Python中基于机器学习的因果推理/提升 内容： ••• causeinfer是一个Python软件包，用于使用机器学习来估计平均和条件平均处理效果。 它的目标是编译标准和高级的因果推理模型，并展示其用法和功效-所有这些都具有帮助人们在商业，医学和社会经济领域学习CI技术的总体雄心。 请参阅以获取该软件包的完整概述，包括模型和数据集。 安装 causeinfer可以通过pip从PyPI下载或直接从此存储库中获取： pip install causeinfer git clone https://github.com/andrewtavis/causeinfer.git cd causeinfer python setup.py install import causeinfer 申请 因果推理算法 两种模型方法 对治疗和对照组的单独模型进行了训练和组合，以得出平均治疗效果（Hanso

1、5，10，17，26，() A、30；B、43；C、37；D、41 解答：相邻两数之差为5、7、9、11，构成等差数列

运用PROLOG工具实现亲属关系的推理，父亲 母亲 祖父 祖母 兄弟 姐妹 等

英文文本相似度/文本推理/文本匹配数据集——STS

不同类型的图形推理题，同类型的图形推理题，同类型的图形推理题，同类型的图形推理题，同类型的图形推理题，

一款经典游戏，80后应该都玩过（文曲星上的游戏）。 系统随机生成1个4位数字（位之间不重复，即0-9最多出现1次），然后可以输入一个4位数字开始猜测（允许重复），回车后系统返回猜测情况，如数字存在且位置对，则A的数值+1，如数字存在，但位置不对，则B的数值+1，如数字不存在则AB都不加。 例如：系统生成数为3927，猜测3290会返回1A 2B，3位置与数字都对，29在集合内，但位置不对。 共10局，每局有10次机会，1次猜中有10分，依次递减。 然后在这个基础上，增加了双杀的玩法。 双杀：在4位数字后多一个+，则代表双杀，成功后得分翻倍，失败则本局0分。

AI资料介绍，一些详细的c++编码，和人工智能前沿的技术和方法论

DSmT创始人Florntin Smarandache及Jean Dezert对DSmT理论及其应用的阐述，中文版，由黄心汉、李新德翻译。信息融合方向经典好书，内容包括：1、DSmT的基础理论及其发展；2、涉及超幂集部分介绍；3、混合DSM模型表示；4、DSmT和贝叶斯推理的概率化逻辑；5、各种情境中的数据关联：多目标跟踪、中智框架等等。。。

为了克服传统专家系统知识获取难、学习适应能力差、推理效率低等问题，许多专家提出将神经网络与规则专家系统相结合，构建基于神经网络的专家系统模型。文中设计了一种基于神经网络专家系统模型的混合推理机制，通过对基于神经网络推理算法、规则推理算法以及神经网络与规则的混合推理算法进行实验比较，证明本文提出的混合推理机制在改善专家系统推理准确率方面的有效性。

基于产生式系统的专家识别系统源码 具体实验内容根据自己兴趣设计并实现一个基于产生式系统的某领域的小型专家系统。 1.具体应用领域根据自己兴趣选择；具体系统名称自定；编程语言不限，使用自己擅长的语言。 2.确定推理方法，根据问题设计并实现一个简单的推理机（要求涉及：匹配、冲突消解）。 3.规则库要求至少包含15条规则；查询资料了解：知识规则如何存储，都有哪些可行方案和方法，选择、比较后确定适合自己系统的知识规则存储方法。 4.推理机和知识库必须分离，在不修改推理机程序的前提下，能够向知识库添加、删除、修改规则。 5.设计合理的人机交互界面。