一种启发式多标记分类器选择与排序策略
一种新的启发式分类器选择方法
［ ｓｒｃ ｜Ｃａｓ ｅ ｅｅｔ ｎｉ ａ ｆｅｔ ｅｗ ｙｔ ｅｉｎｍｕｔ ｌ ｃａｓ ｅ ｙｔｍｓ Ｔ ｅｇ ａ ｏ ：ｓｉ ｅ ｅｅｔ ｎｉ ｔ ｅ ｔａｓｂｅ ｆ Ａｂｔａ ｔ ｌｓｉ ｒｓｌ ｉ ｓ ｎｅ ｃ ｖ ａ ｄｓｇ ｌｐｅ ｌｓｉ ｒｓｓ ｉ ｆ ｃｏ ｉ ｏ ｉ ｉ ｆ ｅ ． ｈ ｏｌ ｆｃａｓｆ ｒｓｌｃｉ ｓｏ ｓｌ ｕ ｓｔ ｉ ｏ ｃ ｅ ｏ
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浅谈人工智能中的启发式搜索策略
浅谈人工智能中的启发式搜索策略
一、启发式策略
启发式策略是指在解决复杂问题时，根据人的经验和技巧来寻求最优解的方法。
它是人工智能领域中的一种和规划技术，可以解决形式化的各种问题。
启发式策略广泛应用于机器学习、图形图计算、机器人控制和计算机图形学等多种领域。
启发式策略包括：A*算法、B*树算法、启发式和动态规划等。
A*算法是一种非常有效的启发式方法，它采用了一个启发函数来估计待访问节点的最优价值，从而可以根据最小价值节点而进行，的效果比较好。
B*树算法是一种静态的启发式方法，该算法在每一步都可以通过比较不同节点价值来确定最优路径，从而更有效地出最优路径。
启发式和动态规划都是一种在状态空间中采取其中一种方法或策略以获得最优解的技术，两者最大的不同点在于，启发式依赖于当前状态，动态规划则更倾向于最终目标。
二、应用
启发式策略广泛应用于人工智能领域，它可以用来解决各种形式化问题，如游戏、自然语言处理问题等。
求解TSP问题的一种启发式算法
求解TSP问题的一种启发式算法孙宪丽;王敏;李颖【摘要】TSP问题模型应用广泛,其求解策略的研究具有重要的理论和实践意义.根据TSP问题的特点,借鉴无向完全图上最小生成树的生成过程,设计了一种启发式算法对TSP问题进行求解.该算法的基本思想是以无向完全图上不同最小生成树为基础,采用启发式的方法构造不同闭合回路,最后取最短闭合回路作为最优解.文中采用C语言编程,同时分析了算法的性能和时间复杂度,并进行了大量仿真计算.结果表明设计的算法能够有效求得TSP问题的优化解.【期刊名称】《计算机技术与发展》【年(卷),期】2010(020)010【总页数】5页(P70-73,77)【关键词】旅行商问题;启发式算法;最小生成树【作者】孙宪丽;王敏;李颖【作者单位】沈阳工程学院,信息系,辽宁,沈阳,110136;沈阳工程学院,基础部,辽宁,沈阳,110136;沈阳工程学院,基础部,辽宁,沈阳,110136【正文语种】中文【中图分类】TP301.60 引言TSP(Traveling Salesman Problem)问题[1],又称旅行商问题,是运筹学以及最优化理论等领域中的一个经典问题。
TSP问题已经证明是NP(Nondeterministic Polynomial)完全问题。
到目前为止,所有的NP完全问题都还没有多项式时间算法。
然而,由于TSP问题具有广泛的应用背景,例如可以用来解决资源分配问题、路径选择问题、车辆调度问题、产品切割问题等等。
因此,TSP问题长期以来吸引着众多学者对其求解策略展开研究,设计并开发了多种算法对TSP问题求解。
这些算法通常可以分为两类:一类是精确求解;另一类是近似求解。
其中,精确求解在理论上能够保证求得问题的最优解,但算法的时间复杂度按指数规律增长。
因此,难于用此方法解决大规模问题。
在近似求解中,研究较多的是:(1)采用理论的方法证明算法的上界。
例如,对于满足三角不等式的TSP问题,用christofides算法已经证明该算法的界为。
基于邻域分类AUC的属性选择方法
Science and Technology &Innovation ┃科技与创新·43·2017年第24期文章编号：2095－6835（2017）24－0043－03基于邻域分类AUC 的属性选择方法＊张艳芹1，窦慧莉2（1.徐州工程学院经济学院，江苏徐州221008；2.江苏科技大学计算机科学与工程学院，江苏镇江212003）摘要：为了提升邻域分类器的分类性能，提出了一种利用邻域AUC 作为分类性能度量指标的启发式属性选择算法。
首先，利用邻域分类器得到邻域AUC ，然后在此基础上，借助贪心搜索策略，逐步加入使得邻域AUC 尽可能大的属性，当邻域AUC 不再增大时，算法终止。
7个UCI 数据集上的实验结果表明，使用邻域AUC 属性选择算法，可以在使用较少属性个数的基础上有效提升邻域分类器的分类性能。
