机器学习-人工智能研究生课程

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1、第5章机器学习15.1机器学习概述5.1.1学习学习是对某一个特定目标的知识获取过程,系统的内部表现为新知识结构的建立和改进,外部表现为系统性能的改善,使之更快、更精确、更健全。机器学习是指用计算机模拟人类的学习行为,自动地通过,学习获取知识和技能,不断改善性能,实现系统的自我完善。5.1.2机器学习的意义(1)人类的学习成果不能被克隆(C1one)。(2)人类个体的学习成果不能完整地永久保存。(3)人类的学习的成本1/3。(4)人类学习还存在着个体差异、遗忘等特征。5.1.3机器学习研究的发展

2、21)神经元模型研究阶段(数学生物物理学)2)符号学习研究发展阶段(用符号表示知识,并用其对人类学习过程进行模拟)3)联结学习和符号学习共同发展阶段。4)分析学习、决策树归纳和遗传算法、联结和符号学习的集成学习5.2机器学习的模型、策略和方法35.2.1简单的学习模型(1)环境:环境指系统所处的外在情形。(2)学习环节:学习环节是学习系统的核心,采用合适的知识表示方式,对感知的环境信息进行加上处理,形成有效的知识存人系统知识库。(3)知识库:知识库储存系统经过学习获得的知识,系统运用这些知识指导

3、执行环节的动作.1)良好的知识表示2)基于知识的扩充和修改(4)执行环节:执行环节是设计学习系统的目的,是在运用学到的知识指导下,完成特定的任务或动作.环境学习环节知识库执行环节5.2.3基本的学习方法按学习方法,机器学习可分机械学习、示例学习、类比学习、解释学习等;按推理方式,机器学习可分为基于演绎的学习和基于归纳的学习;演绎推理是从已知前提条件和逻辑推理规则,推出结论的一种推理,若已知C→R及C为真,就可得出R必然为真的结论。归纳的学习从特殊事例大量实例概括、抽象出一般规则或结论的推理。(通

4、常只能以一定的置信度予以接受。)按综合属性分类,连接、遗传算法、归纳、分析学习、分类器系统;按有无指导教师,机器学习可分为有监督的学习与无监督的学习;按学习事物的性质,机器学习可分为概念学习与过程学习;按所学知识的表示方式,机器学习可分为逻辑表示法学习、产生式表表示法学习、框架表示法学习等等;按机器学习的应用领域,机器学习可分为专家系统、机器入学、自然语言处理、图像识别、博弈、数学、音乐等;若按学习方法是否为符号表示来分类,则可分为符号学习与非符号学习。5.2.3.1机械学习5机械学习就是记忆,

5、把新知识储存起来,需要时对储存的知识进行检索,而不再需要计算和推理。机械学习模式:设系统的输人模式为(X1,X2,…,Xm),对应的输出模式为(Y1,Y2,…Ym)。使用时根据给定的输人数据,直接查找、检索输出。机械学习类似数学用表、数据库采用的技术,用空间换时间的方法,减少计算和推理的时间。机械学习是最简单的学习方法,同时又是其他学习方法的基础。记忆学习,或死记硬背学习(Rote Learning)5.2.3.2传授学习6环境提供给系统抽象的、高水平的建议,系统自动把它们变换成执行环节使用的较

6、具体的、低水平的知识。(1)要求:专家提出建议。判别知识库的缺陷,并提出修正方法。(2)解释:用一定的知识表示方式把专家的建议转换成系统内部表示。(3)实用化:学习的信息变换过程,将专家建议转换成具体的知识。实用化过程往往采用试探性的假设和近似,确保其合理性,并不保证其完全正确。得到的假设还要经过检验和修正。(4)归并:将新知识加入知识库,检查并保证知识的相容性。(5)评价:实用化过程得到的新知识往往只是假设,要经过验证和修改,即需要进行评价。如果评价中发现了问题,就需要进行问题分析和知识库修改

7、。实用化是整个学习过程的核心。指导式学习5.2.3.3示例学习7实例学习能从环境获取一些关于某个概念的实例,实例由老师准备好,并根据需要划分为正例和反例,学习系统根据这些实例进行归纳推理,得出关于这个概念的一般性规则(知识)。提供给系统的实例通常是非常具体的、低级的信息,系统经过学习环节归纳出概括的、高水平的信息,即规则(知识),并能使用学到的知识指导以后的执行行为。(LearningFromExamples实例学习)例:教给系统扑克游戏中的“同花”概念8“同花”指一手5张牌为同一花色Diamo

8、nds,Clubs,Hearts,Spades。例子空间:一副扑克牌中5张牌的所有可能组合的集合。比如:“同花”的一个正例:{2,Hearts},{K,Hearts},{6,Hearts},{10,Hearts},(J,Hearts)}“同花”的一个反例:{2,Hearts},{K,Diamonds},{6,Spades},{Hearts),{J,Clubs)}规则空间:描述一手5张牌中各种组合特征的谓词公式的集合。设谓词Suit(x,y)来描述一张牌,其中x描述牌的点数,取值范围为{2,3,…

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