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机器学习-进化计算5
机器学习及进化计算;主要教材及参考书目;考核方式;第一讲 机器学习的基本概念 第1章 引言;什么是机器学习？;为什么进行机器学习？;机器学习适用的三大领域;典型的数据挖掘实例;数据特征;如何利用机器学习解决问题;什么是学习问题？;如何设计学习系统？(1);例：手写字体的识别学习问题
要学习的知识的确切类型
对于这个目标知识的表示
一种学习机制
;如何设计学习系统？(2);如何设计学习系统？(3);学习过程的设计流程;第2章 概念学习和一般到特殊序;2.2.1 术语定义;表2-1目标概念EnjoySport的正例和反例;2.2.2 归纳学习假设;2.3作为有哪些信誉好的足球投注网站的概念学习 ;More general than or equal to;2.4 FIND-S: 寻找极大特殊假设;例：学习器的一系列训练样例如表2-1所示， 则FIND-S的学习过程为：
Step1.将h初始化为H中最特殊假设： h←?, ?, ?, ?, ?, ?
Step2.与表2-1中第一个训练样例对比，每个属性都被???换成能拟合该例的值约束。
h←Sunny, Warm, Normal, Strong, Warm, Same ;Step3.第2个训练样例（仍为正例）使该算法进一步将h泛化: h←Sunny, Warm, ?, Strong, Warm, Same
Step4.第3个训练样例是一个反例，h不变
……
依次对比样例，直到最后h泛化为：
h←Sunny, Warm, ?, Strong, ?, ?;FIND-S的困惑;2.5变型空间和候选消除算法;一些术语及其表示(2)：
变型空间: 关于假设空间H和训练样例集D的变型空间(version space)，标记为VSH,D，是H中与训练样例D一致的所有假设构成的子集。
VSH,D≡{h∈H | Consistent (h,D) };2.5.2列表后消除算法;2.5.4 候选消除学习法;表2-5 使用变型空间的候选消除算法（正例和反例同时影响S和G）;2.7归纳偏置
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