人工智能之機器學(xué)習(xí)

1、第7課機器學(xué)習(xí)，內(nèi)容摘要：研究意義和發(fā)展歷史主要戰(zhàn)略和基本結(jié)構(gòu)幾個常用機器學(xué)習(xí)方法知識發(fā)現(xiàn)、機器學(xué)習(xí)的定義和發(fā)展歷史、機器學(xué)習(xí)的定義機器學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)是研究如何使用機器模擬人類學(xué)習(xí)活動的學(xué)術(shù)領(lǐng)域。稍加嚴密的提及是機器學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)新知識和新技術(shù)，認識現(xiàn)有知識的學(xué)問。機器學(xué)習(xí)的發(fā)展分為四個時期，第一階段屬于50年代中葉到60年代中葉的狂熱時期。第二階段從20世紀60年代中葉到70年代中葉，被稱為機器學(xué)習(xí)的冷徹時期。第三階段是從70年代中葉到80年代中葉，稱為復(fù)興期。1986年以后，機器學(xué)習(xí)的研究進入了理性的發(fā)展時期。計算機與控制大學(xué)、機器學(xué)習(xí)的現(xiàn)狀、機器學(xué)習(xí)的新階段，性能機器學(xué)習(xí)形成了新的

2、極限學(xué)科和大學(xué)的課程。綜合各種學(xué)習(xí)方法機器學(xué)習(xí)和人工智能問題的綜合觀點正在形成。各種學(xué)習(xí)方法的適用范圍不斷擴大。有關(guān)數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)的研究已經(jīng)形成了熱潮。與機器學(xué)習(xí)相關(guān)的學(xué)術(shù)活動空前活躍。計算機與控制大學(xué)、主要策略和基本結(jié)構(gòu)、機器學(xué)習(xí)的主要策略一般分為四種機器學(xué)習(xí)傳遞學(xué)習(xí)策略類比學(xué)習(xí)系統(tǒng)案例學(xué)習(xí)策略，學(xué)習(xí)系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)、計算機與控制大學(xué)、影響學(xué)習(xí)系統(tǒng)設(shè)計的因素、影響學(xué)習(xí)系統(tǒng)設(shè)計的最重要因素，可以是環(huán)境提供給系統(tǒng)的信息，也可以更具體地分為信息質(zhì)量。二次因素知識庫是影響學(xué)習(xí)系統(tǒng)設(shè)計的第二個因素。知識的表達主要包括特征向量一階邏輯語句生成規(guī)則語義網(wǎng)絡(luò)和框架、計算機和控制員、機器學(xué)習(xí)、機器學(xué)習(xí)模式機

3、器學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)最簡單的學(xué)習(xí)方法。機器學(xué)習(xí)是記憶。也就是說，存儲新知識，在需要時調(diào)用它，無需計算或推斷。是最基本的學(xué)習(xí)過程之一。Lenat、Hayes-Roth、Klahr等在1979年提出了關(guān)于機器學(xué)習(xí)的有趣觀點。計算機與控制大學(xué)、機器學(xué)習(xí)的主要問題、組織信息的存儲應(yīng)采取適當?shù)拇鎯Ψ绞剑员惚M快檢索。環(huán)境的穩(wěn)定性和存儲信息的適用性問題機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)必須保證存儲的信息能夠適應(yīng)外部環(huán)境的變化。存儲和計算之間的權(quán)衡對于機器學(xué)習(xí)來說，重要的一點是不降低系統(tǒng)的效率。計算機與控制大學(xué)、誘導(dǎo)學(xué)習(xí)指導(dǎo)學(xué)習(xí)、誘導(dǎo)學(xué)習(xí)的概念是應(yīng)用誘導(dǎo)推理進行學(xué)習(xí)的一種方法。根據(jù)歸納學(xué)習(xí)是否有教師的指導(dǎo)，可以將其分為示例性學(xué)習(xí)、觀

