人工智能及其应用第四版课件.ppt
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- 人工智能 及其 应用 第四 课件
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1、7.1 机器学习的定义、研究意义与发展历史机器学习的定义、研究意义与发展历史 7.2 机器学习的主要策略与基本结构机器学习的主要策略与基本结构7.3 7.7 几种常用的学习方法几种常用的学习方法7.8 知识发现知识发现7.9 小结小结3 7.1 7.1 机器学习的定义和发机器学习的定义和发展历史展历史7.1.1 机器学习的定义机器学习的定义机器学习的定义机器学习的定义 顾名思义顾名思义,机器学习是研究如何使用机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机器获
2、取新知识和新技 能能,并识别现有并识别现有知识的学问。知识的学问。47.1.27.1.2机器学习的发展史机器学习的发展史机器学习的发展分为机器学习的发展分为4 4个时期个时期 第一阶段是在第一阶段是在5050年代中叶到年代中叶到6060年代中年代中叶叶,属于热烈时期。,属于热烈时期。第二阶段在第二阶段在6060年代中叶至年代中叶至7070年代中叶年代中叶,被称为机器学习的冷静时期。被称为机器学习的冷静时期。第三阶段从第三阶段从7070年代中叶至年代中叶至8080年代中叶年代中叶,称为复兴时期。称为复兴时期。机器学习的最新阶段始于机器学习的最新阶段始于19861986年年 。7.1 机器学习的定
3、义和发展历史5w 机器学习进入新阶段的表现机器学习进入新阶段的表现机器学习机器学习已成为新的边缘学科并在高校已成为新的边缘学科并在高校形成课程。形成课程。综合各种学习方法综合各种学习方法 机器学习与人工智能问题机器学习与人工智能问题的统一性观点的统一性观点正在形成。正在形成。各种学习方法的应用范围不断扩大。各种学习方法的应用范围不断扩大。数据挖掘和知识发现数据挖掘和知识发现的研究已形成热潮的研究已形成热潮 。与机器学习有关的学术活动空前活跃与机器学习有关的学术活动空前活跃 。7.1 机器学习的定义和发展历史67.2 7.2 机器学习的主要策略和机器学习的主要策略和基本结构基本结构 7.2.1
4、机器学习的主要策略机器学习的主要策略 按照学习中使用推理的多少,机器学按照学习中使用推理的多少,机器学习所采用的策略大体上可分为习所采用的策略大体上可分为4 4种种机械学习、传授学习、类比学习机械学习、传授学习、类比学习和和示示例例学习。学习。机械学习(死记硬背)机械学习(死记硬背)传授学习(灌输;推理、翻译、转传授学习(灌输;推理、翻译、转化)化)类比学习(模仿;寻找相似的案例)类比学习(模仿;寻找相似的案例)示示例例学习(举一反三学习(举一反三,归纳,抽象归纳,抽象)77.2.2 机器学习系统的基本结构机器学习系统的基本结构 1.学习系统的基本结构 环环 境境学学 习习知识库知识库执执 行
5、行图图6.1 6.1 学习系统的基本结构学习系统的基本结构7.2 机器学习的主要策略和基本结构82.2.影响学习系统设计的要素影响学习系统设计的要素影响学习系统设计的最重要因素是影响学习系统设计的最重要因素是环境环境向系统提供的信息向系统提供的信息,或者更具体地说是,或者更具体地说是信息的质量信息的质量。知识库知识库是影响学习系统设计的第二个因是影响学习系统设计的第二个因素。素。知识的表示有特征向量、一阶逻辑知识的表示有特征向量、一阶逻辑语句、产生式规则、语义网络和框架等语句、产生式规则、语义网络和框架等多种形式。多种形式。选择知识表达方式的四原则:选择知识表达方式的四原则:表达能力表达能力推
6、理能力推理能力修改能力修改能力扩展能力扩展能力7.2 机器学习的主要策略和基本结构97.3 7.3 机械学习机械学习1.1.机械学习模式机械学习模式 机械学习是最简单的学习方法。机机械学习是最简单的学习方法。机械学习就是记忆,即把新的知识存储起械学习就是记忆,即把新的知识存储起来,供需要时检索调用,而不需要计算来,供需要时检索调用,而不需要计算和推理。它是一种最基本的学习过程。和推理。它是一种最基本的学习过程。特点:忽略推理、计算过程,提高效率特点:忽略推理、计算过程,提高效率 7.3 机械学习10存储存储计算计算推导推导归纳归纳算法与理论算法与理论机械记忆机械记忆搜索规则搜索规则图图7.2
