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2026/7/24 10:56:47
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强化学习通过智能体与环境交互试错学习最优策略,以累积奖励最大化为目标。类似人类学习过程,不断尝试并根据反馈调整行为。典型应用如游戏 AI、机器人控制、自动驾驶决策。强化学习适合序列决策问题,是实现更高层次智能的重要方向。
搜索算法是 AI 基础,分为盲目搜索与启发式搜索。广度优先、深度优先属于盲目搜索,A * 等算法利用启发信息加速寻优。搜索用于路径规划、逻辑推理、博弈 AI 等,高效搜索策略是智能系统快速决策的关键。
决策树以层级规则划分样本,直观易懂,支持分类与回归。为提升性能常使用集成模型,如随机森林、XGBoost、LightGBM。树模型在金融风控、市场营销中广泛使用,兼顾效果与可解释性,工程实用性极强。
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