第7章-機(jī)器學(xué)習(xí)

第七章機(jī)器(jīqì)學(xué)習(xí)7.1機(jī)器學(xué)習(xí)(xuéxí)的定義、研究意義與發(fā)展歷史7.2機(jī)器學(xué)習(xí)(xuéxí)的主要策略與基本結(jié)構(gòu)7.3–7.7幾種常用的學(xué)習(xí)(xuéxí)方法7.8知識發(fā)現(xiàn)7.9小結(jié)精品文檔7.1機(jī)器學(xué)習(xí)的定義(dìngyì)和發(fā)展歷史7.1.1機(jī)器學(xué)習(xí)的定義機(jī)器學(xué)習(xí)的定義顧名思義,機(jī)器學(xué)習(xí)是研究如何使用機(jī)器來模擬人類學(xué)習(xí)活動的一門學(xué)科。稍為嚴(yán)格的提法是：機(jī)器學(xué)習(xí)是一門研究機(jī)器獲取新知識和新技能,并識別(shíbié)現(xiàn)有知識的學(xué)問。2精品文檔7.1.2 機(jī)器(jīqì)學(xué)習(xí)的發(fā)展史機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展分為4個時期第一階段是在50年代中葉到60年代中葉，屬于熱烈時期。第二階段在60年代中葉至70年代中葉，被稱為機(jī)器學(xué)習(xí)的冷靜(lěngjìng)時期。第三階段從70年代中葉至80年代中葉，稱為復(fù)興時期。機(jī)器學(xué)習(xí)的最新階段始于1986年。7.1機(jī)器學(xué)習(xí)的定義和發(fā)展歷史3精品文檔機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)入新階段的表現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)已成為新的邊緣學(xué)科并在高校形成課程。綜合各種學(xué)習(xí)方法機(jī)器學(xué)習(xí)與人工智能問題的統(tǒng)一性觀點(diǎn)正在形成。各種學(xué)習(xí)方法的應(yīng)用范圍不斷擴(kuò)大。數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)的研究已形成熱潮(rècháo)。與機(jī)器學(xué)習(xí)有關(guān)的學(xué)術(shù)活動空前活躍。

7.1機(jī)器(jīqì)學(xué)習(xí)的定義和發(fā)展歷史4精品文檔7.2機(jī)器學(xué)習(xí)的主要策略和基本(jīběn)結(jié)構(gòu)7.2.1機(jī)器(jīqì)學(xué)習(xí)的主要策略按照學(xué)習(xí)中使用推理的多少，機(jī)器(jīqì)學(xué)習(xí)所采用的策略大體上可分為4種———機(jī)械學(xué)習(xí)、通過傳授學(xué)習(xí)、類比學(xué)習(xí)和通過事例學(xué)習(xí)。機(jī)械學(xué)習(xí)傳授學(xué)習(xí)策略類比學(xué)習(xí)系統(tǒng)通過事例學(xué)習(xí)策略5精品文檔7.2.2機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)(xìtǒng)的基本結(jié)構(gòu)1.學(xué)習(xí)系統(tǒng)(xìtǒng)的基本結(jié)構(gòu)

