讲专家系统PPT学习教案.pptx

专家系统是一种人工智能应用，它利用领域专家的知识和经验来解决复杂问题。在本PPT学习教案中，专家系统的讲解集中在决策树的学习上，这是一种用于分类和预测的机器学习方法。 决策树是一种图形模型，其中各个内部节点表示特征或属性测试，而叶子节点则代表类别或决策结果。例如，在PlayTennis的案例中，决策树考虑了天气状况（Outlook）、湿度（Humidity）、风力（Wind）等属性来决定是否去打网球。这种表示方式直观且易于理解，适合非技术人员使用。 ID3算法是构建决策树的经典方法，由Ross Quinlan于1986年提出。它采用了自顶向下的贪心策略，从所有可用属性中选择能最大化信息增益的属性作为当前节点的测试属性。信息增益是通过计算信息熵来度量的，信息熵用于衡量样本集的纯度或分类不确定性。熵值越小，表示样本集的分类越明确。ID3算法的步骤包括： 1. 从所有类别的样本开始，计算其熵。 2. 测试每个属性，找出导致熵减少最多的信息增益。 3. 选择具有最高信息增益的属性作为当前节点，并据此进行划分。 4. 对每个划分后的子集，递归地重复以上步骤，直到所有样本属于同一类别或者没有属性可选。 C4.5算法是ID3的升级版，解决了ID3只能处理离散属性的问题，还能处理连续属性和处理过量的属性。此外，C4.5引入了信息增益比来克服ID3偏向于选择具有更多值的属性的倾向。 在实际应用中，决策树可以用于各种领域，如医学诊断、市场分析、信用评估等。通过学习和理解决策树的构造过程，用户可以更好地理解和利用专家系统的决策逻辑，从而在实际问题中实现智能决策。同时，决策树也是其他机器学习算法如随机森林和梯度提升机的基础组件。