机器学习体系介绍.ppt

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1、第7章机器学习(MachineLearning)桑克（R.Shank)：“一台计算机若不会学习，就不能说它具有智能。”第7章机器学习7.1机器学习的基本概念7.2机械式学习7.3指导式学习7.4归纳学习7.5类比学习7.6基于解释的学习7.7学习方法的比较与展望7.1机器学习的基本概念27.1机器学习的基本概念7.1.1学习7.1.2机器学习7.1.3机器学习系统7.1.4机器学习的发展7.1.5机器学习的分类37.1.1学习（1）学习是系统改进其性能的过程：西蒙，1980。（2）学习是获取知识的过程。（3）学习是

2、技能的获取。（4）学习是事物规律的发现过程。学习：一个有特定目的的知识获取过程。内在行为：获取知识、积累经验、发现规律。外部表现：改进性能、适应环境、实现系统的自我完善。“学习是系统中的任何改进，这种改进使得系统在重复同样的工作或进行类似的工作时，能完成得更好。”例如“小孩学走路”、“学弹钢琴”等。学习：从感性知识到理性知识的认识过程，从表层知识到深层知识的转换过程。47.1机器学习的基本概念7.1.1学习7.1.2机器学习7.1.3机器学习系统7.1.4机器学习的发展7.1.5机器学习的分类5机器学习(Machi

3、neLearning)：计算机能模拟人的学习行为，自动地通过学习获取知识和技能，不断改善性能，实现自我完善。7.1.2机器学习1）学习机理:对学习机制的研究，即人类获取知识、技能和抽象概念的天赋能力。2）学习方法：在生物学习机理进行简化的基础上，用计算的方法进行再现。3）学习系统：根据特定任务的要求，建立相应的学习系统。67.1机器学习的基本概念7.1.1学习7.1.2机器学习7.1.3机器学习系统7.1.4机器学习的发展7.1.5机器学习的分类7机器学习系统的定义学习系统：能够在一定程度上实现机器学习的系统。萨利

4、斯(Saris)的定义（1973年）：能够从某个过程或环境的未知特征中学到有关信息，并且能把学到的信息用于未来的估计、分类、决策或控制，以便改进系统的性能。施密斯等的定义（1977年）：在与环境相互作用时，能利用过去与环境作用时得到的信息，并提高其性能。7.1机器学习的基本概念7.1.3机器学习系统82.机器学习系统的条件和能力（1）具有适当的学习环境（2）具有一定的学习能力（3）能应用学到的知识求解问题（4）能提高系统的性能7.1.3机器学习系统93.机器学习系统的基本模型7.1.3机器学习系统执行与评价环境学习

5、知识库学习系统的基本结构107.1机器学习的基本概念7.1.1学习7.1.2机器学习7.1.3机器学习系统7.1.4机器学习的发展7.1.5机器学习的分类117.1.4机器学习的发展神经元模型的研究（20世纪50年代中期）主要研究工作：应用决策理论的方法研制可适应环境的通用学习系统（generalpurposelearningsystem）。1957年，罗森勃拉特（F.Rosenblatt）提出感知器模型。塞缪尔（Samuel）的跳棋程序：分析了约175000副不同棋局后，归纳出了棋类书上推荐的走法，准确率达到48

6、％。1969年，明斯基和佩珀特（Papert）发表了论著《Perceptron》，对神经元模型的研究作出了悲观的论断。127.1.4机器学习的发展2.符号学习的研究（20世纪70年代中期）符号概念获取的学习方法（1970年）：模拟人类的概念学习过程，通过分析一些概念的正例和反例构造出这些概念的符号表示。莫斯托夫（D.J.Mostow）的指导式学习。温斯顿（Winston）和卡鲍尼尔（J.G.Carbonell）的类比学习。米切尔（T.M.Mitchell）等人的解释学习。137.1.4机器学习的发展3.连接学习的研

7、究（20世纪80年代）连接学习：一种以非线性大规模并行处理为主流的神经网络研究。1980年，在卡内基－梅隆大学召开了第一届机器学习国际研讨会。1986年，创刊了第一本机器学习杂志《MachineLearning》。147.1机器学习的基本概念7.1.1学习7.1.2机器学习7.1.3机器学习系统7.1.4机器学习的发展7.1.5机器学习的分类157.1.5机器学习的分类1.按学习方法分类（温斯顿，1977）：机械式学习、指导式学习、示例学习、类比学习、解释学习等。2.按学习能力分类：监督学习（有教师学习）167.1

8、.5机器学习的分类按学习能力分类：再励学习（强化学习或增强学习）177.1.5机器学习的分类按学习能力分类：非监督学习（无教师学习）3.按推理方式分类：基于演绎的学习（解释学习）。基于归纳的学习（示例学习、发现学习等）。4.按综合属性分类：归纳学习、分析学习、连接学习、遗传式学习等。18第7章机器学习7.1机器学习的基本概念7.2机械式学习7.3指导式学习7