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第七章 机器学习
7.1 机器学习的定义和发展历史
7.2 机器学习的主要策略与基本结构
7.3 归纳学习
7.4 决策树学习
7.5 类比学习
7.6 解释学习
7.7 神经网络学习
7.8 知识发现
7.1 机器学习的定义和发展历史
机器学习的定义
机器学习的基本概念:
按照人工智能大师西蒙的观点,学习就是系统在不断重复的工作中
对本身能力的增强或者改进,使得系统在下一次执行同样任务或类似任
务时,会比现在做得更好或效率更高。
机器学习的定义:
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。
机器学习的发展史
机器学习是人工智能应用研究较为重要的分支,它的发展过程大体上可分
为4个时期:
1.第一阶段是在50年代中叶到60年代中叶,属于热烈时期。
2.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。
3.第三阶段从70年代中叶至80年代中叶,称为复兴时期。
4.机器学习的最新阶段始于1986年。一方面,由于神经网络研究的重新
兴起,另一方面,对实验研究和应用研究得到前所未有的重视。我国的机
器学习研究开始进入稳步发展和逐渐繁荣的新时期。
7.1 机器学习的定义和发展历史
机器学习进入新阶段的表现
机器学习已经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经形成热潮
与机器学习有关的学术活动空前活跃
7.1 机器学习的定义和发展历史
7.2 机器学习的主要策略与基本结构
四种学习策略
机械学习
示教学习
类比学习
示例学习
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