关键词：属性选择；启发式算法；邻域分类器；AUC 指标中图分类号：TP18文献标识码：A DOI ：10.15913/ki.kjycx.2017.24.0431背景阐述不同于经典粗糙集[1]方法，邻域粗糙集[2]借助机器学习中的距离概念，构建样本的邻域，进而达到刻画数据中不确定性的目的。
近年来，邻域粗糙集方法因其对数据的适应性强、粒度变化较为灵活等优势受到了众多学者的关注[3-6]。
在邻域粗糙集理论中，除了可以使用邻域粗糙集刻画不确定性以外，借鉴K 近邻[7]的思想，Hu 等人提出了邻域分类器[8]。
与K 近邻分类器不同，邻域分类器不再指定待分类样本的邻居个数，而是通过指定半径，自然地得到待分类样本的邻居，即不同的样本可能包含不同个数的邻居，这是邻域分类器与K 近邻分类器最重要的差别。
除此之外，邻域分类器利用半径这一工具，能够自然地形成一个基于多粒度思想的分类结果，也就是说，随着邻域半径的不同，邻域分类器的分类结果自然也不相同。
众所周知，影响分类器分类性能的因素除了分类器自身的分类能力以外，数据中的属性也是一个重要的因素。
人工智能 第3章(确定性推理3-与或树搜索)
包括基于距离的启发式函数、基于成本的启发式函数、基于规则的启发式函数等。
节点排序和选择策略
节点排序的目的和意义
节点排序是为了在扩展节点时，按照一定的顺序选择下一个要扩展的节点，以优化搜索过程。
常用节点排序策略
包括最佳优先搜索、广度优先搜索、深度优先搜索等。最佳优先搜索根据启发式函数的值来选择最优节点； 广度优先搜索按照节点的层次顺序进行扩展；深度优先搜索则尽可能深地扩展节点。
盲目搜索方法比较与选择
• 宽度优先搜索、深度优先搜索和迭代加深搜索都是盲目搜索方法，它们在不同的场景下有不同的应用。 • 宽度优先搜索适用于问题空间较大、解存在于较浅层次的情况，因为它可以逐层遍历整个问题空间，找到最短
路径。 • 深度优先搜索适用于问题空间较小、解存在于较深层次的情况，因为它可以尽可能深地搜索树的分支，找到更
启发式信息获取途径
01
02
03
问题自身的特性
通过分析问题的性质、结 构、约束条件等，提取出 对搜索过程有指导意义的 启发式信息。
领域知识
利用领域内的经验、规则、 常识等，为搜索过程提供 有价值的启发式信息。
搜索过程中的信息
在搜索过程中，通过评估 当前状态、已搜索路径、 未搜索路径等，动态地获 取启发式信息。
04 与或树搜索优化技术
剪枝策略
01
剪枝的定义和目的
剪枝是在搜索过程中，通过某些评估标准，提前终止对某些无意义或低
效的节点的扩展，以减少搜索空间，提高搜索效率。
02 03
常用剪枝策略
包括限界剪枝、启发式剪枝、概率剪枝等。限界剪枝通过设置上下界来 限制搜索范围；启发式剪枝利用启发式函数来评估节点的重要性；概率 剪枝则根据节点的概率分布来进行剪枝。
启发式序列比对算法 -回复
启发式序列比对算法-回复启发式序列比对算法，也被称为快速比对算法，是一种用于比较两个或多个序列之间的相似性的计算方法。
这种算法通过利用基本的序列比对方法，结合启发式策略，能够快速而准确地找到序列之间的类似区域。
它在生物信息学和计算生物学中被广泛应用，用于比对DNA、RNA和蛋白质序列，以及其他类型的序列数据。
本文将一步一步地介绍启发式序列比对算法的原理和应用。
第一步：定义相似性度量在启发式序列比对算法中，首先需要定义一个用于度量序列相似性的指标。
常用的指标包括编辑距离（edit distance）、Smith-Waterman分数（Smith-Waterman score）、Needleman-Wunsch分数（Needleman-Wunsch score）等。
这些指标可以根据序列间的匹配、替换、插入和删除等操作来计算相似性度量值。
第二步：选择启发式策略启发式策略是指在比对过程中使用的一些经验规则，以加速比对的速度和提高比对的准确性。
其中一种常用的启发式策略是快速选择最佳匹配位置进行比对的策略。
这种策略可以避免在比对过程中遍历整个序列，从而大大减少计算时间。
另一种常用的启发式策略是基于局部比对的策略，即只比对序列中可能存在相似性的区域，而不是整个序列。
这种策略可以快速而准确地找到相似性区域，而不需要比对整个序列。
第三步：实施启发式序列比对算法在实施启发式序列比对算法时，首先需要将待比对的序列进行预处理，如去除冗余信息、处理非序列字符等。
然后，根据选择的相似性度量和启发式策略，计算序列之间的相似性得分。
根据得分，可以确定序列之间的相似性程度，并找到类似区域。
最后，根据需要，可以对比对结果进行可视化展示和进一步分析。
第四步：应用领域和相关算法启发式序列比对算法广泛应用于生物信息学和计算生物学的研究中。
