AI人工智能教程
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  1. AI人工智能 入门概念
    1. AI人工智能 概述
    2. AI人工智能是什么
    3. AI人工智能 构成要素
    4. AI人工智能涉及什么
    5. AI人工智能与机器智能的差异
    6. AI人工智能 发展史与演进历程
  2. AI人工智能开发环境配置
    1. AI人工智能 为什么使用Python来开发AI
    2. AI人工智能 Python的特点
    3. AI人工智能 Python的重要功能
    4. AI人工智能 安装Python
  3. AI人工智能机器学习
    1. AI人工智能 机器学习的类型(ML)
    2. AI人工智能 最常见的机器学习算法
  4. AI人工智能 数据准备
    1. AI人工智能 预处理数据
    2. AI人工智能 数据预处理技术
    3. AI人工智能 标记数据
  5. AI人工智能 监督学习(分类)
    1. AI人工智能 在Python中构建分类器的步骤
    2. AI人工智能 在Python中构建分类器
    3. AI人工智能 逻辑回归
    4. AI人工智能 决策树分类器
    5. AI人工智能 随机森林分类器
    6. AI人工智能 分类器的性能评估
    7. AI人工智能 类别不平衡问题
    8. AI人工智能 集成技术
  6. AI人工智能监督学习（回归）
    1. AI人工智能 在Python中构建回归器
  7. AI人工智能逻辑编程
    1. AI人工智能 逻辑编程的概念
    2. AI人工智能 如何用逻辑编程解决问题
    3. AI人工智能 安装必需的包
    4. AI人工智能 逻辑编程的实例
    5. AI人工智能 查找素数
    6. AI人工智能 解决难题
  8. AI人工智能无监督学习：聚类
    1. AI人工智能 聚类概述
    2. AI人工智能 数据聚类算法
    3. AI人工智能 聚类性能评估
    4. AI人工智能 寻找最近邻
    5. AI人工智能 K-近邻分类器
  9. AI人工智能 使用 Python 进行自然语言处理
  10. AI人工智能 NLTK包
    1. AI人工智能 导入NLTK
    2. AI人工智能 下载 NLTK 的数据
    3. AI人工智能 安装其他必要的包
    4. AI智能 分词、词干提取和词形还原的概念
    5. AI人工智能 分块（Chunking）：将数据分成块
    6. AI人工智能 词袋（Bag of Word, BoW）模型
    7. AI人工智能 解决问题
    8. AI人工智能 主题建模：识别文本数据中的模式
  11. AI人工智能 时间序列数据介绍
    1. AI人工智能 时间序列数据介绍
    2. AI人工智能 安装有用的包
    3. AI人工智能 Pandas
    4. AI人工智能 从时间序列数据中提取统计信息
    5. AI人工智能 隐马尔可夫模型(HMM)分析顺序数据
    6. AI人工智能 示例：股票市场数据分析
  12. AI人工智能 语音识别
    1. AI人工智能 构建语音识别器
    2. AI人工智能 可视化音频信号 - 从文件读取并进行处理
    3. AI人工智能 表征音频信号：转换到频域
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    5. AI人工智能 从语音中提取特征
    6. AI人工智能 口语词的识别
  13. AI人工智能 启发式搜索
    1. AI 人工智能中启发式搜索的概念
    2. AI人工智能 无信息搜索和有信息搜索的区别
    3. AI人工智能 用约束满足解决现实世界问题
  14. AI人工智能 游戏开发教程
    1. AI人工智能 搜索算法
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    8. AI人工智能 构建一个玩井字棋游戏的机器人
  15. AI人工智能 神经网络教程
    1. AI人工智能 什么是人工神经网络（ANN）
    2. AI人工智能 神经网络包安装
    3. AI人工智能 构建神经网络
    4. AI人工智能 基于感知器的分类器
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  16. AI人工智能 强化学习教程
    1. AI人工智能 强化学习基础
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    2. AI人工智能 计算机视觉与图像处理
    3. AI人工智能 安装算机视觉包
    4. AI人工智能 读取，写入和显示图像
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    1. AI人工智能 机器学习与深度学习的对比
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    4. AI人工智能 使用 ANN 构建线性回归器
    5. AI人工智能 图像分类器：深度学习的应用
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AI人工智能 负极大算法

2026-02-27 11:25 更新

这个算法与极小极大算法没有不同，但它的实现更简洁。使用极小极大算法的主要缺点是我们需要定义两个不同的启发式函数。这些启发式函数之间的联系是，游戏的一个状态对一个玩家越好，对另一个玩家就越差。在负极大算法中，一个启发式函数就可以完成两个启发式函数的工作。

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