连续优化——数值优化课本阅读总结

基于遗传算法的非支配排序算法（NSGA_II）是用于求解多目标规划问题的一种方法。 通过帕累托支配求解帕累托最优解可以有效得到多目标函数的求解结果。 为优化帕累托最优解，运用遗传算法对求解结果进行优化。 但同时遗传算法具有未成熟收敛、群体规模对性能影响大、结果受初始值影响较大等缺点，因此利用多种群遗传算法对求解结果进行进一步优化，运用移民算子联系各个种群，运用精华种群保存每代最优结果。 **运行程序请优先下载谢菲尔德大学的MATLAB遗传算法工具箱

使用PyCaret和PaddlePaddle融合模型进行预测，当前取得第六名，适合参赛的朋友参考和使用。

人工智能的结课小论文，写的不是太好，分享出来和大家交流，有需要的同学可以参考，存在的问题希望大佬指正。

五子棋是起源于中国古代的黑白棋种之一，是一种简单的娱乐性较强的大众游戏，深受广大玩家的喜爱，但同时作为比赛，五子棋游戏还有着深奥的技巧。 本系统基于Python语言的程序设计，Python的版本为3.6.8，使用PyCharm（版本为2022.2.3.0）软件来实现程序的编译运行。本系统中游戏的每一个功能在程序中都是一个相对独立的模块，比如，视觉界面模块，规则判定模块，AI智能算法模块，功能部件模块等等在程序中都是独立的，但它们之间通过逻辑关系的链接又构成了一个可以使游戏正常运行的程序。 为实现AI智能人机对弈五子棋的程序设计功能，并使得游戏开发尽量的简单化，本系统需要达成以下目标：设计一个简洁的游戏运行界面；制定合法的游戏规则，使游戏能公正的进行，并且可以断定胜负；开发出AI智能算法支持人机对战模式，即电脑通过智能算法和合法规则选出最优的落子位置。 在AI算法的开发设计上，基于博弈树和启发式搜索的相关理论，首先，算法采用了Minimax搜索算法记录下人机博弈的落子点位；其次，依托设计的估值函数评价得出每个落子节点的价值，使电脑能够判断出下一步对自己最有利的落子位置，最后，为了优化搜

机器学习决策树与分类方法课程报告，内部包含代码、算法思想、算法原理、算法分析、课程总结。机器学习决策树与分类方法课程报告，内部包含代码、算法思想、算法原理、算法分析、课程总结。机器学习决策树与分类方法课程报告，内部包含代码、算法思想、算法原理、算法分析、课程总结。机器学习决策树与分类方法课程报告，内部包含代码、算法思想、算法原理、算法分析、课程总结。机器学习决策树与分类方法课程报告，内部包含代码、算法思想、算法原理、算法分析、课程总结。机器学习决策树与分类方法课程报告，内部包含代码、算法思想、算法原理、算法分析、课程总结。机器学习决策树与分类方法课程报告，内部包含代码、算法思想、算法原理、算法分析、课程总结。机器学习决策树与分类方法课程报告，内部包含代码、算法思想、算法原理、算法分析、课程总结。机器学习决策树与分类方法课程报告，内部包含代码、算法思想、算法原理、算法分析、课程总结。机器学习决策树与分类方法课程报告，内部包含代码、算法思想、算法原理、算法分析、课程总结。机器学习决策树与分类方法课程报告，内部包含代码、算法思想、算法原理、算法分析、课程总结。机器学习决策树与分类方法课程报告

ABB机械人与1200通讯步骤

人工智能的作业

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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

拉格朗日插值法

老师布置的所有作业集合+字迹清晰+内容正确

Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow(3rd Edition)

【实验内容和要求】 1. 给定的房屋面积x和价格y X = [[40], [50], [80], [100],[130], [150],[170], [200], [250], [300]] y = [[100],[150],[170], [200],[230], [250],[270], [280], [310], [330]] 请合理指定二次多项式回归以及三次多项式回归的公式。 做最终效果预测的样本 X_test = [[120],[150],[250],[300]] # 用来做最终效果测试 y_test = [[220],[250],[310],[330]] # 用来做最终效果测试

若有以下公式：（1）y = 4x2+6x-3 （2）y = x12+ x22-4x1-2x1x2 （3）y = 3x12+ 5x22-6x1-7x1x2 随机梯度下降与梯度下降求得最小值为多少？ 【请解释其随机梯度下降与梯度下降原理】