在基因组比对中，可以通过比对不同物种的基因组序列，研究基因组的进化和功能。
在蛋白质结构预测中，可以通过比对已知蛋白质序列和未知蛋白质序列，预测未知蛋白质的结构和功能。
融合特征排序的多标记特征选择算法
融合特征排序的多标记特征选择算法
融合特征排序的多标记特征选择算法是一种用于多标
记特征选择的有效算法。
它的基本思想是：通过融合特征排序和多标记特征选择的优点，实现对多标记数据集中的重要特征进行选择。
融合特征排序的多标记特征选择算法的基本流程如下：
1.对于每一个标记，利用特征排序算法对特征进行排序。
2.对于每一个标记，根据排序结果选择重要的特征。
3.对于所有标记，将选择的特征进行融合。
4.对融合后的特征再次进行排序，并根据排序结果选择
最重要的特征。
融合特征排序的多标记特征选择算法具有较高的效率
和准确度，通常用于多标记学习、生物信息学等领域。
下面是一个使用融合特征排序的多标记特征选择算法
的例子：
假设有一个多标记数据集，包含10个特征和3个标记。
我们希望使用融合特征排序的多标记特征选择算法选择数
据集中的重要特征。
首先，对于每一个标记，我们使用特征排序算法对特征进行排序。
然后，对于每一个标记，根据排序结果选择前5个重要的特征。
接下来，我们将这3个标记中选择的特征进行融合。
得到融合后的特征集合，再次使用特征排序算法对融合后的特征进行排序。
最后，根据排序结果选择最重要的5个特征。
这样，我们就完成了对多标记数据集中的重要特征的选择，可以用这些特征来进行多标记学习或其他应用。
人工智能机器学习技术练习(习题卷21)
人工智能机器学习技术练习(习题卷21)说明：答案和解析在试卷最后第1部分：单项选择题，共58题，每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。
1.[单选题]线性回归和逻辑回归中，关于损失函数对权重系数的偏导数，下列说法正确的是？A)两者不一样B)两者一样C)无法确定2.[单选题]分类模型在进行训练时需要()A)训练集B)训练集与测试集C)训练集、验证集、测试集3.[单选题]（__)假设聚类结构能通过一组原型刻画，在显示聚类任务中极为常用。
A)原型聚类B)密度聚类C)层次聚类D)AGNES4.[单选题]以等可能性为基础的概率是()。
A)古典概率B)经验概率C)试验概率D)主观概率5.[单选题]批规范化(Batch Normalization)的好处都有啥？A)在将所有的输入传递到下一层之前对其进行归一化（更改）B)它将权重的归一化平均值和标准差C)它是一种非常有效的反向传播(BP)方法D)这些均不是6.[单选题]在一个神经网络中,确定每个神经元的权重和偏差很重要。
用()方法可以确定神经元的权重和偏差,从而对函数进行拟合。
A)随机赋值,祈祷它们是正确的B)搜索所有权重和偏差的组合,直到得到最佳值C)赋予一个初始值,通过检杳与真值的误差,逐步迭代更新权重D)以上都不正确7.[单选题]下列哪种归纳学习采用符号表示方式？A)经验归纳学习D)强化学习8.[单选题]剪枝是决策树学习算法对付（__）的主要手段。
A)欠拟合B)过拟合C)样本数过多D)特征数过多9.[单选题]机器学习是研究如何使用计算机(）的一门学科。
A)模拟生物行为B)模拟人类解决问题C)模拟人类学习活动D)模拟人类生产活动10.[单选题](__)是将“现实生活中的问题”转换为“数据世界中的问题”，然后采用数据科学的理念、原则、方法、技术、工具，通过将数据、尤其的大数据，转换为知识和智慧。
A)数据工程师B)数据码农C)数据科学家D)科学家11.[单选题](__)主要为组织机构提供企业级应用技术或工具。
一种启发式多标记分类器选择与排序策略
一种启发式多标记分类器选择与排序策略李哲;王志海;何颖婧;付彬【期刊名称】《中文信息学报》【年(卷),期】2013(027)004【摘要】在多标记分类问题当中,多标记分类器的目的是为实例预测一个与其关联的标记集合.典型方法之一是将多标记分类问题转化为多个二类分类问题,这些二类分类器之间可以存在一定的关系.简单地考虑标记问依赖关系可以在一定程度上改善分类性能,但同时计算复杂度也是必须考虑的问题.该文提出了一种利用多标记间依赖关系的有序分类器集合算法,该算法通过启发式的搜索策略寻找分类器之间的某种次序,这种次序可以更好地反映标记问的依赖关系.在实验中,该文选取了来自不同领域的数据集和多个评价指标,实验结果表明该文所提出的算法比一般多标记分类算法具有更好的分类性能.