人工智能之機(jī)器學(xué)習(xí)

1、第7課機(jī)器學(xué)習(xí)，內(nèi)容摘要：研究意義和發(fā)展歷史主要戰(zhàn)略和基本結(jié)構(gòu)幾個(gè)常用機(jī)器學(xué)習(xí)方法知識(shí)發(fā)現(xiàn)、機(jī)器學(xué)習(xí)的定義和發(fā)展歷史、機(jī)器學(xué)習(xí)的定義機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)是研究如何使用機(jī)器模擬人類學(xué)習(xí)活動(dòng)的學(xué)術(shù)領(lǐng)域。稍加嚴(yán)密的提及是機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)新知識(shí)和新技術(shù)，認(rèn)識(shí)現(xiàn)有知識(shí)的學(xué)問(wèn)。機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展分為四個(gè)時(shí)期，第一階段屬于50年代中葉到60年代中葉的狂熱時(shí)期。第二階段從20世紀(jì)60年代中葉到70年代中葉，被稱為機(jī)器學(xué)習(xí)的冷徹時(shí)期。第三階段是從70年代中葉到80年代中葉，稱為復(fù)興期。1986年以后，機(jī)器學(xué)習(xí)的研究進(jìn)入了理性的發(fā)展時(shí)期。計(jì)算機(jī)與控制大學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)的現(xiàn)狀、機(jī)器學(xué)習(xí)的新階段，性能機(jī)器學(xué)習(xí)形成了新的

2、極限學(xué)科和大學(xué)的課程。綜合各種學(xué)習(xí)方法機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能問(wèn)題的綜合觀點(diǎn)正在形成。各種學(xué)習(xí)方法的適用范圍不斷擴(kuò)大。有關(guān)數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)的研究已經(jīng)形成了熱潮。與機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的學(xué)術(shù)活動(dòng)空前活躍。計(jì)算機(jī)與控制大學(xué)、主要策略和基本結(jié)構(gòu)、機(jī)器學(xué)習(xí)的主要策略一般分為四種機(jī)器學(xué)習(xí)傳遞學(xué)習(xí)策略類比學(xué)習(xí)系統(tǒng)案例學(xué)習(xí)策略，學(xué)習(xí)系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)、計(jì)算機(jī)與控制大學(xué)、影響學(xué)習(xí)系統(tǒng)設(shè)計(jì)的因素、影響學(xué)習(xí)系統(tǒng)設(shè)計(jì)的最重要因素，可以是環(huán)境提供給系統(tǒng)的信息，也可以更具體地分為信息質(zhì)量。二次因素知識(shí)庫(kù)是影響學(xué)習(xí)系統(tǒng)設(shè)計(jì)的第二個(gè)因素。知識(shí)的表達(dá)主要包括特征向量一階邏輯語(yǔ)句生成規(guī)則語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)和框架、計(jì)算機(jī)和控制員、機(jī)器學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)模式機(jī)

3、器學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)最簡(jiǎn)單的學(xué)習(xí)方法。機(jī)器學(xué)習(xí)是記憶。也就是說(shuō)，存儲(chǔ)新知識(shí)，在需要時(shí)調(diào)用它，無(wú)需計(jì)算或推斷。是最基本的學(xué)習(xí)過(guò)程之一。Lenat、Hayes-Roth、Klahr等在1979年提出了關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的有趣觀點(diǎn)。計(jì)算機(jī)與控制大學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)的主要問(wèn)題、組織信息的存儲(chǔ)應(yīng)采取適當(dāng)?shù)拇鎯?chǔ)方式，以便盡快檢索。環(huán)境的穩(wěn)定性和存儲(chǔ)信息的適用性問(wèn)題機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)必須保證存儲(chǔ)的信息能夠適應(yīng)外部環(huán)境的變化。存儲(chǔ)和計(jì)算之間的權(quán)衡對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)說(shuō)，重要的一點(diǎn)是不降低系統(tǒng)的效率。計(jì)算機(jī)與控制大學(xué)、誘導(dǎo)學(xué)習(xí)指導(dǎo)學(xué)習(xí)、誘導(dǎo)學(xué)習(xí)的概念是應(yīng)用誘導(dǎo)推理進(jìn)行學(xué)習(xí)的一種方法。根據(jù)歸納學(xué)習(xí)是否有教師的指導(dǎo)，可以將其分為示例性學(xué)習(xí)、觀