4、察和發(fā)現(xiàn)性學(xué)習(xí)。歸納學(xué)習(xí)模式、計算機和控制員、模擬學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)by analogy、模擬推理和模擬學(xué)習(xí)方法類比學(xué)習(xí)是通過比較相似性而學(xué)習(xí)的一種類比。推理過程如下：回想和聯(lián)想-選擇-轉(zhuǎn)換、計算機和控制員、模擬學(xué)習(xí)過程和研究類型、模擬學(xué)習(xí)主要由以下四個過程組成：1.輸入已知條件集和未完全定義的條件集。尋找兩組存取條件的可類比對應(yīng)關(guān)系。3.根據(jù)類似的折換方法映射。驗證類推的知識。類比學(xué)習(xí)的研究可以分為兩類：1 .解決問題類比學(xué)習(xí)2。預(yù)測估計類比學(xué)習(xí)。兩種方法：一、傳統(tǒng)類比；此外，因果關(guān)系模擬、計算機和控制學(xué)院、學(xué)習(xí)說明、學(xué)習(xí)過程和算法說明1986年米切爾等提出了基于解釋的學(xué)習(xí)的單一算法，即基于解釋的泛化

5、(EBG)。該算法建立了基于解釋的泛化，并使用知識邏輯表示和演繹推理解決了問題。，計算機和控制大學(xué)，EBG故障排除格式，指定：1。目標概念說明TC；訓(xùn)練范例te；域知識dt；4.操作說明OC。解決方案：教育實例的一般化摘要滿足了這一要求。1.目標概念的完整摘要為TC 2。說明操作說明OC。計算機和控制大學(xué)、神經(jīng)學(xué)習(xí)、基于反向傳播網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)反向傳播(BP)算法是計算單個權(quán)重變化引起的網(wǎng)絡(luò)性能變化值的更簡便方法。BP算法過程包括從輸出節(jié)點開始，向后傳播到第一隱式級別所產(chǎn)生的總誤差引起的權(quán)重修正?；贖opfield網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是提供比提要網(wǎng)絡(luò)更強計算能力的動態(tài)反饋系統(tǒng)。Hopfield

6、網(wǎng)絡(luò)是一個反饋人工神經(jīng)元，輸出正負。計算機和控制大學(xué)，知識發(fā)現(xiàn)的開發(fā)和定義知識發(fā)現(xiàn)的生成和開發(fā)知識發(fā)現(xiàn)的第一次是在1989年8月第11屆國際人工智能聯(lián)合會議研討會上提出的。知識發(fā)現(xiàn)的定義數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)是從大量證據(jù)中識別有效、新穎、潛在、有用和可理解的模式的高級處理過程。計算機和控制大學(xué)，知識發(fā)現(xiàn)處理過程，1 .選擇數(shù)據(jù)根據(jù)用戶的要求從數(shù)據(jù)庫中提取KDD相關(guān)數(shù)據(jù)。2.數(shù)據(jù)預(yù)處理主要是重新處理上述數(shù)據(jù)，確認數(shù)據(jù)的完整性和數(shù)據(jù)的一致性，并通過統(tǒng)計方法填充丟失的數(shù)據(jù)來創(chuàng)建挖掘數(shù)據(jù)庫。3.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換從挖掘數(shù)據(jù)庫中選擇數(shù)據(jù)。4 .數(shù)據(jù)挖掘根據(jù)用戶要求確定KDD的目標發(fā)現(xiàn)什么類型的知識。5.知識評估過程主要用于評估獲取的規(guī)則的價值，以確定獲取的規(guī)則是否保存在基本知識庫中。計算機與控制大學(xué)，知識發(fā)現(xiàn)方法，統(tǒng)計方法統(tǒng)計方法從事物外部數(shù)量的性能推斷事物的可能規(guī)律性。機器學(xué)習(xí)方法神經(jīng)計算方法可視化是將數(shù)據(jù)、信息和知識轉(zhuǎn)換為可視表示的過程。已應(yīng)用于計算機和控制大學(xué)、知識發(fā)現(xiàn)的應(yīng)用、知識發(fā)現(xiàn)的很多領(lǐng)域。知識發(fā)現(xiàn)在銀行、保險、零售、醫(yī)療、工程和制造、科學(xué)研究、衛(wèi)星觀察和娛樂產(chǎn)業(yè)等行業(yè)和部門成功應(yīng)用，對人們的科學(xué)決策有很大幫助。計算機與控制大學(xué)，本課程內(nèi)容摘要，本課程僅提供機器學(xué)習(xí)入門。機器學(xué)習(xí)在過去的1