%In the domain of multi-label classification,the goal of a multi-label classifier is to assign a set of labels to an instance.One of the classical methods is to transform a multi-label classification problem to several traditional binary classification problems,and thus some relations may exist among these binary classifiers.Simply taking label dependency into account can improve the classification performance to a certain extant,but it is also necessary to consider the computational complexity.This paper proposes an ordered ensemble of classifiers algorithm,which selected a proper order for classifiers using a heuristic search strategyfor better use of the label dependency.In the experiment,a broad range of multi-label datasets and a variety of evaluation metrics areused,and experiment result shows that the proposed method outperforms some state-of-the-art methods.【总页数】8页(P119-126)【作者】李哲;王志海;何颖婧;付彬【作者单位】北京交通大学计算机与信息技术学院,北京100044;北京交通大学计算机与信息技术学院,北京100044;北京交通大学计算机与信息技术学院,北京100044;北京交通大学计算机与信息技术学院,北京100044【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.网络可靠性BDD分析中选择最优启发式边排序策略 [J], 付玉书;莫毓昌;潘竹生2.一种新的启发式分类器选择方法 [J], 郝红卫;陈志强3.一种新的启发式边排序策略及其性能分析 [J], 潘竹生;莫毓昌;钟发荣;刘轩;伍欢4.一种多分类器选择性集成的网络流量分类方法 [J], 李平红;陶晓玲;王勇5.一种基于特征选择的组合分类器在带钢表面缺陷分类中的应用 [J], 费江华;何永辉;孙晨;黄胜标因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
多标签分类算法
多标签分类算法
多标签分类算法是基于监督学习的一种机器学习算法，它可以将每个样本分配到多个标签中。
这种算法通常用于文本分类、图像分类和声音分类等任务，其目标是将当前输入数据划分到一组有多个标签的集合中。
多标签分类算法主要包括三个步骤：特征抽取、分类器训练和评估/测试。
在特征抽取步骤中，我们从原始数据中提取特征，以便将它们作为输入来训练分类器。
在训练步骤中，我们使用支持向量机（SVM）等分类器来训练模型，以便将新的输入划分到正确的标签中。
最后，在评估/测试步骤中，我们检查模型是否能够正确地预测新的样本。
基于分类器链的多示例多标记算法
基于分类器链的多示例多标记算法李村合;田程程;董玉坤【摘要】退化方法是求解多示例多标记学习(MIML)问题常用的求解方式,但是在退化过程中会造成标记之间的关联信息丢失.对该问题进行研究,提出OCC-M1MLSVM+分类算法,将MIMLSVM+算法与有序分类器链(OCC)方法相结合,通过时分类器进行合理组织,将标记之间的关联信息融入至算法的训练过程中,解决信息丢失问题,提高分类准确率.实验结果表明,改进算法取得了比基准多示例多标记算法更好的分类效果.【期刊名称】《计算机工程与设计》【年(卷),期】2019(040)006【总页数】6页(P1580-1584,1625)【关键词】多示例多标记学习;分类器链;标记依赖;信息丢失;支持向量机【作者】李村合;田程程;董玉坤【作者单位】中国石油大学(华东)计算机与通信工程学院,山东青岛266580;中国石油大学(华东)计算机与通信工程学院,山东青岛266580;中国石油大学(华东)计算机与通信工程学院,山东青岛266580【正文语种】中文【中图分类】TP3930 引言在真实世界中，一个对象往往具有丰富的含义，传统的监督学习在对对象的含义进行表示时容易具有概念歧义性和语义歧义性，为了解决以上问题，出现了对多示例多标记学习(multi-instance multi-label learning，MIML)[1]框架的研究。
