内容正文:
第二单元 人工智能算法的应用
信息技术 九年级(下)册
第1节 用线性回归算法玩游戏
电子工业版(2022)
单元导入
人工智能的应用离不开人工智能算法。例如,使用线性回归算法能制作自动玩游戏的程序;使用K-NN算法能实现手写数字的识别;使用K-means算法能实现食物的聚类,等等。
单元导入
本单元我们通过体验这些人工智能算法的应用,推开人工智能算法的大门,初步体验人工智能算法的魅力与广阔的应用前景。
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项目主题 了解人工智能算法及应用场景
部分人工智能算法的原理并不高深,有些基于基础的数学原理,有些可以通过步骤拆解为排序、最值搜索等经典算法。但要想在不同的场景中灵活使用人工智能算法解决实际问题,仍需要一定的理论知识和大量的实践经验。
项目主题 了解人工智能算法及应用场景
部分人工智能算法的原理并不高深,有些基于基础的数学原理,有些可以通过步骤拆解为排序、最值搜索等经典算法。但要想在不同的场景中灵活使用人工智能算法解决实际问题,仍需要一定的理论知识和大量的实践经验。
项目目标
了解线性回归算法的基本原理与应用。
了解K-NN算法的基本原理与应用。
了解K-means算法的基本原理与应用。
项目过程
在学习本单元内容的同时开展项目活动,为了保证本项目的顺利完成,应通过每节后的“项目实施”环节检查自己在完成每一节学习后的收获。
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新课导入
机器学习是人工智能技术研究的核心领域之一,目的是让机器能像人一样具有学习能力。从实践的意义来说,机器学习是一种通过利用数据,训练出模型,然后使用模型进行预测的方法。
思考
什么是线性回归?
游戏中的线性回归
回归是自然界的基本规律之一,是确定两种或两种以上事物(变量)间相互依赖关系的一种分析方法。
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课堂活动一
试玩“跳跃的小马”游戏(见图2.1.1),游戏开始时,小马从左向右移动,当出现障碍物时,按键盘上的空格键控制小马跳跃,躲避障碍物。
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思考
通过试玩“跳跃的小马”游戏活动,你们发现了什么?
新知学习
我们发现小马能够成功跃过障碍物,与小马的速度和起跳距离有关。小马距离障碍物越近,需要的速度越小;小马距离障碍物越远,需要的速度越大。速度和起跳距离二者形成了线性回归的关系。
思考
当小马成功跃过障得物6次以上时,游戏有什么变化?
当小马成功跃过障碍物6次以上(包括6次)时,游戏会自动记录多组小马成功跃过障碍物的速度和起跳距离,此时游戏界面中会出现线性回归的不同模式按钮,分别为手动、半自动、全自动。
2
手动绘制回归线
思考
如何进入“手动”模式?
新知学习
单击“手动”按钮,进入手动模式,如图2.1.2所示,游戏显示小马成功跳跃下一个障碍物前的速度,我们可以根据这个速度猜测起跳距离并输入界面下方的输入框中。
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课堂活动二
我们将小马成功跃过障碍物的数据,画到如图2.1.3所示的坐标系中,然后试着绘制一条直线(回归线),让数据点尽量均匀地分布在回归线的两边。
思考
观察我们绘制的回归线,你有何发现?
谢谢!
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