環(huán)境學(xué)習(xí)知識庫執(zhí)行圖6.1學(xué)習(xí)系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)7.2機(jī)器學(xué)習(xí)的主要(zhǔyào)策略和基本結(jié)構(gòu)6精品文檔2.影響學(xué)習(xí)系統(tǒng)設(shè)計(jì)的要素影響學(xué)習(xí)系統(tǒng)設(shè)計(jì)的最重要因素是環(huán)境向系統(tǒng)提供的信息，或者更具體地說是信息的質(zhì)量。知識庫是影響學(xué)習(xí)系統(tǒng)設(shè)計(jì)的第二個因素。知識的表示有特征向量、一階邏輯語句(yǔjù)、產(chǎn)生式規(guī)則、語義網(wǎng)絡(luò)和框架等多種形式。7.2機(jī)器學(xué)習(xí)的主要策略(cèlüè)和基本結(jié)構(gòu)7精品文檔7.3機(jī)械學(xué)習(xí)1.機(jī)械學(xué)習(xí)模式機(jī)器學(xué)習(xí)是最簡單的學(xué)習(xí)方法。機(jī)器學(xué)習(xí)就是記憶，即把新的知識存儲(cúnchǔ)起來，供需要時檢索調(diào)用，而不需要計(jì)算和推理。它是一種最基本的學(xué)習(xí)過程。7.3機(jī)械學(xué)習(xí)8精品文檔存儲計(jì)算推導(dǎo)歸納算法與理論機(jī)械記憶搜索規(guī)則圖7.2數(shù)據(jù)化簡級別圖Lenat，Hayes-Roth，和Klahr等人于1979年關(guān)于(guānyú)機(jī)械學(xué)習(xí)提出一種有趣的觀點(diǎn)，見圖6.2。7.3機(jī)械學(xué)習(xí)9精品文檔2.機(jī)械學(xué)習(xí)的主要問題存儲組織信息：要采用適當(dāng)?shù)拇鎯Ψ绞?，使檢索速度盡可能地快。環(huán)境的穩(wěn)定性與存儲信息的適用性問題：機(jī)械學(xué)習(xí)系統(tǒng)必須保證所保存的信息適應(yīng)于外界環(huán)境變化(biànhuà)的需要。存儲與計(jì)算之間的權(quán)衡：對于機(jī)械學(xué)習(xí)來說很重要的一點(diǎn)是它不能降低系統(tǒng)的效率。7.3機(jī)械學(xué)習(xí)10精品文檔7.4歸納(guīnà)學(xué)習(xí)歸納學(xué)習(xí)（inductionlearning）是應(yīng)用歸納推理進(jìn)行學(xué)習(xí)的一種方法。根據(jù)歸納學(xué)習(xí)有無教師指導(dǎo)，可把它分為示例學(xué)習(xí)和觀察(guānchá)與發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)。7.4.1歸納學(xué)習(xí)的模式和規(guī)則歸納學(xué)習(xí)的模式解釋過程實(shí)例空間規(guī)則空間規(guī)劃過程11精品文檔7.5類比(lèibǐ)學(xué)習(xí)7.5.1類比推理和類比學(xué)習(xí)方式類比學(xué)習(xí)（learningbyanalogy）就是(jiùshì)通過類比，即通過對相似事物加以比較所進(jìn)行的一種學(xué)習(xí)。其推理過程如下：回憶與聯(lián)想---選擇---建立對應(yīng)關(guān)系---轉(zhuǎn)換12精品文檔7.5.2類比(lèibǐ)學(xué)習(xí)過程與研究類型類比學(xué)習(xí)主要包括如下四個過程：輸入一組已知條件和一組未完全確定的條件。對兩組出入條件尋找其可類比的對應(yīng)關(guān)系。根據(jù)相似轉(zhuǎn)換的方法，進(jìn)行映射。對類推(lèituī)得到的知識進(jìn)行校驗(yàn)。7.5類比學(xué)習(xí)13精品文檔類比學(xué)習(xí)的研究可分為兩大類：(1)問題求解型的類比學(xué)習(xí)(2)預(yù)測推定型(dìngxíng)的類比學(xué)習(xí)。它又分為兩種方式：一是傳統(tǒng)的類比法另一是因果關(guān)系型的類比7.5類比(lèibǐ)學(xué)習(xí)14精品文檔7.6解釋(jiěshì)學(xué)習(xí)7.6.1解釋學(xué)習(xí)過程和算法1986年米切爾（Mitchell）等人為基于解釋的學(xué)習(xí)提出(tíchū)了一個統(tǒng)一的算法EBG：訓(xùn)練例子操作準(zhǔn)則知識庫新規(guī)則目標(biāo)概念15精品文檔EBG求解問題的形式(xíngshì)可描述于下:給定：(1)目標(biāo)概念描述TC；(2)訓(xùn)練實(shí)例TE；(3)領(lǐng)域(lǐnɡyù)知識DT；(4)操作準(zhǔn)則OC。求解：訓(xùn)練實(shí)例的一般化概括，使之滿足：(1)目標(biāo)概念的充分概括描述TC；(2)操作準(zhǔn)則OC。7.6解釋學(xué)習(xí)16精品文檔7.7神經(jīng)學(xué)習(xí)7.7.1基于反向傳播網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)反向傳播（back-propagation,BP）算法是一種(yīzhǒnɡ)計(jì)算單個權(quán)值變化引起網(wǎng)絡(luò)性能變化值的較為簡單的方法。BP算法過程包含從輸出節(jié)點(diǎn)開始，反向地向第一隱含層傳播由總誤差引起的權(quán)值修正。17精品文檔7.7.2基于Hopfield網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它是一種(yīzhǒnɡ)動態(tài)反饋系統(tǒng)，比前饋網(wǎng)絡(luò)具有更強(qiáng)的計(jì)算能力。Hopfield網(wǎng)絡(luò)是一種(yīzhǒnɡ)具有正反相輸出的帶反饋人工神經(jīng)元。7.7神經(jīng)(shénjīng)學(xué)習(xí)18精品文檔7.8知識發(fā)現(xiàn)(fāxiàn)7.8.1知識發(fā)現(xiàn)(fāxiàn)的發(fā)展和定義知識發(fā)現(xiàn)(fāxiàn)的產(chǎn)生和發(fā)展知識發(fā)現(xiàn)(fāxiàn)最早是于1989年8月在第11屆國際人工智能聯(lián)合會議的專題討論會上提出。知識發(fā)現(xiàn)(fāxiàn)的定義數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)(fāxiàn)是從大量數(shù)據(jù)中辨識出有效的、新穎的、潛在有用的、并可被理解的模式的高級處理過程。19精品文檔7.8.2知識(zhīshi)發(fā)現(xiàn)的處理過程1.數(shù)據(jù)(shùjù)選擇。根據(jù)用戶的需求從數(shù)據(jù)(shùjù)庫中提取與KDD相關(guān)的數(shù)據(jù)(shùjù)。2.數(shù)據(jù)預(yù)處理。主要是對上述數(shù)據(jù)進(jìn)行再加工，檢查數(shù)據(jù)的完整性及數(shù)據(jù)的一致性，對丟失的數(shù)據(jù)利用統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行填補(bǔ)，形成發(fā)掘數(shù)據(jù)庫。

