1.BFS 首先定義存儲“狀態”的結點 兩個輔助函數 定義操作算符,向direction方向移動空格0,並返回新的狀態 以下是寬度優先搜索BFS函數,bfs是我自己寫的,bfs1是按書上的節點定義寫的 舉例測試 2.DFS 總結:DFS與BFS的唯一 ...
人工智能中的搜索策略大體分為兩種:無信息搜索和有信息搜索。無信息搜索是指我們不知道接下來要搜索的狀態哪一個更加接近目標的搜索策略,因此也常被成為盲目搜索 而有信息搜索則是用啟發函數f n 來衡量哪一個狀態更加接近目標狀態,並優先對該狀態進行搜索,因此與無信息搜索相比往往能夠更加高效得解決問題。 要衡量一個搜索策略的好壞,我們需要從四個方面對其進行判斷:完備性 時間復雜度 空間復雜度和最優性。因此 ...
2015-01-28 21:05 0 5682 推薦指數:
1.BFS 首先定義存儲“狀態”的結點 兩個輔助函數 定義操作算符,向direction方向移動空格0,並返回新的狀態 以下是寬度優先搜索BFS函數,bfs是我自己寫的,bfs1是按書上的節點定義寫的 舉例測試 2.DFS 總結:DFS與BFS的唯一 ...
搜索是人工智能很重要的一種解決問題的途徑,以下對各種搜索進行一個分類總結。 首先是搜索的定義,我們要解決一個問題,要經過很多步驟才能達到最終的目標,搜索就是要找到這些步驟,即解決問題的方法。 搜索有其局限性,它必須依賴於現有的知識,它不能自己學習知識,人工智能解決問題的另外一種途徑就是學習 ...
搜索求解策略 搜索的概念 搜索的基本問題與主要過程 搜索中需要解決的基本問題: 是否一定能找到一個解。 找到的解是否是最佳解。 時間與空間復雜性如何。 是否終止運行或是否會陷入一個死循環 搜索的主要過程 從初始或目的 ...
在局部搜索算法中,我們不再關心從初始節點到目標節點之間的路徑,而是考慮從當前節點出發,移動到它的鄰近狀態,直到到達合理的目標狀態。相比於前面所說的無信息搜索算法和有信息搜索算法,局部搜索算法往往能以常數的空間復雜度(不用保存路徑)在很大甚至無限的狀態空間中找到合理解。 爬山法 爬山法不斷 ...
一. 搜索算法介紹 1. 暴力窮舉的思想 2. 搜索是一種通用的解決問題的手段,但復雜度往往較高 二. 基本搜索算法 DFS 與 BFS 三. 優化 1. 爬山法 思想:(局部優化的貪心法 + DFS) 在深度優先搜索過程中, 我們經常遇到多個節點可以擴展的情況, 爬山策略使用 ...
1.NLPTools(http://php-nlp-tools.com/)NLPTools是一個PHP自然語言處理庫.能進行文本分級,聚類等操作.2.Prediction Builder(https: ...
一:pypinyin 作用:漢字轉拼音 pip3 install pypinyin 使用 二:jieba 作用:把一句話分成詞組 pip3 ...
7.6 DNN在搜索場景中的應用 1. 背景 搜索排序的特征分大量的使用了LR,GBDT,SVM等模型及其變種。我們主要在特征工程,建模的場景,目標采樣等方面做了很細致的工作。但這些模型的瓶頸也非常的明顯,盡管現在阿里集團內部的PS版本LR可以支持到50億特征規模,400億的樣本,但這對於我 ...