在许多实际的数据挖掘应用程序中，例如文本分类，可以轻松获得未加标签的训练示例，但获得加标签的训练示例则相当昂贵。 因此，半监督学习算法引起了数据挖掘和机器学习领域的极大兴趣。 近年来，基于图的半监督学习已成为半监督学习社区中最活跃的研究领域之一。 本文提出了一种基于线性邻域模型的新颖的基于图的半监督学习方法，该方法假设每个数据点都可以从其邻域进行线性重构。 我们的算法称为线性邻域传播（LNP），可以使用这些线性邻域以足够的平滑度将标签从标记点传播到整个数据集。 本文对LNP的性质进行了理论分析。 此外，我们还导出了一种简单的方法来将LNP扩展到样本外数据。 对于合成数据，数字和文本分类任务，提出了有希望的实验结果。

Fairlearn Fairlearn是一个Python软件包，可让人工智能（AI）系统开发人员评估其系统的公平性并减轻任何观察到的不公平问题。 Fairlearn包含缓解算法以及用于模型评估的Jupyter小部件。 除了源代码之外，该存储库还包含Jupyter笔记本，其中包含Fairlearn用法示例。 网站： ： 当前的版本 当前的稳定版本可从。 我们当前的版本与0.2或更早的版本有很大的不同。 这些旧版本的用户应访问我们的。 我们所说的公平 人工智能系统可能出于多种原因而表现不公平。 在Fairlearn中，我们定义了AI系统在对人的影响（即危害）方面是否表现出不公平的行为。 我们关注两种危害： 分配危害。 当AI系统扩展或保留机会，资源或信息时，可能会发生这些危害。 一些关键的应用程序是在招聘，入学和贷款方面。 服务质量危害。 服务质量是指即使没有扩展或保留任何机会，资源或信息，系统对于一个人的工作是否也与另一个人的工作是否一样好。 我们遵循被称为“群体公平”的方法，该方法问：哪些群体的个人有遭受伤害的风险？ 相关的组需要由数据科学家指定，并且是特定于应用程序的。

The purpose of this book is to provide students of electric power system management the basic knowledge of different optimization problems in the power system operation of utilities as well as the electricity market. The contents of the book are based on recent studies specializing in the application of artificial intelligence such as particle swarm optimization, evolutionary programming, fuzzy logic, and augmented Lagrange Hopfield network to power system optimization problems.

This course provides an introduction to the field of artificial intelligence. The major topics covered will include reasoning and representation, search, constraint satisfaction problems, planning, logic, reasoning under uncertainty, and planning under uncertainty.

这是一本配套Artificial intelligence foundation of computational agents的python代码，虽然版本有些不一样，第二版的书籍可以http://www.artint.info/2e/html/ArtInt2e.html观看

Artificial intelligence (AI) 人工智能 Name:********** Artificial-intelligence人工智能(口语课)全文共13页，当前为第1页。 Nowadays, a computer called AlphaGo beat Lee Sedol, a master of the ancient Chinese board game Go(围棋) from Korea. The final score is 4:1. As we all know, Go is world's hardest game. It's a giant leap for AI showing that machines can learn and think on their own in a human way. AlphaGo's victory shocked experts in AI community and the world. I'm the winner! 李世石(Lee Sedol) AlphaGo（阿尔法狗） VS 4:1 Machine

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在“使用Python和Pandas进行数据清洗”系列的第七部分中，我们将探讨可视化选项。