人工智能之机器学习.ppt

1、第七届机器学习，内容摘要：研究意义和发展历史的主要战略和基本结构中常用的机器学习方法知识发现，计算机和控制学院，机器学习的定义和发展历史，机器学习的定义机器学习是研究机器模拟人类学习活动方法的学科。 机器学习机器学习是研究机器获得新知识和技能，识别现有知识的学问。 机器学习的发展分为四个时期的第一阶段，第一阶段是5.0年代中叶到六十年代中叶，是一个热烈的时期。 第二阶段，从六十年代中叶到7.0年代中叶，被称为机器学习的冷静时期。 第三阶段，从7.0年代中叶到8.0年代中叶，被称为复兴期。 1986年以后，机器学习的研究进入了合理的发展期。 计算机与控制学院、机器学习的现状、机器学习进入新阶段的

2、表现机器学习成为新的边缘学科，在高中形成了课堂。 正在形成综合各种学习方法的机器学习和自动智能问题的统一观点。 各种学习方法的应用范围正在扩大。 数据挖掘和知识发现的研究掀起了热潮。 与机器学习相关的学术活动空前活跃。计算机和控制学院、主要战略和基本结构、机器学习的主要战略根据学习使用推论的量，机器学习采用的战略大致可分为4种机器学习传授战略分析计程仪学习系统对事例学习战略学习系统的基本结构、计算机和控制学院、学习系统的设计有影响的因素， 主要因素影响学习系统设计的最重要因素是环境为系统提供的信息，更具体地说就是信息的质量。 次要素知识库是影响学习系统设计的第二要素。 知识的表达主要有以下形式

3、：特征向量一阶逻辑句子生成式规则语义网络和框架，计算机和控制学院，机器学习，机器学习模型机器学习是机器学习最简单的学习方法。 机器学习是记忆，记忆新知识，必要时检索调用，不需要计算或推论。 这是最基本的学习过程。 Lenat、Hayes-Roth、Klahr等人在1979年就机器学习提出了有趣的意见。计算机和控制学院、机器学习的主要问题、记忆组织信息应采用合适的记忆方式，尽可能加快检索速度。 环境的稳定性和记忆信息的适用性问题机器学习系统必须保证所保存的信息适应外部环境变化的需要。 存储和计算权衡对机器学习很重要的一点是不能降低系统效率归纳学习计算机和控制学院，Induction Learni

4、ng，归纳学习的概念是应用归纳推理学习的一种方法。 根据归纳学习的人民教师指导的有无，可以将其分为实例学习和观察和发现学习。 归纳学习的模式，计算机和控制学院，安娜计程仪学习Learning by Analogy，安娜计程仪推理和安娜计程仪学习方式安娜计程仪学习是通过比较类似的东西进行的学习。 其推理过程包括：回忆与联想-选择-建立对应关系-转换、计算机与控制学院、安娜计程仪学习过程与研究类型、安娜计程仪学习主要包括以下四个过程：1.填写已知条件的定径套和不完全条件的定径套。 2 .寻找可以对两组出入条件进行类比的对应关系。 3、根据类似变换的方法来进行映射。 4 .检验类推获得的知识。 类比

5、学习的研究分为1 .问题求解型的类比学习2 .预测推定型的类比学习。 两种方法：一种是传统的类比法另一种是因果关系型的类比，计算机与控制学院，解释学习，解释学习过程和算法1986年米切尔(Mitchell )等人为基于解释的学习提出了统一的算法EBG (基于解释的一般化)。 该算法建立了一个基于解释的概括过程，并运用知识逻辑表达和演绎推理来解决问题。计算机和控制学院，给出了EBG解决问题的形式：1.目标概念记述TC； 2 .训练例TE 3.领域知识DT 4.操作基准OC。 求解：训练事例的一般化摘要，使之充满脚丫子：1.目标概念的一盏茶摘要记述TC 2.操作规范OC。 计算机和控制学院、神经学

6、习、基于反向传播网络的学习反向传播(BP )算法是计算由于单个权重值变化引起的网络性能变化值的相对简单的方法。 BP算法过程包括将由于总误差而引起的权重校正从输出节点反方向传播到第一抑制层。 基于Hopfield网络的学习种子文件反馈神经网络是动态反馈系统，其计算能力比前种子文件网络强。 Hopfield网络是具有正反相输出的带种子文件回的人工神经元。 计算机和控制学院、知识发现、知识发现的发展和定义知识发现的发生和发展知识发现于1989年8月在第一届国际自动智能联席会议研讨会上提出。 在知识发现定义数据库中的知识发现是从大量数据识别有效、新颖、潜在有用、可理解的模式的高级过程。计算机和控制学

7、院、知识发现的处理过程、1 .数据选择根据用户的需要从数据库中提取关于KDD的数据。 2、数据预处理主要是对上述数据进行再加工，检查数据完全性和数据完整性，用统计方法填补丢失的数据，形成挖掘数据库。 3 .数据转换从挖掘数据库中选择数据4 .数据挖掘根据用户的要求决定KDD的目标要发现什么种类的知识。 5 .知识评价这一过程主要是对所获得的规则进行价值评价，决定所获得的规则是否存储在基础知识库中。 计算机和控制学院，知识发现的方法，统计方法的统计方法从事物的外在数的表现推测那个事物的可能性的规律性。 机器学习方法神经计算方法可视化方法是将数据、信息、知识转化为视觉感知表示形式的过程。 计算机和控制学院、知识发现的应用、知识发现已经在很多领域得到应用。 目前，知识发现在银行业、保险业、零售业、医疗、工程和制造业、科研、卫星观测和娱乐业等行业和部门取得成功，为人们的科学决策提供了很大帮助。 计算机和控制学院，本讲义内容的总结，本讲义只进行有关机器学习的入门介绍。 机器