人工智能机器学习课件(1).ppt

第六章 机器学****br/>概述
几种机器学****br/>第六章 机器学****br/>概述
几种机器学****br/>机器学****概述
参考书
本书展示了机器学****中的核心算法和理论，并阐明白算法的过行过程。书中主要涵盖了目前机器学****中各种最好用的理论和算法，的时期。这时期的工作特点主要有三个方面：
机器学****概述
基于学问的学****系统的探讨
基于学问的方法：着重强调应用面对任务的学问和指导学****过程的约束。从早先的无学问学****系统的失败中吸取的教训就是：为获得新的学问，系统必需事先具备大量的初始学问。
开发各种各样的学****方法，除了早先从例子中学****外，各种有关的学****策略相继出现，如示教学****视察和发觉学****同时也出现了如类比学****和基于说明的学****等方法。
结合生成和选择学****任务的实力：应用启发式学问于学****任务的生成和选择，包括提出收集数据的方式、选择要获得的概念与限制系统的留意力等。
机器学****概述
联接学****和符号学****的深化探讨
第四时期起先于八十年头后期，联接学****和符号学****的深化探讨导致机器学****领域的极大旺盛。
首先，神经网络的探讨重新快速崛起，并在声音识别、图象处理等诸多领域得到很大成功。从事探讨的学者，发觉了用隐含层神经元来计算和学****非线性函数的方法，克服了早期神经元模型的局限性。计算机硬件技术的高速发展也为开发大规模和高性能的人工神经网络扫清了障碍，使得基于人工神经网络的联接学****从低谷走出，发展迅猛，并向传统的基于符号的学****提出了挑战。
机器学****概述
联接学****和符号学****的深化探讨
同时，符号学****已经验了三十多年的发展历程，各种方法日臻完善，出现了应用技术蓬勃发展的景象。最突出的成就有分析学****特殊是说明学****的发展, 遗传算法的成功和加强学****方法的广泛应用。特殊是近几年来，随着计算机网络的发展，基于计算机网络的各种自适应、具有学****功能的软件系统的研制和开发都将机器学****的探讨推向新的高度，网络环境已成为人工智能和机器学****的重要试验床。
机器学****概述
机器学****进入新阶段的重要表现：（近十年）
机器学****已成为新的边缘科学并在高校形成一门课程。它综合应专心理学、生物学和神经生理学以及数学、自动化和计算机科学形成机器学****理论基础。
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机器学****进入新阶段的重要表现：（近十年）
结合各种学****方法，取长补短的多种形式的集成学****系统的探讨正在兴起。特殊是连接学****符号学****的耦合可以更好地解决连续性信号处理中学问与技能的获得与求精问题而受到重视。
机器学****概述
机器学****进入新阶段的重要表现：（近十年）
机器学****与人工智能各种基础问题的统一性观点正在形成。例如：学****与问题求解结合进行，学问表达便于学****的观点产生了通用智能系统SOAR的组块学****类比学****与问题求解结合的基于案例学****已成为阅历学****的重要方向。
机器学****概述
机器学****进入新阶段的重要表现：（近十年）
各种学****方法的应用范围不断扩大，一部分已形成商品。归纳学****的学问获得工具已在诊断分类性专家系统中广泛应用。连接学****在声图文识别中占优势。分析学****用于设计综合性专家系统。遗传算法与强化学****在工程限制中有较好的应用前景。与符号系统耦合的神经网络连接学****将在企业的智能管理与智能机器人运动规划中发挥作用。
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机器学****进入新阶段的重要表现：（近十年）
与机器学****有关的学术活动空前活跃。国际上除每年一次的机器学****探讨会外，还有计算机学****理论会议及遗传算法会议。
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分类（由低到高）
通过归纳总结学****br/>（自学****br/>通过书本资料学****br/>（独立探讨）
通过实际事例学****br/>（启发式学****br/>通过提问学****br/>（注入式学****br/>通过机械记忆学****br/>（死记硬背式）
高  低
机器学****概述
分类：(按学****策略分类)
机械式学****和干脆输入新学问（记忆学****br/> 学****者不须要进行任何推理或学问转换，将学问干脆装进机器中。
依据示教学****传授学****指引学****br/> 从老师或其它有结构的事物获得学问。要求学****者将输入语言的学问转换成它本身的内部表示形式。并把新的信息和它原有的学问有机地结合为一体。
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通过类推学****演绎学****br/> 学****者找出现有学问中所要产生的新概念或技能特别类似的部分。将它们转换或扩大成适合新状况的形式，从而取得新的事实或技能。
从例子中学****归纳学****br/> 给学****者供应某一概念的一组正例和反例，学****者归纳出一个总的概念描述，是它适合于全部的正例且解除全部的反例。（目前探讨较多的一种方法）
机器学****概述
类比学****br/> 演绎学****与归纳学****的组合。匹配不同论域的描述、确定公共的结构。以此作为类比映射的基础。找寻公共子结构是归纳推理，而实现类比映射是演绎推理。
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