代码完全使用API编写，可以选择与人或电脑对战，电脑有点弱，不过不仔细下还是会输的哦！代码建议用vs2010打开编译

以通俗简介的方式，从浅入深介绍SVM原理和代码流程 让你从此不再惧怕SVM 视频部分： 01_SVM之回顾梯度下降原理02_SVM之回顾有约束的最优化问题03_SVM之回顾有约束的最优化问题-KKT几何解释04_SVM之回顾有约束的最优化问题-KKT数学解释05_SVM之回顾距离公式和感知器模型06_SVM之感知器到SVM的引入07_SVM之线性可分时损失函数的表示08_SVM之线性可分时损失函数的求解-对w,b变量求偏导09_SVM之线性可分时损失函数的求解-对β变量求解.10_SVM之线性可分时算法整体流程11_SVM之线性可分时案例12_SVM之线性不可分时软间隔介绍13_SVM之线性不可分时软间隔优化目标14_SVM之线性不可分时软间隔算法整体流程15_SVM之线性不可分时数据映射高维解决不可分问题16_SVM之线性不可分时核函数引入17_SVM之线性不可分时核函数讲解18_SVM代码之线性可分时和Logistic回归比较19_SVM代码之基于鸢尾花数据多分类参数解释20_SVM代码之基于鸢尾花数据网格搜索选择参数21_SVM代码之不同分类器，核函数，C值的可视化比较2

这其实是我的期末作业，要求是基于Python人工智能算法实现的AI智能五子棋人机对弈期末大作业。上传到网上是为了造福广大计算机专业的同学们，我们在学习某一新课程或是新技术时总是需要借鉴的，尽可能让大家少走弯路希望我提供的资料能够帮助到需要帮助的友友们。 主要设计目标： 可以访问我写的专栏博客查看具体信息蛤。 https://blog.csdn.net/weixin_51989356/article/details/128537561 本系统是根据传统五子棋游戏的功能编写，其功能实现了基于AI人工智能算法实现智能的人机对弈五子棋。主要需实现如下目标： （1）Python 3.6.8环境的下的Python语言编程 （2）五子棋棋盘的设计 （3）五子棋棋子的设计 （4）电脑智能落子的实现 （5）棋局进行时的退出功能 （6）棋局胜负的判定 （7）人工智能算法的设计 （8）人工智能算法的优化 编写该项目前后共花费了我一个多星期的时间，包括大量的调研，知识点的学习，再到具体的编程开发，一整个项目流程下来确实容易身心俱疲，希望能对大家有所帮助，最后祝大家期末顺利，绝不挂科(ง •̀_•́)ง

这里是 ShowMeAI 持续分享的【开源eBook】系列！内容覆盖机器学习、深度学习、数据科学、数据分析、大数据、Keras、TensorFlow、PyTorch、强化学习、数学基础等各个方向。整理自各平台的原作者公开分享（审核大大请放手） ◉ 简介：本书对不确定条件下的决策算法作了广泛的介绍，内容涵盖了与决策有关的各种主题，介绍了基本的数学问题公式和解决这些问题的算法。 ◉ 目录： 第一部分：概率推理 - 表征 - 推理 - 参数学习 - 结构学习 - 简单决策 第二部分：顺序问题 - 精确解法 - 近似值函数 - 在线规划 - 政策搜索 - 政策梯度估计 - 政策梯度优化 - 角色批判方法 - 政策验证 第三部分：模型的不确定性 - 探索和利用 - 基于模型的方法 - 无模型的方法 - 模仿学习 第四部分：状态的不确定性 - 信念 - 准确的信念状态规划 - 离线信念状态规划 - 在线信念状态规划 - 控制器抽象 第五部分：多Agent系统 - 多Agent推理 - 序列问题 - 状态的不确定性 - 协作代理

蚂蚁蜜蜂数据集，可以做二分类任务

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基于人工智能算法的图像识别与生成.doc

GA的核心概念是种群，种群的关键是染色体，随着自然选择，染色体通过不断地复制、交叉、突变，完成一代又一代的进化，最终得到最优的结果。 具体编程时，染色体可用字符串或者二进制进行编码；自然选择，就是适应度函数；进化就是迭代。所以技术上的关键点，就是复制、交叉、突变等过程的函数实现。 博客：纯Python实现遗传算法 地址：https://tinycool.blog.csdn.net/article/details/128121243

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kd-tree（k-dimensional树的简称），是一种对k维空间中的实例点进行存储以便对其进行快速检索的树形数据结构。主要应用于多维空间关键数据的搜索。本资源是KD树实现源码+可视化实例演示