该框架采用一组示例集合对对象进行表示，将对象同时归属于多个类别中，因此其对于对象含义表示的更加全面。
针对MIML框架进行求解的算法中，最直接的思路是采取退化思想。
以多示例单标记(multi-instance single-label，MISL)学习[2]或者单示例多标记(single-instance multi-label learning，SIML)学习[3]为桥梁对问题进行退化求解。
这种求解思路会造成MIML框架下部分关联信息的丢失，如类别标记之间的依赖关系，从而影响分类的准确率。
基于Catboost的特征选择算法
第42卷第1期2021年02月长春工业大学学报Journal of Changchun University of TechnologyVol.42No.1Feb2021D0I：10.15923/22-1382/t.2021.1.07基于Catboost的特征选择算法王丽，王涛*,肖巍，潘超(长春工业大学计算机科学与工程学院,吉林长春130012)摘要：应用Catboost构建树模型的分割指标作为特征选择度量标准，在原始前向搜索策略的基础上，结合两种度量标准计算综合加权值进行特征搜索。
在UCI数据库中选择7个不同维度的标准数据集进行了测试，并与其他6种算法进行了对比分析。
关键词：特征选择；集成学习；梯度提升中图分类号：TP18文献标志码:A文章编号：16741374(2021)01003406A feature selection algorithm based on CatboostWANG Li,WANG Tao*,XIAO Wei,PAN Chao(School of Computer Science&Engineering,Changchun Universty of Technology,Changchun130012 ,China)Abstract:The metrics for building tree in Catboost are taken as the standards of feature selection.The combined metrics based on the original forward search strategy are used to calculate the weighted valueforsearchingthefeatures．7di f erentdimensionalstandard data sets selected from the UCI databasearetested andthealgorithmiscomparedwithother6di f erentmethods．Key words：feature selection；ensemble learning；gradient boosting.o引言特征选择是机器学习中的一个重要步骤,并广泛应用于各领域,在训练模型过程中，不相关的特征会干扰模型学习的正确性,而冗余的特征不会提供任何有用的信息，反而增加模型的复杂性。
用于多标记学习的局部顺序分类器链算法
用于多标记学习的局部顺序分类器链算法邱继钊;计华;张化祥【期刊名称】《计算机应用研究》【年(卷),期】2013(030)009【摘要】标记间的相关性在分类问题中具有重要作用,目前有研究将标记相关性引入多标记学习,通过分类器链的形式将标记结果引入属性空间,为学习其他标记提供有用信息.分类器链中标记的预测顺序具有随机性,分类结果存在着很大的不确定性与不稳定性,且容易造成错误信息的传播.为此充分考虑标记的局部分布特性,提出了一种局部顺序分类器链算法,解决分类器链中分类器顺序问题.实验表明,该算法性能优于其他常用多标记学习算法.