2025年04月08日
新华社华盛顿11月20日电（记者周舟）美国麻省理工学院科研团队19日宣布，其开发的人工智能程序“深度角色”（DeepRole）在一个玩家角色和动机不明的在线游戏中胜过人类，成为首个在敌友不明的多玩家游戏中战胜人类玩家的人工智能程序。
研究显示，通过在算法中使用“演绎推理”，“深度角色”根据观察到的部分行为，推断某一玩家是敌是友，快速学习应该与谁结盟从而获得胜利。
今年7月，美国卡内基-梅隆大学宣布，人工智能Pluribus在六人桌德州扑克比赛中击败多名世界顶尖选手，突破了人工智能仅能在国际象棋和围棋等二人游戏中战胜人类的局限。但在这些游戏中，人工智能从一开始就知道“谁是敌人、谁是朋友”。
2025年04月08日
一、核心战局推演：湖人三大必胜逻辑链
1. 超级火力矩阵成型
东契奇现象级统治：过去11战场均30.4分+4.8次关键回合接管，今日对掘金首节21分直接打崩对手心理防线，其「挡拆后撤步三分+内线造杀伤」的进攻组合拳已无解。
里弗斯破茧重生：近5战场均29+6.4+7.2的数据堪比全明星控卫，其与东契奇的「双发动机体系」彻底弥补詹姆斯缺阵的战术真空。
角色球员功能觉醒：古德温的防守反击（今日4抢断3助攻）、海斯的吃饼终结（对掘金篮下命中率83%）构建起立体攻防网络。
2025年04月08日
博弈这类游戏来讲，计算机的特点决定了它在解空间中寻找答案的能力比人类更强。今天不讲阿尔法狗，而是了解一种通过博弈树来实现下棋程序的算法。
一盘棋子从第一步到结束整个过程可以看作是一个庞大的树，每下一步都可以看成为树又向下推进了一层。因为针对敌方的走棋，我方的选择有非常多应对的策略，每一个选择都可以看成这一层的若干节点（分支），这样粗略评估一下如果每盘棋子要走100步（树深度），每步平均有10个选择（分支因子），那么这个棵树多大规模呢？10的100次方种走法，如果是围棋每步的选择更多所以深蓝也无法处理。博弈的过程就是双方在这个树（解空间）中找最优选择的过程。每个人都会选择对自己价值最大的那步，这课树也叫博弈树（如下图）。
2025年04月08日
决策树是一种常见的机器学习方法，非常有名。决策树可用于分类与回归任务，在很多领域得到普遍应用。以分类任务为例，其目的是根据样例的属性预测其类别。决策树分类器与人们日常决策时采用的逻辑非常相似。
以是否进行高尔夫运动为例，人们会根据天气、温度、湿度、风况等决定是否去打球。例如某人的决策逻辑为：如果天气为阴天，则打球；如果天气为晴天，还要看湿度情况，如果湿度较低则打球；如果天气为雨天，… 。这一决策过程可以用树状结构表示：
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数据分析方法论重点包括两块，一块是统计分析方法论：描述统计、假设检验、相关分析、方差分析、回归分析、聚类分析、判别分析、主成分与因子分析、时间序列分析、决策树等；
一块是营销管理常用分析方法论：SWOT、4P、PEST、SMART、5W2H、User behavior等。
一、统计分析方法论：
1.描述统计（Descriptive statistics）：描述统计是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。目的是描述数据特征，找出数据的基本规律。描述统计分为集中趋势分析和离中趋势分析和相关分析三大部分。
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随机森林"（Random Forest）是由Leo Breiman和Adele Cutler创建的常用机器学习算法，它将多个决策树的输出结合起来以得出单一的结果。其易用性和灵活性推动了它的广泛应用，可以处理分类和回归问题。
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C4.5算法是ID3算法的改进版，它在特征选择上采用了信息增益比来解决ID3算法对取值较多的特征有偏好的问题。C4.5算法也是一种用于决策树构建的算法，它同样基于信息熵的概念。
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决策树是一类极为常用的机器学习方法，尤其是在分类场景。决策树通过树形结构来递归地将样本分割到不同的叶子结点中去，并根据每个叶子结点中的样本构成对该结点中的样本进行分类。
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通俗来说，机器学习模型就是一种数学函数，它能够将输入数据映射到预测输出。更具体地说，机器学习模型就是一种通过学习训练数据，来调整模型参数，以最小化预测输出与真实标签之间的误差的数学函数。
2025年04月08日
决策树是一种非参数的有监督学习方法，它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规则，并用树状图的结构来呈现这些规则，以解决分类和回归的问题。决策树算法容易理解，适用于各种数据集，在解决各种问题时都有良好的表现，尤其是以树模型为核心的各种集成算法，在各个行业和领域都有广泛的应用。