人工智能基础（第2版）-高济-AI-14-本.pptVIP

人工智能基础 浙江大学计算机学院 高 济 6.2 示例学习 归纳学习——从教师或环境提供的事例中抽象出结论（对于概念的泛化描述）的知识获取过程。 归纳推理的理论——研究如何运用各种推理技术，在符号表示的空间中进行启发式有哪些信誉好的足球投注网站。 常用推理技术： 泛化(generalizing) 特化(specializing) 转换(transforming) 知识表示的修正和提炼(correcting refining) 主要内容： 示例学习的基本策略 概念描述的有哪些信誉好的足球投注网站和获取 三种示例学习策略： 逐步泛化的学习策略 逐步特化的学习策略 双向学习策略。 示例学习的一个变种——决策树学习算法ID3 6.2.1 示例学习的基本策略 示例学习是机器学习中研究得最深入的一种方法。 结构化概念学习程序： 七十年代中期，温斯顿(Winston)，积木块玩具世界的线条画； 近似匹配、概念泛化和概念特化技术； 从一系列正、反示例中归纳出某类积木块（例如拱形物）的概念定义： 表示为语义网络的结构化描述。 示例学习遵从一般的归纳推理模式: 已知：１）关于观察（观察到的事例）的描述Ｆ； 　　 ２）初始的归纳断言；　　　　　 ３）问题域的背景知识； 求： 归纳断言Ｈ，其应蕴涵关于观察的描述，并满足背景知识。 1 概念描述的有哪些信誉好的足球投注网站和获取 解描述——通过示例学习获取的知识： 完全、一致地包含正、反例子集的概念描述： 概括（覆盖）所有正例的概念描述，称为完全描述； 不概括任何反例的概念描述则称为一致描述。 一般情况下，解描述可以有无数个。 背景知识提供约束和评判标准——使归纳推理的结果集中于一个或几个有限的最优假设。 例子空间和假设空间： 例子空间——所有可能的正、反例构成的空间； 假设空间（又称概念空间）——所有可能的概念描述（称为假设）构成的空间； 假设空间中的每一假设都对应于例子空间中的一个子集， 使得该子集中的例子均是该假设的例子。 假设的泛化和特化： 假设D2是D1的泛化——D1所对应的例子集是D2所对应例子集的子集， 假设D1是D2的特化。 泛化关系——反对称、可传递的，假设空间是半序集（偏序集）。 示例学习的过程——在假设空间（概念空间）中有哪些信誉好的足球投注网站的过程，米切尔（T.Mitchell, 1982）。 1 概念描述的有哪些信誉好的足球投注网站和获取 病态细胞的分类识别例： 正例——三个病 细胞(P1, P2, P3)， 反例——二个正常 细胞(N1, N2)； 每个细胞由二个 细胞体组成： 细胞体表示为三元组：（核数、尾数、染色状）， P1：{(2, 2, 深) (1, 1, 浅)}。 学习任务——从例子集中归纳出有病状Ｘ的细胞概念描述。 假设不必给每个特性（属性）都指明应取值： 没有给出值的特性（以？指示）——对于该概念的描述无关紧要； 病细胞假设(ａ)：{(2, ?, ?) (?, 1, 深)}， 一个细胞体有二个胞核；另一个有一个尾巴，且染色是深的。 1 概念描述的有哪些信誉好的足球投注网站和获取 病细胞假设空间的半序图（图6.5）： 图6.5 假设之间的关系弧指示泛化/特化关系， 假设空间上的一个泛化/特化关系（图6.4）： 假设（ｂ）不考虑细胞体是否有尾巴， 比假设（ａ）复盖更多的例子； 假设（ｂ）比假设（ａ）泛化； 假设（ａ）比假设（ｂ）特化。 底层假设——最特化（具体）的概念描述： 所有特性都给定特别值， 图6.4 对应于例子空间中 的一个例子。 顶层假设——最泛化的概念 描述： 不指定任何具体的特性值， 表示为{(? ? ?)，(? ? ?)}。 1 概念描述的有哪些信誉好的足球投注网站和获取 假设空间中的有哪些信誉好的足球投注网站方式： 特化有哪些信誉好的足球投注网站——从最泛化的假设（概念描述）出发，每次取用一个新的例子，就产生一些特化的描述，直到将初始最泛化的假设特化为解描述。 泛化有哪些信誉好的足球投注网站——从最特化的假设（相应于例子空间中的一个例子）开始，每次取用一个新的例子时，就产生一些泛化的描述，直到产生出足够泛化的解描述。 大多数示例学习方法都采用这二种方法或这二种方法的结合。 2 逐步泛化的学习策略 采用宽度优先、自底向上的有哪些信誉好的足球投注网站方式： 将第一个正例（P1）作为初始假设（H1）——极端特化的假设； 正例（P2）用于指导系统生成泛化的假设（H2和H3）： 多个泛化的假设——不同的映射会导致不同的假设， 假设H1中包含了二 个对象（细胞体）； 采用保守原则—— 最低限度的泛化： 新的假设刚好覆盖 现有的假设/例子。 2 逐步泛化的学习策略 反例（N1）用来剪裁过于泛化的假设：