%The correlation among different labels plays an important role in classification problems,and recent studies have taken into account label correlation during multi-label learning.The label information is marked into the attribute space through the classifier chains and provides useful information for the other labels during the classification process.The classification results are indeterminate and instable because of the random classifier order in the classifierchain.Besides,it may cause to propagate the error label information.This paper fully considerd the local distribution of instance labels,and proposed a locally ordinal classifier chain algorithm.Experimental results show that,the new algorithm outperforms the other commonly used multi-label algorithms most of the time.【总页数】4页(P2606-2609)【作者】邱继钊;计华;张化祥【作者单位】山东师范大学信息科学与工程学院,济南250014;山东省分布式计算机软件新技术重点实验室,济南250014;山东师范大学信息科学与工程学院,济南250014;山东省分布式计算机软件新技术重点实验室,济南250014;山东师范大学信息科学与工程学院,济南250014;山东省分布式计算机软件新技术重点实验室,济南250014【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.最佳的分类器链局部检测与挖掘算法 [J], 李哲;周油胜;龙洋;黄益华2.一种基于顺序QR分解和AdaBoost分类器的盲水印算法 [J], 巫朝霞;郑盼盼3.用于多标记学习的分类器圈方法 [J], 王少博;李宇峰4.基于深度双向分类器链的多标签新闻分类算法 [J], 胡天磊; 王皓波; 尹文栋5.一种基于核对齐的分类器链的多标记学习算法 [J], 陈琳琳;陈德刚因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
矿产
矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。
如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。
㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。
(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。
如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。
对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。
二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。
2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。
㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。
2、矿产品价格稳定性及变化趋势。
三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。
2、矿区矿产资源概况。
3、该设计与矿区总体开发的关系。
㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。
2、矿床开采技术条件及水文地质条件。
人工智能搜索策略
2024/2/7
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与或图搜索
2 解图 解图代价 能解节点和不能解节点的定义
1解图——与或图记为G任一节点记为n到终节点集合的 解图记为G‘是G的子图
