的答复。通过使用语音与其交流，实现智能问答、智能音箱及智能机器宠物。 2.项目运行环境：包括 Python 环境、ChatterBot 环境。 Python 3.6 及以上配置。基于 chatterbot 0.8.7 开发，打开 cmd 进入 python 所在的磁盘，输入：pip install –ignore-installed –upgrade chatterbot0.8.7 等待安装即可。 3.项目包括 6 个模块：模型构建、服务器端、客户端、语音录入、接口调用、模型训练及保存。需进入百度云官网：https://ai.baidu.com/，进入我的控制台，打开百度语音进入语音应用管理界面，创建一个新的应用，并记录 APPID、API Key 和 Secret Key 三个值；聊天窗口的 GUI 界面，包括当前用户显示、信息输入框、语音输入按钮、发送和关闭按钮等各种控件并绑定发送消息、输入消息等事件。模型训练这块，可以直接使用项目中训练的模型，也可以根据自己需求替换成其他模型，如使用ChatGPT等通用大语言模型

智能算法之粒子群算法及改进. **智能算法：粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）** **资源描述：** 1. **算法原理与思想：** 粒子群算法是一种基于群体智能的优化算法，灵感来自于鸟群或鱼群等自然界中群体的协作行为。在PSO中，问题的解被看作是一群粒子，在解空间中不断移动，通过跟随历史上最优解（局部最优解）和整个群体的最优解（全局最优解）来寻找最优解。 2. **基本步骤：** - 初始化粒子群的位置和速度。 - 计算每个粒子的适应度（目标函数值）。 - 更新每个粒子的速度和位置，以便它们向着历史上最优解和群体的最优解移动。 - 重复上述步骤，直到达到预定的停止条件（例如，迭代次数达到预定值或找到满足要求的解）。 3. **算法优势：** - PSO算法简单易懂，容易实现。 - 由于其并行性，PSO适用于高维优化问题。 - PSO具有全局搜索能力，能够找到接近全局最优解的解。 4. **改进的粒子群算法：** - 多种改进的粒子群算法被提出，例如自适应权重PSO（Adapti

Machine Learning Yearning_英文版+中文版 (中文版会持续更新，并有更新的链接地址) 注：转载别人的，无商业目的，资源共享。

配合博客（https://blog.csdn.net/zhiyuan411/article/details/127854957）使用，请勿单独下载！