人工智能 第七章 机器学习.docx
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2022-12-17
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第七章 机器学习
教学内容：机器学习是继专家系统之后人工智能应用的又一重要研究领域。本章
主要介绍机器学习的有关知识及其主要的几种学习方法，并介绍了知识发现的相
关内容。
教学重点：机器学习的基本结构、类比学习、神经学习、知识发现
教学难点：学习系统的结构，知识发现的处理过程，
教学方法：课堂教学为主。注意结合学生已学的内容。及时提问、收集学生学习
情况，多实用具体实例来加以说明，注意难易结合，将课程讲述得较为浅显易懂。
教学要求：重点掌握类比学习和知识发现，掌握机器学习的发展史和神经学习，
了解解释学习、归纳学习，一般了解机械学习。
7.1 机器学习的定义和发展历史
教学内容：本小节主要介绍了机器学习的定义以及其发展的过程，为后面的进一
步学习打下基础。
教学重点：机器学习的定义
教学难点：对定义的准确把握和理解
教学方法：通过举例引入机器学习的定义，在讲述发展历史时，简介各阶段的具
体产物，让学生有较为具体的感受和体会。
教学要求：重点掌握机器学习的定义，了解机器学习的发展史。
7.1.1 机器学习的定义
1.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。
2.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。
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