1若n是终节点;则G‘就由单一节点n构成； 2若n有一K连接指向子节点n1;n2;…nk;且每个子
节点都有到终节点集合的解图;则G‘由该k连接和所 有这些相应于子节点的解图构成; 3否则不存在n到终节点集合的解图
与或图中存在或关系;会有多个候选的局部解图；
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与或图搜索
2 解图 解图代价 能解节点和不能解节点的定义
2解图代价 ——以Cn指示节点n到终节点集合解图的代 价;并令K连接的代价就为K; 则
1若n是终节点;则Cn = 0；
2若n有一K连接指向子节点n1;n2;…nk;且这些子
节点每个都有到终节点集合的解图;则
5
Cn = K + Cn1 + Cn2 + … + Cnk
梵塔问题
子问题间有交互作用; 问题分解注意正确的顺序
1;1;13;3;3
1
1;1;12;2;1
2
7
1;1;13;1;1 4
2;2;31;2;3
9
3
3;2;12;2;1
8 1;3;33;3;3
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23
3;1;13;2;1
1;2;31;3;3
与或图搜索
• 爬山法对于单一极值问题登单一山峰十分有效而又简便;对于具有多极值的问
题无能为力——会错登上次高峰而失败：不能到达最高峰
2024/2/7
2
回溯策略和爬山法
2回溯策略
人工智能机器学习技术练习(试卷编号292)
人工智能机器学习技术练习(试卷编号292)说明：答案和解析在试卷最后1.[单选题]属于常见问题解答模块的主要技术的是( )。
[] *A问句相似度计算A)语料库的构建B)查询扩展C)模式匹配2.[单选题]基于二次准则函数的H-K算法较之于感知器算法的优点是()?A)计算量小B)可以判别问题是否线性可分C)其解完全适用于非线性可分的情况3.[单选题]KNN算法应用于回归时,计算的是()A)从属类别的均值B)从属类别的最大值C)从属类别的最小值4.[单选题]对于 随机森林和GradientBoosting Trees, 下面说法正确的是:A)在随机森林的单个树中, 树和树之间是有依赖的, 而GradientBoosting Trees中的单个树之间是没有依赖的.B)这两个模型都使用随机特征子集, 来生成许多单个的树.C)我们可以并行地生成GradientBoosting Trees单个树, 因为它们之间是没有依赖的, GradientBoosting Trees训练模型的表现总是比随机森林好5.[单选题]以下对大数据4V特性描述不正确的是( )。
A)在大数据中，价值与数据总量的大小不存在线性关系B)数据量大是相对计算与存储能力而定的C)Volume是指数据大D)大数据中所说的“速度”包括两种：增长速度和处理速度6.[单选题]分析营销投入与销售收入的关系可以使用下面哪种数据挖掘方法( )。
A)关联分析B)回归分析C)聚类方法D)推荐算法7.[单选题]一条规则形如：⊕←f1f2…fL，其中“←"左边的部分称为A)规则长度B)规则头C)布尔表达式D)规则体8.[单选题]假设NumPy数组A的原来的内容是[[0, 1, 2], [3, 4, 5]],则命令print(A.max())的执行结果是（）。
A)3B)5C)7D)99.[单选题]以下对k-means聚类算法解释正确的是( )A)能自动识别类的个数,随即挑选初始点为中心点计算B)能自动识别类的个数,不是随即挑选初始点为中心点计算C)不能自动识别类的个数,随即挑选初始点为中心点计算D)不能自动识别类的个数,不是随即挑选初始点为中心点计算10.[单选题]能够直观显示出学习器在样本总体上的查全率、查准率的图是()。
用于多标记学习的局部顺序分类器链算法
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：Ｔ ｈ ｅ ｃ ｏ ｒ ｒ ｅ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｍｏ ｎ ｇ ｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｔ ｌ ａ ｂ ｅ ｌ ｓ ｐ ｌ ａ ｙ ｓ ａ ｎ ｉ ｍｐ ｏ ｒ ｔ ａ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ ｅ ｉ ｎ ｃ ｌ ａ ｓ ｓ ｉ ｉ ｆ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｐ ｒ ｏ ｂ ｌ ｅ ｍｓ ，ａ ｎ ｄ ｒ ｅ ｃ ｅ ｎ ｔ ｓ ｔ ｕ ｄ ｉ ｅ ｓ ｈ ａ ｖ ｅ ｔ ａ ｋ ｅ ｎ ｉ ｎ ｔ ｏ ａ ｃ ｃ ｏ ｕ ｎ ｔ ｌ ａ ｂ ｅ ｌ ｃ ｏ ｒｅ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｄ ｕ ｉ ｒ ｎ ｇ ｍｕ ｌ ｔ ｉ — ｌ ａ ｂ ｅ ｌ ｌ ｅ ａ ｒ ｎ ｉ ｎ ｇ ．