7、7.2 数据化简级别图数据化简级别图 LenatLenat,Hayes-RothHayes-Roth,和,和KlahrKlahr等人于等人于19791979年关于机械学习提出一种有趣的年关于机械学习提出一种有趣的观点,见图观点,见图7.27.2。7.3 机械学习112.2.机械学习的主要问题机械学习的主要问题存储组织信息存储组织信息:要采用适当的存储方式,要采用适当的存储方式,使检索速度尽可能地快。使检索速度尽可能地快。提高检索效率:索引、排序、杂凑提高检索效率:索引、排序、杂凑 环境的稳定性与存储信息的适用性问题:环境的稳定性与存储信息的适用性问题:机械学习系统必须保证所保存的信息适机械学习
8、系统必须保证所保存的信息适应应于外界环境变化的需要。于外界环境变化的需要。知识过时,设置有效期知识过时,设置有效期存储与计算之间的权衡:存储与计算之间的权衡:对于机对于机械学习来械学习来说很重要的一点是它不能降低系统的效率。说很重要的一点是它不能降低系统的效率。重新计算比检索更省有效率时,失去意义;重新计算比检索更省有效率时,失去意义;方法:设置存储量阀值;选择忘却方法:设置存储量阀值;选择忘却7.3 机械学习12 7.4 归纳学习归纳学习归纳学习(归纳学习(induction learning)是应用归)是应用归纳推理进行学习的一种方法。根据归纳学纳推理进行学习的一种方法。根据归纳学习有无教
9、师指导,可把它分为示例学习和习有无教师指导,可把它分为示例学习和观察与发现学习。(从个别到一般)观察与发现学习。(从个别到一般)7.4.1 归纳学习的模式和规则归纳学习的模式和规则 归纳学习的模式归纳学习的模式 其一般模式如下:其一般模式如下:给定:观察陈述(事实)给定:观察陈述(事实)F,假定的初始断言(可能,假定的初始断言(可能为空),背景知识(领域知识,约束,假设,优先为空),背景知识(领域知识,约束,假设,优先准则)准则)求:归纳断言(假设)求:归纳断言(假设)H13w 假设H永真蕴涵事实F,说明F是H的逻辑推理,则有:H|F 或 F|H;w 选择型概括,构造性概括:选择性概括规则:取
10、消部分条件 放松条件 沿概念树上溯 形成闭合区域 将常量转化成变量 解释过程 实例空间 规则空间 规划过程 147.4.2 归纳学习方法归纳学习方法w 1.示例学习(learning from examples)动物识别中医诊断w 2.观察发现学习(learning from observation and discovery)观察学习:事例聚类,形成概念描述;机器发现:发现规律,产生定理或规则;157.5 类比学习类比学习7.5.1 类比推理和类比学习方式类比推理和类比学习方式 类比学习(类比学习(learning by analogy)就是通)就是通过类比,即通过对相似事物加以比较所过类比
11、,即通过对相似事物加以比较所进行的一种学习进行的一种学习。其推理过程如下其推理过程如下 :回忆与联想回忆与联想 选择选择 建立对应关系建立对应关系转换转换 P(a)P(a)Q(a),P(a)Q(a),P(a)P(b)Q(b)Q(a)P(b)Q(b)Q(a)167.5.2 类比学习过程与研究类型类比学习过程与研究类型w类比学习主要包括如下四个过程:类比学习主要包括如下四个过程:1.输入一组已知条件和一组未完全确输入一组已知条件和一组未完全确定的条件定的条件。2.对两组出入条件寻找其可类比的对对两组出入条件寻找其可类比的对应关系。应关系。3.根据相似转换的方法,进行映射。根据相似转换的方法,进行映
12、射。4.对类推得到的知识进行校验。对类推得到的知识进行校验。7.5 类比学习17w类比学习的研究可分为两大类类比学习的研究可分为两大类:(1)问题求解型的类比学习问题求解型的类比学习 (2)预测推定型的类比学习。它又分预测推定型的类比学习。它又分为两种方式为两种方式:一是传统的类比法一是传统的类比法 另一是因果关系型的类比另一是因果关系型的类比 7.5 类比学习187.6 解释学习解释学习(explanation-based learning)7.6.1 解释学习过程和算法解释学习过程和算法 19861986年米切尔(年米切尔(MitchellMitchell)等人为基于)等人为基于解释的学习
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