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人工智能及应用-第七章-机器学习.pptx
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人工智能及应用
机
器
学
习
第
七
章
人工智能及应用
目录
决策树学习
变型空间学习
概述
7.1
7.2
7.3
√
基于解释的学习
7.4
人工神经网络
7.5
进化计算
7.6
人工智能及应用
7.1.1 机器学习的定义
7.1 概述
• 学习的一般性解释
• 学习是一个有特定目的的知识获取和能力增长过程,其内在行为是获得知识、
积累经验、发现规律等,其外部表现是改进性能、适应环境、实现自我完善等
• 机器学习(machine learning)是研究如何使用机器模拟人类学习活动的一
门学科,是使计算机具有智能的根本途径。
• Simon(1983):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相类似的任务时,会比现
在做得更好或效率更高
• Minsky (1985):学习是在我们头脑中(心里内部)进行有用的变化
• Michalski (1986):学习是对经历描述的建立和修改
人工智能及应用
7.1.1 机器学习的定义
7.1 概述
• 学习的一般性解释
• 学习是一个有特定目的的知识获取和能力增长过程,其内在行为是获得知
识、积累经验、发现规律等,其外部表现是改进性能、适应环境、实现自
我完善等
• Simon(1983):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相类似的任务时
,会比现在做得更好或效率更高
• Minsky (1985):学习是在我们头脑中(心里内部)进行有用的变化
• Michalski (1986):学习是对经历描述的建立和修改
• 机器学习(machine learning)是研究如何使用机器模拟人类学习活动
的一门学科,是使计算机具有智能的根本途径。
人工智能及应用
7.1.2 机器学习的发展
7.1 概述
• 神经元模型研究阶段—20世纪50年代中叶到60年代中叶
• 神经元模型以及基于该模型的决策论和控制论
• 通过有导师指导的监督学习来实现神经元问连接权的自适应调整,产生线性的
模式分类和联想记忆能力
• 符号概念获取研究阶段—20世纪60年代中叶至20世纪70年代中叶
• 心理学和人类学习的模式占有主导地位,主要研究目标是利用机器模拟人类的
概念学习过程
• 机器采用符号来表示概念,使用符号而不是数值表示来研究学习问题,其目标
是用学习来表达高级知识的符号描述
• 基于知识的各种学习系统研究阶段—20世纪70年代中期至20世纪80年代中叶
• 从学习单个概念扩展到学习多个概念,探索不同的学习策略和各种学习方法
• 相应的有关学习方法相继推出,例如示例学习、示教学习、观察和发现学习、
类比学习、基于解释的学习等
• 连结学习和符号学习共同发展阶段—20世纪80年代后期至今
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