人工智能中什么叫启发函数（人工智能 启发式搜索）

在人工智能中,启发函数通常是指一种用于生成模型预测值的函数,能够尽可能地模拟真实值,同时考虑到一些预定义的变量和约束条件。启发函数可以用来帮助机器学习模型选择最优的超参数,生成最佳的预测模型。
一个常见的启发函数是局部最小生成树(LMS)启发函数,它根据一个预定义的局部最小生成树算法来计算模型的预测值。LMS启发函数将真实值映射到一个超平面上,并在该超平面上的每个点计算预测值,直到预测值不再靠近该点或超出预定义的最大离差范围。
另一个常见的启发函数是贝叶斯启发函数,它根据一个预定义的贝叶斯网络来计算模型的预测值。贝叶斯启发函数考虑到模型可能预测的误差和概率分布,从而在最大化预测精度的同时,尽可能地考虑更多的变量和约束条件。