[工学]人工智能06.ppt

安徽大学 计算机科学与技术学院 人工智能 第六章 机器学习 6.1 机器学习的定义、研究意义与发展历史 6.2 机器学习的主要策略与基本结构 6.3 –6.7 几种常用的学习方法 6.8 知识发现 6.9 小结 6.1 机器学习的定义和发展历史 6.1.1 机器学习的定义 机器学习的定义 顾名思义,机器学习是研究如何使用机器来模拟人类学习活动的一门学科。稍为严格的提法是：机器学习是一门研究机器获取新知识和新技 能,并识别现有知识的学问。 6.1.2 机器学习的发展史 机器学习的发展分为4个时期 第一阶段是在50年代中叶到60年代中叶，属于热烈时期。无知识、自组织、自适应、修改参数 第二阶段在60年代中叶至70年代中叶，被称为机器学习的冷静时期。消解，归纳学习 第三阶段从70年代中叶至80年代中叶，称为复兴时期。示例学习 机器学习的必威体育精装版阶段始于1986年 。网络、遗传、挖掘 机器学习进入新阶段的表现 机器学习已成为新的边缘学科并在高校形成课程。 综合各种学习方法 机器学习与人工智能问题的统一性观点正在形成。 各种学习方法的应用范围不断扩大。 数据挖掘和知识发现的研究已形成热潮 。 与机器学习有关的学术活动空前活跃 。 6. 2 机器学习的主要策略和基本结构 6.2.1 机器学习的主要策略 按照学习中使用推理的多少，机器学习所采用的策略大体上可分为4种———机械学习、通过传授学习、类比学习和通过事例学习。 机械学习 传授学习 类比学习系统 通过事例学习 6.2.2 机器学习系统的基本结构 1.学习系统的基本结构 2.影响学习系统设计的要素 影响学习系统设计的最重要因素是环境向系统提供的信息，或者更具体地说是信息的质量。 知识库是影响学习系统设计的第二个因素。知识的表示有特征向量、一阶逻辑语句、产生式规则、语义网络和框架等多种形式。 6.3 机械学习 1.机械学习模式 机械学习是最简单的学习方法。机械学习就是记忆，即把新的知识存储起来，供需要时检索调用，而不需要计算和推理。它是一种最基本的学习过程。 2.机械学习的主要问题 存储组织信息：要采用适当的存储方式，使检索速度尽可能地快。 环境的稳定性与存储信息的适用性问题： 机械学习系统必须保证所保存的信息适应于外界环境变化的需要。 存储与计算之间的权衡：对于机械学习来说很重要的一点是它不能降低系统的效率。 6.4 归纳学习 归纳学习（induction learning）是应用归纳推理进行学习的一种方法。根据归纳学习有无教师指导，可把它分为示例学习和观察与发现学习。 6.4.1 归纳学习的模式和规则 1. 归纳学习的模式 6.4 归纳学习 2. 归纳概括规则 变型(版本)空间(Version Space) 6.4 归纳学习 2. 归纳概括规则 变型空间(Version Space) 6.4 归纳学习 6.4.2 归纳学习方法 6.5 类比学习 6.5.1 类比推理和类比学习方式 类比学习（learning by analogy）就是通过类比，即通过对相似事物加以比较所进行的一种学习 。 其推理过程如下 ： 回忆与联想--- 选择 --- 建立对应关系---转换 6.5 类比学习 6.5.1 类比推理和类比学习方式 a?S(源域), b?T(目标域)，P,Q为性质 P(a)∧Q(a), P(a)≌P(b)┣ Q(b) 回忆与联想：找出P(a)→Q(a) 选择：找出一般规律P(x)→Q(x), x?S 建立对应关系: P(x)→Q(x), x?T 转换: P(b), P(x)→Q(x) ┣ Q(b) 6.5.2 类比学习过程与研究类型 类比学习主要包括如下四个过程： 输入一组已知条件和一组未完全确定的条件 。 对两组出入条件寻找其可类比的对应关系。 根据相似转换的方法，进行映射。 对类推得到的知识进行校验。 类比学习的研究可分为两大类： (1) 问题求解型的类比学习 (2) 预测推定型的类比学习。它又分为两种方式： 一是传统的类比法: 解决问题与以前相似的比较。 另一是因果关系型的类比：找出事物的其他属性； A’ , A→B ┣ A’→B’ 6.6 解释学习 6.6.1 解释学习过程和算法 1986年米切尔（Mitchell）等人为基于解释的学习提出了一个统一的算法EBG： EBG求解问题的形式可描述于下: 给定： (1) 目标概念描述TC (Target Concept) ；