學(xué)習(xí)中心：
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題 目：
1.談?wù)勀銓?duì)本課程學(xué)習(xí)過(guò)程中的心得體會(huì)與建議？
2. 《人工智能》課程設(shè)計(jì), 從以下5個(gè)題目中任選其一作答。
《人工智能》課程設(shè)計(jì)
注意：從以下5個(gè)題目中任選其一作答。
總 則：不限制編程語(yǔ)言，提交word文檔，不要提交壓縮包
作業(yè)提交：
大作業(yè)上交時(shí)文件名寫(xiě)法為：[姓名 奧鵬卡號(hào) 學(xué)習(xí)中心]（如：戴衛(wèi)東101410013979浙江臺(tái)州奧鵬學(xué)習(xí)中心[1]VIP）
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注意事項(xiàng)：
獨(dú)立完成作業(yè)，不準(zhǔn)抄襲其他人或者請(qǐng)人代做，如有雷同作業(yè)，成績(jī)以零分計(jì)！
題目一：A*算法
要 求：（1）撰寫(xiě)一份word文檔，里面包括（算法思路、算法程序框圖、重排九宮問(wèn)題）章節(jié)。
（2）算法思路：簡(jiǎn)單介紹該算法的基本思想，100字左右即可。
（3）算法程序框圖：繪制流程圖或原理圖，從算法的開(kāi)始到結(jié)束的程序框圖。
（4）對(duì)于重排九宮問(wèn)題的啟發(fā)式函數(shù)： f (x)= p(x)+3s(x)
p(x)是x結(jié)點(diǎn)和目標(biāo)結(jié)點(diǎn)相比每個(gè)將牌“離家”的最短距離之和；
s(x)是：每個(gè)將牌和目標(biāo)相比，若該將牌的后繼和目標(biāo)中該將牌的后繼不同，則該將牌得2分，相同則該將牌得0分，中間位置有將牌得1分，沒(méi)將牌得0分。
對(duì)于給定的初始格局和目標(biāo)狀態(tài)請(qǐng)按此啟發(fā)式函數(shù)給出搜索的狀態(tài)空間圖。
初始格局 目標(biāo)狀態(tài)
題目二：回歸算法
要 求：（1）撰寫(xiě)一份word文檔，里面包括（常見(jiàn)的回歸算法、基于實(shí)例的算法具體細(xì)節(jié)）章節(jié)。
（2）常見(jiàn)的回歸算法包括：最小二乘法（Ordinary Least Square），邏輯回歸（Logistic Regression），逐步式回歸（Stepwise Regression），多元自適應(yīng)回歸樣條（Multivariate Adaptive Regression Splines）以及本地散點(diǎn)平滑估計(jì)（Locally Estimated Scatterplot Smoothing），請(qǐng)選擇一個(gè)算法描述下算法核心思想
（3）隨意選用一個(gè)實(shí)例實(shí)現(xiàn)你所選擇的回歸算法。
題目三：深度優(yōu)先搜索算法
要 求：（1）撰寫(xiě)一份word文檔，里面包括（算法思路、算法程序框圖、主要函數(shù)代碼）章節(jié)。
（2）算法思路：簡(jiǎn)單介紹該算法的基本思想，至少100字。
（3）算法程序框圖：繪制流程圖或原理圖，從算法的開(kāi)始到結(jié)束的程序框圖。
（4）主要函數(shù)代碼：列出算法的具體代碼。
（5）簡(jiǎn)單描述在人工智能的哪些領(lǐng)域需要使用深度優(yōu)先搜索算法。
題目四：博弈樹(shù)
要 求：（1）撰寫(xiě)一份word文檔，里面包括（基本概念、計(jì)算倒推值、-剪枝技術(shù)）章節(jié)。
（2）基本概念：簡(jiǎn)單描述博弈樹(shù)，至少200字。
（3）簡(jiǎn)單描述-剪枝技術(shù)。
（4）圖示博弈樹(shù)，其中末一行的數(shù)字為假設(shè)的估值，請(qǐng)對(duì)博弈樹(shù)作如下工作：計(jì)算各節(jié)點(diǎn)的倒推值。利用-剪枝技術(shù)剪去不必要的分支。（可在節(jié)點(diǎn)分支上直接加注釋）
題目五：廣度優(yōu)先搜索算法
要 求：（1）撰寫(xiě)一份word文檔，里面包括（算法思路、算法程序框圖、主要函數(shù)代碼）章節(jié)。
（2）算法思路：簡(jiǎn)單介紹該算法的基本思想，至少100字。
（3）算法程序框圖：繪制流程圖或原理圖，從算法的開(kāi)始到結(jié)束的程序框圖。
（4）主要函數(shù)代碼：列出算法的具體代碼。
（5）簡(jiǎn)單描述在人工智能的哪些領(lǐng)域需要使用廣度優(yōu)先搜索算法。
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