4、察和發(fā)現(xiàn)性學(xué)習(xí)。歸納學(xué)習(xí)模式、計(jì)算機(jī)和控制員、模擬學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)by analogy、模擬推理和模擬學(xué)習(xí)方法類比學(xué)習(xí)是通過(guò)比較相似性而學(xué)習(xí)的一種類比。推理過(guò)程如下：回想和聯(lián)想-選擇-轉(zhuǎn)換、計(jì)算機(jī)和控制員、模擬學(xué)習(xí)過(guò)程和研究類型、模擬學(xué)習(xí)主要由以下四個(gè)過(guò)程組成：1.輸入已知條件集和未完全定義的條件集。尋找兩組存取條件的可類比對(duì)應(yīng)關(guān)系。3.根據(jù)類似的折換方法映射。驗(yàn)證類推的知識(shí)。類比學(xué)習(xí)的研究可以分為兩類：1 .解決問(wèn)題類比學(xué)習(xí)2。預(yù)測(cè)估計(jì)類比學(xué)習(xí)。兩種方法：一、傳統(tǒng)類比；此外，因果關(guān)系模擬、計(jì)算機(jī)和控制學(xué)院、學(xué)習(xí)說(shuō)明、學(xué)習(xí)過(guò)程和算法說(shuō)明1986年米切爾等提出了基于解釋的學(xué)習(xí)的單一算法，即基于解釋的泛化

5、(EBG)。該算法建立了基于解釋的泛化，并使用知識(shí)邏輯表示和演繹推理解決了問(wèn)題。，計(jì)算機(jī)和控制大學(xué)，EBG故障排除格式，指定：1。目標(biāo)概念說(shuō)明TC；訓(xùn)練范例te；域知識(shí)dt；4.操作說(shuō)明OC。解決方案：教育實(shí)例的一般化摘要滿足了這一要求。1.目標(biāo)概念的完整摘要為TC 2。說(shuō)明操作說(shuō)明OC。計(jì)算機(jī)和控制大學(xué)、神經(jīng)學(xué)習(xí)、基于反向傳播網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)反向傳播(BP)算法是計(jì)算單個(gè)權(quán)重變化引起的網(wǎng)絡(luò)性能變化值的更簡(jiǎn)便方法。BP算法過(guò)程包括從輸出節(jié)點(diǎn)開(kāi)始，向后傳播到第一隱式級(jí)別所產(chǎn)生的總誤差引起的權(quán)重修正。基于Hopfield網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是提供比提要網(wǎng)絡(luò)更強(qiáng)計(jì)算能力的動(dòng)態(tài)反饋系統(tǒng)。Hopfield

6、網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)反饋人工神經(jīng)元，輸出正負(fù)。計(jì)算機(jī)和控制大學(xué)，知識(shí)發(fā)現(xiàn)的開(kāi)發(fā)和定義知識(shí)發(fā)現(xiàn)的生成和開(kāi)發(fā)知識(shí)發(fā)現(xiàn)的第一次是在1989年8月第11屆國(guó)際人工智能聯(lián)合會(huì)議研討會(huì)上提出的。知識(shí)發(fā)現(xiàn)的定義數(shù)據(jù)庫(kù)中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)是從大量證據(jù)中識(shí)別有效、新穎、潛在、有用和可理解的模式的高級(jí)處理過(guò)程。計(jì)算機(jī)和控制大學(xué)，知識(shí)發(fā)現(xiàn)處理過(guò)程，1 .選擇數(shù)據(jù)根據(jù)用戶的要求從數(shù)據(jù)庫(kù)中提取KDD相關(guān)數(shù)據(jù)。2.數(shù)據(jù)預(yù)處理主要是重新處理上述數(shù)據(jù)，確認(rèn)數(shù)據(jù)的完整性和數(shù)據(jù)的一致性，并通過(guò)統(tǒng)計(jì)方法填充丟失的數(shù)據(jù)來(lái)創(chuàng)建挖掘數(shù)據(jù)庫(kù)。3.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換從挖掘數(shù)據(jù)庫(kù)中選擇數(shù)據(jù)。4 .數(shù)據(jù)挖掘根據(jù)用戶要求確定KDD的目標(biāo)發(fā)現(xiàn)什么類型的知識(shí)。5.知識(shí)評(píng)估過(guò)程主要用于評(píng)估獲取的規(guī)則的價(jià)值，以確定獲取的規(guī)則是否保存在基本知識(shí)庫(kù)中。計(jì)算機(jī)與控制大學(xué)，知識(shí)發(fā)現(xiàn)方法，統(tǒng)計(jì)方法統(tǒng)計(jì)方法從事物外部數(shù)量的性能推斷事物的可能規(guī)律性。機(jī)器學(xué)習(xí)方法神經(jīng)計(jì)算方法可視化是將數(shù)據(jù)、信息和知識(shí)轉(zhuǎn)換為可視表示的過(guò)程。已應(yīng)用于計(jì)算機(jī)和控制大學(xué)、知識(shí)發(fā)現(xiàn)的應(yīng)用、知識(shí)發(fā)現(xiàn)的很多領(lǐng)域。知識(shí)發(fā)現(xiàn)在銀行、保險(xiǎn)、零售、醫(yī)療、工程和制造、科學(xué)研究、衛(wèi)星觀察和娛樂(lè)產(chǎn)業(yè)等行業(yè)和部門成功應(yīng)用，對(duì)人們的科學(xué)決策有很大幫助。計(jì)算機(jī)與控制大學(xué)，本課程內(nèi)容摘要，本課程僅提供機(jī)器學(xué)習(xí)入門。機(jī)器學(xué)習(xí)在過(guò)去的1