Ｔ ｈ ｅ ｌ ａ ｂ ｅ ｌ ｉ ｎ ｏｒ ｆ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ Ｓ ｍａ ｒ ｋ ｅ ｄ ｉ ｎ ｔ ｏ ｔ ｈ ｅ ａ ｔ ｔ ｒ ｉ ｂ ｕ ｔ ｅ ｓ ｐ ａ ｃ ｅ
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将 多标 记 分 类 问题 转 化 为 多个 二 类 分 类 问题 ， 这 些 二 类 分 类 器 之 间 可 以 存 在 一 定 的 关 系。 简单 地 考 虑 标 记 间依 赖 关 系可 以 在 一 定 程 度 上 改 善 分 类 性 能 ， 但 同 时 计 算 复 杂 度 也 是 必 须 考 虑 的 问题 。该 文提 出 了一 种 利 用 多标 记 间依 赖 关 系的 有 序 分 类 器集 合 算 法 ， 该 算 法 通 过 启 发 式 的 搜 索 策 略 寻找 分 类 器 之 间 的 某 种 次 序 ， 这 种 次 序 可 以 更 好 地 反 映 标 记 间的 依 赖 关 系 。在 实验 中 ， 该 文 选 取 了来 自不 同领 域 的数 据 集 和 多个 评 价 指 标 ， 实验 结 果 表 明 该 文 所 提 出的 算 法 比 一 般 多标 记 分 类 算 法 具 有 更 好 的分 类性 能 。
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第２ ７卷 第 ４期 ２ ０ １ ３ 年 ７ 月
中文信 息学 报
Ｊ ０ＵＲＮＡＬ ＯＦ ＣＨ Ｉ ＮＥＳ Ｅ Ｉ ＮＦ ＯＲＭ ＡＴＩ ＯＮ Ｐ ＲＯＣＥＳ Ｓ Ｉ ＮＧ
Ｖｏ １ ．２ ７，Ｎｏ ．４
号 ：１ ０ ０ ３ — ０ ０ ７ ７ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ４ — ０ １ １ ９ － ０ ８
（ Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆ Ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ｅ ｒ ａ ｎ ｄ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｔｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ，Ｂｅ ｉ ｊ ｉ ｎ ｇ Ｊ ｉ ａ ｏ ｔ ｏ ｎ ｇ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ，Ｂ ｅ ｉ ｊ ｉ ｎ ｇ １ ０ ０ ０ ４ ４，Ｃｈ ｉ ｎ ａ ）
关键 词 ：多标 记 分 类 ； 文本分类 ； 数 据 挖 掘 中图分类号 ： Ｔ Ｐ ３ ９ １ 文献 标 识 码 ： Ａ
Ａ Ｈｅ ｕ ｒ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ Ｓ ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｉ ｎ ｇ ａ ｎ ｄ Ｓ ｏ ｒ ｔ ｉ ｎｇ Ｓ ｔ ｒ ａ ｔ ｅ ｇ ｙ ｆ ｏ ｒ Ｍｕ ｌ ｔ ｉ — ｌ ａ ｂ ｅ ｌ Ｃｌ ａ ｓ ｓ ｉ ｆ ｉ ｅ ｒ Ｌ Ｉ Ｚ ｈ ｅ ， Ｗ ＡＮＧ Ｚ ｈ ｉ ｈ ａ ｉ ，ＨＥ Ｙｉ ｎ ｇ ｊ ｉ ｎ ｇ，Ｆ Ｕ Ｂ ｉ ｎ ．
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一
种 启 发式 多标 记分 类 器选 择 与 排序 策 略
李 哲， 王志海 ， 何颖婧 ， 付 彬
（ 北京交通大学 计算机与信息技术学 院， 北京 １ Ｏ Ｏ Ｏ ４ ４ ）
摘 要 ： 在 多标 记 分 类 问题 当 中 ， 多标 记 分 类 器的 目的 是 为 实例 预 测 一 个 与 其 关联 的 标 记 集 合 。典 型 方 法 之 一 是