人力资源分析数据集汇聚了对大量员工的信息数据统计，包括企业因素（如部门）、员工行为相关因素（如参与过项目数、每月工作时长、薪资水平等）、以及工作相关因素（如绩效评估、工伤事故），这些因素都有很好的分析价值。1 satisfaction_level Float 员工满意程度：0-不满意，1-满意 2 last_evaluation Float 国家 3 number_project Integer 在职期间完成的项目数量 4 average_montly_hours Integer 每月平均工作时长（hr） 5 time_spend_company Integer 工龄（年） 6 work_accident Integer 是否有工伤：0-没有，1-有 7 left Integer 是否离职：0-在职，1-离职 8 promotion_last_5years Integer 过去5年是否有升职：0-没有，1-有 9 sales String 工作部门 10 salary String 工资的相对等级 基于证书 CC0: Public Domain 发布。

成都信息工程大学人工智能导论知识总结七

2022成都信息工程大学人工智能导论复习归纳

成都信息工程大学人工智能导论知识归纳二

成都信息工程大学人工智能导论知识点总结三

成都信息工程大学人工智能导论知识总结六

利用传统的鲸鱼算法对pid参数进行优化 绘制阶跃响应曲线 可做直流电机建模 做直流电机模型的pid参数优化

强人工智能：能推理和解决问题的智能机器；且是有知觉的，有自我意识的。 “中文屋子”实验：用以说明即使通过了图灵测试，但它对问题仍没有任何理解，不具备真正的智能。从而认为机器智能只能是一种模拟智能，而不具有真正的智能。（弱人工智能） 1956年 人工智能元年 AI诞生 人工智能诞生需要三个条件：计算机，图灵测试，达特茅斯会议（Dartmonth Conference，1956年，这次会议首次提出人工智能一词，Artificial Intelligence, AI，所以此次会议被认为是人工智能正式诞生的元年） 图灵（Alan Turing）提出了图灵测试（Turing Test），区分人与机器的方法。 2016年3月9日到15日AlphaGo以4:1的总比分战胜世界围棋冠军李世石。 （二）传统人工智能与深度学习 （三）人工智能的研究内容 人工智能的基本技术 三个最基本、最核心的技术：表示，运算，搜索 研究内容归纳为8个方面： 1.搜索与求解 搜索是求解问题时，在不知现成解法的情况下所采用的一种普遍方法。 许多人工智能求解可归结为对某种图或空间的搜索问题。搜索是人工智能的重要方法。 搜索

人工智能：基于Pandas的数据预处理技术_源代码 1. 本次实验以california_housing加州房价数据集为例，下载数据集 2. 查看数据集的描述、特征及目标数据名称、数据条数、特征数量 3. 将数据读入pandas的DataFrame并转存到csv文件 4. 查看数据集各个特征的类型以及是否有空值 5. 对数据集做中心化度量：计算各个特征的中位数和均值，分析中位数和均值情况 6. 对数据集做离散化度量：对第一个特征（收入中位数）画盒图（箱线图），检查孤立点（离群点）并进行分析 7. 【选做】对所有特征画盒图（箱线图），检查孤立点（离群点）并进行分析 8. 对第一个特征（收入中位数）排序后画散点图 9. 对第一个特征（收入中位数）画分位数图并分析 10. 【选做】对所有特征画分位数图并进行分析 11. 使用散点图、使用线性回归方法拟合第一个特征（收入中位数）并分析 12. 【选做】使用局部回归（Loess）曲线（用一条曲线拟合散点图）方法拟合第一个特征（收入中位数）数据 13. 对第一个特征（收入中位数）画分位数-分位数图并分析 等等

浅谈人工智能与递归算法 -----大学生课程论文 从多方面分析递归算法及其与人工智能的联系，在多个领域的渗透，包括自然语言处理、递归神经网络、人工生命等等。 相信阅读后，大家会对递归有更深的认识和理解、对人工智能有更大的兴趣去了解～～～ 大家可以当作其为拓宽视野的资料