机械学习-类比学习

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1、机械学习——类比学习制作人：李品品学号：31日期：2010.12.14引言机械学习是一种单纯依靠记忆学习材料，而避免去理解其复杂内部和主题推论的学习方法。平时多称为死记、死背或死记硬背。由美国心理学家奥苏伯尔提出与机械学习相对的有意义学习概念，指符号所代表的新知识与学习者认知结构中已有的知识建立非实质性的和人为的联系。这个理念也可以被描述为类比学习，这是一种很重要、很有效的学习方略。运用类比，可迅速地把新旧知识进行对比、联系，可迅速发现同中的异，更加清晰地理解知识；找出异中的同，构建知识网络。内容提

2、要一、什么是类比学习二、类比学习的泛化规则三、转换类比学习四、派生类比学习五、联想类比学习六、类比学习方法七、类比学习法种类八、类比创意设计硕果一、类比学习（learningbyanalogy）（一）类比学习：类比学习是把两个或两类事物或情形进行比较，找出它们在某一对象层上的相似关系，并以这种关系为依据，把某一事物或情形的有关知识加以适当整理（或变换）对应到另一事物或情况，从而获得求解另一事物或情形的知识。类比：类比是人类应用过去的经验来求解新问题的一种思维过程。（二）类比的重要性：1、类比现象普遍

3、存在。2、类比在人的思维中扮演着极为重要的角色。3、比喻的使用。4、在计算机上实现类比问题求解系统可以使计算机也具有创造性思维。（三）类比学习的过程1、联想搜索匹配2、检验相似程度3、修正变换求解4、更新知识库（四）类比学习在求解过程中要明确的问题1、问题特征怎样抽取2、相似性测度及计算方法如何确定3、如何搜索相似的问题4、怎样找出对应关系，如何匹配5、老问题的解如何变换地到新问题的解6、如何更新知识库二、类比学习的泛化规则获取解的一般过程；插曲记忆组织与重构；T操作符的改善与获取获取解的一般过程1

4、、类比器产生一个新问题后，若经过测试，该解满足新问题的要求，则该解加入正例集；2、若该解不满足新问题，则记录失败原因，并将该解加入反例集；3、归纳正例集和反例集，产生一条规则，能指导所有正例集中的成功解，而不满足反例集中任一不成功解；4、通过对反例容易与正例混淆的分析可以提出范化规则结构的正例；5、当类比器无法求解时获得的信息可作为加强或产生相似性测度的正例或反例，作为反例去改进相似性测度。插曲记忆组织与重构目的是为了改进相似性/差异测度的精确性和对经验/解的记忆的构造和检索。采用的方法是以失败驱动

5、的方式进行差异测度调准T-操作符的改善与获取1、在T空间中比较失败路径解的T-操作符和成功路径解的T-操作符。2、如果该T-操作符在差别表中有多个入口，一些入口仅对应于该操作的失败例子，则删除这些入口。3、若某个入口对应的失败比成功多得多，说明要减小的差别描述可能太一般，必须分解为更特殊差别的不相交子集。三、转换类比学习实现：遇到新问题，将新问题映射到原先已经解决的问题中，如果部分映射，并且从已解决问题中可以引导出解决该问题的方法，则在该方法的基础上通过匹配和转换，得到新问题的解决方法。四、派生类比

6、学习实现：遇到新问题，将新问题映射到原问题中，在原有问题的基础上，抽象出解决方法；同时，新问题又能重新引导出另一个原先已解决的问题，即派生出另一个问题，而又能从该问题中得出新的解决方法，此时便可以类比两个已解决的问题的解决方法，找出相似之处，得出新问题的解决方法五、联想类比学习联想类比学习：是把已知领域（源系统）的知识联想到未知领域（目标系统）的类比方法，是一种综合的类比推理方法。1）同构相似联想2）同态相似联想3）接近联想4）对比联想5）模糊联想联想类比条件：六、类比学习方法最典型的类比学习方法是

7、K-最近邻方法，它属于懒散学习法，相比决策树等急切学习法，具有训练时间短，但分类时间长的特点。K-最近邻算法可以用于分类和聚类中。而基于案例的类比学习方法则可以应用到数据挖掘的分类中。基于案例学习的分类计数的基本思想是：当对一个新案例进行分类时，通过检查已有的训练案例找出相同或者相近的案例，然后根据这些案例提出这个新案例的可能解。七、类比学习法种类类比学习法按原理可分为直接类比、拟人类比、象征类比、幻想类比、仿生类比、因果类比、对称类比和综合类比等8种。1、直接类比。就是从自然界或者人为成果中直接寻

8、找出与创意对象相类似的东西或事物，进行类比创意。如：鲁班发明锯子，是同带齿的草叶把人手划破和长有齿的蝗虫板牙能咬断青草获得直接类比实现的。2、拟人类比。即使创意对象“拟人化”，这种类比就是创意者使自己与创意对象的某种要素认同、一致，自我进入“角色”，体现问题，产生共鸣，以获得创意。如：凯库勒梦见一条蛇咬住自己的尾巴，由此提出了苯分子环状结构理论。3、象征类比。这是一种借助事物形象或象征符号，表示某种抽象概念或情感的类比。如：麦克斯韦用数学公式表示出了法拉第的电磁变化理