7.8知識發(fā)現(xiàn)20精品文檔3.數(shù)據(jù)變換(biànhuàn)。即從發(fā)掘數(shù)據(jù)庫里選擇數(shù)據(jù)4.數(shù)據(jù)挖掘。根據(jù)用戶要求，確定KDD的目標(biāo)是發(fā)現(xiàn)何種類型(lèixíng)的知識。5.知識評價。這一過程主要用于對所獲得的規(guī)則進(jìn)行價值評定，以決定所得的規(guī)則是否存入基礎(chǔ)知識庫。

7.8知識發(fā)現(xiàn)21精品文檔7.8.3知識發(fā)現(xiàn)(fāxiàn)的方法1.統(tǒng)計(jì)方法：統(tǒng)計(jì)方法是從事物(shìwù)的外在數(shù)量上的表現(xiàn)去推斷該事物(shìwù)可能的規(guī)律性。2.機(jī)器學(xué)習(xí)方法

3.神經(jīng)計(jì)算方法4.可視化方法：可視化（visualization）就是把數(shù)據(jù)、信息和知識轉(zhuǎn)化為可視的表示形式的過程。

7.8知識發(fā)現(xiàn)22精品文檔7.8.4知識(zhīshi)發(fā)現(xiàn)的應(yīng)用知識發(fā)現(xiàn)已在許多領(lǐng)域得到應(yīng)用。現(xiàn)在，知識發(fā)現(xiàn)已在銀行業(yè)、保險業(yè)、零售業(yè)、醫(yī)療保健、工程和制造業(yè)、科學(xué)研究、衛(wèi)星(wèixīng)觀察和娛樂業(yè)等行業(yè)和部門得到成功應(yīng)用，為人們的科學(xué)決策提供很大幫助。

7.8知識發(fā)