2020高級人工智能期終考試與及答案

1、2020 高級人工智能期終考試與及答案高級人工智能期終考試與及答案回答以下問題，不得參考任何書籍。題目理解有問題可以提問?；卮鹨韵聠栴}，不得參考任何書籍。題目理解有問題可以提問。1.基本概念（基本概念（20 分）分）（1）考慮一個能自動在網(wǎng)上打牌的考慮一個能自動在網(wǎng)上打牌的 agent,試給出其試給出其 peas 描述。描述。peas得高分得高分互聯(lián)網(wǎng)互聯(lián)網(wǎng)出牌，收、發(fā)、顯示數(shù)據(jù)出牌，收、發(fā)、顯示數(shù)據(jù)網(wǎng)頁裝載，網(wǎng)絡事件網(wǎng)頁裝載，網(wǎng)絡事件（2）簡述何為狀態(tài)空間，并指出在強化學習中，用函數(shù)來描述狀態(tài)的簡述何為狀態(tài)空間，并指出在強化學習中，用函數(shù)來描述狀態(tài)的 utility 有何優(yōu)點？有何優(yōu)點？壓縮

2、壓縮（3）描述一下描述一下 a*算法。算法。（4）什么叫可允許的啟發(fā)式函數(shù)（什么叫可允許的啟發(fā)式函數(shù)（admissible heuristic functions）？）？2. 對抗搜索。對抗搜索。 （20 分）分）（1）說明適用）說明適用 min-max 算法的對抗性搜索的幾個特點。算法的對抗性搜索的幾個特點。（2）說明下棋和打牌的不同點。）說明下棋和打牌的不同點。（3）解釋一下什么叫）解釋一下什么叫 alpha-beta 剪枝。剪枝。（4）考慮以下游戲搜索樹，如采用）考慮以下游戲搜索樹，如采用 alpha-beta 剪枝，哪些節(jié)點不會被搜索？剪枝，哪些節(jié)點不會被搜索？（1）(i) zero-

3、sum; (ii) perfect knowledge; (iii) deterministic; (iv) two-player（2）partially observable fully observabledeterministic - probabilistic（4）3.（10 分）分）a)什么情況下我們可以用最大似然估計（什么情況下我們可以用最大似然估計（ml）？）？b)采用最大后驗估計（采用最大后驗估計（map）有何優(yōu)點？）有何優(yōu)點？c)某次年檢，某人發(fā)現(xiàn)自己的丙肝檢查是陽性。假設這檢查的準確率是某次年檢，某人發(fā)現(xiàn)自己的丙肝檢查是陽性。假設這檢查的準確率是98%，而丙肝的，而丙肝的發(fā)

4、生率是萬分之一。那么此人真得丙肝的概率是多少？發(fā)生率是萬分之一。那么此人真得丙肝的概率是多少？4.（10 分）分） （決策樹）給定以下木材實例：（決策樹）給定以下木材實例：實例實例12345678密度密度大大大大大大小小小大大大大大紋理紋理細細粗粗細細粗粗粗粗細細粗粗細細硬度硬度硬硬硬硬硬硬軟軟硬硬軟軟軟軟軟軟類別類別橡樹橡樹橡樹橡樹橡樹橡樹橡樹橡樹松樹松樹松樹松樹松樹松樹松樹松樹（1）如果采用信息增益來選擇根節(jié)點，那么那么決策樹的根節(jié)點是哪個屬性？如果采用信息增益來選擇根節(jié)點，那么那么決策樹的根節(jié)點是哪個屬性？硬度硬度（2）畫出決策樹畫出決策樹硬度硬度?/硬硬軟軟/密度密度?密度密度?/大大

5、小小大大小小/橡樹橡樹松樹松樹 松樹松樹橡樹橡樹（3）根據(jù)你的決策樹來對以下根據(jù)你的決策樹來對以下 2 個示例進行分類：個示例進行分類：密度密度=小，紋理小，紋理=細，硬度細，硬度=硬硬、密度密度=小，紋理小，紋理=細，硬度細，硬度=軟軟 分別是松樹、橡樹分別是松樹、橡樹5.（10 分）一個機器人可根據(jù)動物的叫聲、毛、顏色來區(qū)分是貓還是狗。它已知如下實例：分）一個機器人可根據(jù)動物的叫聲、毛、顏色來區(qū)分是貓還是狗。它已知如下實例：實例實例12345678叫聲叫聲喵喵喵喵汪汪汪汪汪汪汪汪汪汪汪汪喵喵喵喵喵喵喵喵汪汪汪汪喵喵喵喵毛毛粗粗細細粗粗粗粗細細粗粗細細細細顏色顏色棕色棕色棕色棕色黑色黑色黑色

6、黑色棕色棕色黑色黑色黑色黑色棕色棕色類別類別狗狗狗狗狗狗狗狗貓貓貓貓貓貓貓貓（1）假設以上三個屬性互相獨立，試寫出計算動物分類的公式假設以上三個屬性互相獨立，試寫出計算動物分類的公式 p(類別類別|叫聲，毛，顏色叫聲，毛，顏色)p(類別類別|叫聲，毛，顏色叫聲，毛，顏色)=p(類別類別) p(叫聲叫聲|類別類別) p(毛毛|類別類別) p(顏色顏色|類別類別)（2）寫出答案：寫出答案：p(狗狗)，p（叫聲（叫聲=喵喵喵喵|類別類別=狗）狗） ，p（毛（毛=細細|類別類別=貓）貓） ，p(顏色顏色=黑色黑色|類別類別=貓貓)1/2 1/4 3/4 1/2（3）給以下新的實例分類：叫聲給以下新的實

7、例分類：叫聲=汪汪，毛汪汪，毛=粗，顏色粗，顏色=棕色棕色p(類別類別=狗狗|叫聲叫聲=汪汪，毛汪汪，毛=粗，顏色粗，顏色=棕色棕色)= (1/2)(3/4)(1/2)(1/2)=3/4p(類別類別=貓貓|叫聲叫聲=汪汪，毛汪汪，毛=粗，顏色粗，顏色=棕色棕色)= (1/2)(1/4)(1/2)(1/2)=1/4故類別是狗。故類別是狗。6. 文本挖掘（文本挖掘（20 分）分）（1）解釋何為向量空間模型？解釋何為向量空間模型？（2）什么叫詞袋？什么叫詞袋？（3）給出表示詞的重要性的給出表示詞的重要性的 tfidf 公式。公式。（4）試給出如何從眾多書籍中識別出人工智能書籍的算法。試給出如何從眾多書籍中識別出人工智能書籍的算法。7.（10 分）分）（1 1）請給出）請給出 hmmhmm 的定義。的定義。（2 2）對對子里面至少有一個）對對子里面至少有一個 hm