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文档简介

2020/6/13,史忠植高级人工智能,1,高级人工智能,第七章归纳学习（1）史忠植中国科学院计算技术所,2020/6/13,史忠植高级人工智能,2,内容提要,7.1归纳学习的逻辑基础7.2偏置变换7.3变型空间方法7.4AQ归纳学习算法7.5产生与测试方法7.6决策树学习7.7归纳学习的计算理论,2020/6/13,史忠植高级人工智能,3,概述,给定关于某个概念的一系列已知的正例和反例，其任务是从中归纳出一个一般的概念描述。归纳学习能够获得新的概念，创立新的规则，发现新的理论。泛化(generalization)用来扩展一假设的语义信息，以使其能够包含更多的正例，应用于更多的情况。特化(specialization)是泛化的相反的操作，用于限制概念描述的应用范围。,2020/6/13,史忠植高级人工智能,4,归纳学习的一般模式,给定:观察语句集(事实)F：这是有关某类对象中个别具体对象的知识或某一对象的部分特征的知识。假定的初始归纳断言(可空)：是关于目标的泛化项或泛化描述。背景知识：背景知识定义了在观察语句和所产生的候选归纳断言上的假定和限制，以及任何有关问题领域知识。有关问题领域知识包括特化所找归纳断言的期望性质的择优标准。寻找:归纳断言H(hypothesis),H重言或弱蕴涵观察语句并满足背景知识。,2020/6/13,史忠植高级人工智能,5,基本符号表,非(2)生成该实例的一致性泛化式(称作star);(3)根据偏好标准,从star选择最优的泛化式(假设)。如果需要,特化该假设;(4)如果该假设覆盖了全部实例,则停止;否则选择一个未被假设覆盖的实例,转到(2)。,2020/6/13,史忠植高级人工智能,40,简单的AQ学习算法,AE方法AE系列方法是在扩张矩阵中寻找覆盖正例排斥反例的字段值的规则,2020/6/13,史忠植高级人工智能,41,AQ学习算法,Michalski等采用AQ11程序学习15种黄豆病害的诊断规则。提供给程序630种患病黄豆植株的描述，每个描述是35个特征的特征向量。同时送入每个描述的专家诊断结论。选择例子程序从中选出290种样本植株
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