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第 19 章 样例学习 (Learning from Examples)

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      本章主旨

      本章是 AIMA 4e 的"样例学习"——监督学习 / 决策树 / SVM / 集成学习。理解后才能掌握 AI 各子领域。

      一、核心概念

      本章围绕 3 个核心概念展开：

      概念 定义 + 重要性 实现提示

      监督学习

      假设空间 / 归纳偏置

      §19.1-19.2

      决策树

      ID3 / C4.5 / CART

      §19.3

      SVM / 神经网络

      核方法 / BP

      §19.6-19.7

      二、本章要点

      • 函数的集合，也可能是所有 3-SAT 布尔逻辑公式的集合。

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      学习建议

      • AIMA 4e 是 AI 标准教材——每章配套习题巩固理解。

      • 实现关键算法（搜索 / CSP / 逻辑 / 概率 / 学习）才能真正掌握。

      • 与机器学习 / 深度学习课程结合；现代 LLM / Diffusion 改变 AI 格局。

      三、关键图表

      视觉图表

      图 {ch_num}-1
      Figure 1. 图 {ch_num}-1：{zh}总览

      四、思维导图

      mindmap
  root((第 {ch_num} 章 {zh}))
    监督学习
    决策树
    SVM / 神经

      五、重点与易错点

      • 监督学习 / 决策树 / SVM / 集成学习。

      • 配套习题：原书第 {ch_num} 章末尾。

      • 实现建议：用 Python / AIMA 代码库 (aima.cs.berkeley.edu) 实践关键算法。

      • 跨章衔接：第 18 章上下文；AI 各子领域互为基础。