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人工智能 第七章 機(jī)器學(xué)習(xí)

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1、第七章 機(jī)器學(xué)習(xí) 教學(xué)內(nèi)容:機(jī)器學(xué)習(xí)是繼專家系統(tǒng)之后人工智能應(yīng)用的又一重要研究領(lǐng)域。本章 主要介紹機(jī)器學(xué)習(xí)的有關(guān)知識(shí)及其主要的幾種學(xué)習(xí)方法,并介紹了知識(shí)發(fā)現(xiàn)的相 關(guān)內(nèi)容。 教學(xué)重點(diǎn):機(jī)器學(xué)習(xí)的基本結(jié)構(gòu)、類比學(xué)習(xí)、神經(jīng)學(xué)習(xí)、知識(shí)發(fā)現(xiàn) 教學(xué)難點(diǎn):學(xué)習(xí)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu),知識(shí)發(fā)現(xiàn)的處理過程, 教學(xué)方法:課堂教學(xué)為主。注意結(jié)合學(xué)生已學(xué)的內(nèi)容。及時(shí)提問、收集學(xué)生學(xué)習(xí) 情況,多實(shí)用具體實(shí)例來加以說明,注意難易結(jié)合,將課程講述得較為淺顯易懂。 教學(xué)要求:重點(diǎn)掌握類比學(xué)習(xí)和知識(shí)發(fā)現(xiàn),掌握機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展史和神經(jīng)學(xué)習(xí), 了解解釋學(xué)習(xí)、歸納學(xué)習(xí),一般了解機(jī)械學(xué)習(xí)。 7.1 機(jī)器學(xué)習(xí)的定義和發(fā)展歷史 教學(xué)內(nèi)容:

2、本小節(jié)主要介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)的定義以及其發(fā)展的過程,為后面的進(jìn)一 步學(xué)習(xí)打下基礎(chǔ)。 教學(xué)重點(diǎn):機(jī)器學(xué)習(xí)的定義 教學(xué)難點(diǎn):對(duì)定義的準(zhǔn)確把握和理解 教學(xué)方法:通過舉例引入機(jī)器學(xué)習(xí)的定義,在講述發(fā)展歷史時(shí),簡(jiǎn)介各階段的具 體產(chǎn)物,讓學(xué)生有較為具體的感受和體會(huì)。 教學(xué)要求:重點(diǎn)掌握機(jī)器學(xué)習(xí)的定義,了解機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展史。 7.1.1 機(jī)器學(xué)習(xí)的定義 1. 機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念: 按照人工智能大師西蒙的觀點(diǎn),學(xué)習(xí)就是系統(tǒng)在不斷重復(fù)的工作中對(duì)本身能 力的增強(qiáng)或者改進(jìn),使得系統(tǒng)在下一次執(zhí)行同樣任務(wù)或類似任務(wù)時(shí),會(huì)比現(xiàn)在做 得更好或效率更高。 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)的定義 機(jī)器學(xué)習(xí)是研究如何使用機(jī)器來模擬人

3、類學(xué)習(xí)活動(dòng)的一門學(xué)科。稍為嚴(yán)格的 提法是:機(jī)器學(xué)習(xí)是一門研究機(jī)器獲取新知識(shí)和新技能,并識(shí)別現(xiàn)有知識(shí)的學(xué)問。 舉例:列舉 1959 年美國的塞繆爾設(shè)計(jì)的一下棋程序,由這一事件引出關(guān)于機(jī)器 學(xué)習(xí)的概念的相關(guān)討論。 提問:討論關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的各種概念的提出以及其區(qū)別。 7.1.2 機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展史 機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能應(yīng)用研究較為重要的分支,它的發(fā)展過程大體上可分為 4 個(gè)時(shí)期: 1. 第一階段是在 50年代中葉到 60 年代中葉,屬于熱烈時(shí)期。在這個(gè)時(shí)期, 所研究的是“沒有知識(shí)”的學(xué)習(xí),即“無知”學(xué)習(xí);其研究目標(biāo)是各類自組織系 統(tǒng)和自適應(yīng)系統(tǒng);指導(dǎo)本階段研究的理論基礎(chǔ)是早在 40 年代就開始

4、研究的神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)模型。在這個(gè)時(shí)期,我國研制了數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)機(jī)。 2. 第二階段在 60年代中葉至 70 年代中葉,被稱為機(jī)器學(xué)習(xí)的冷靜時(shí)期。本 階段的研究目標(biāo)是模擬人類的概念學(xué)習(xí)過程,并采用邏輯結(jié)構(gòu)或圖結(jié)構(gòu)作為機(jī)器 內(nèi)部描述。這個(gè)時(shí)期正是我國“史無前例”的十年,對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的研究不可能取 得實(shí)質(zhì)進(jìn)展。 3. 第三階段從 70 年代中葉至 80 年代中葉,稱為復(fù)興時(shí)期。在這個(gè)時(shí)期,人 們從學(xué)習(xí)單個(gè)概念擴(kuò)展到學(xué)習(xí)多個(gè)概念,探索不同的學(xué)習(xí)策略和各種學(xué)習(xí)方法。 本階段已開始把學(xué)習(xí)系統(tǒng)與各種應(yīng)用結(jié)合起來,中國科學(xué)院自動(dòng)化研究所進(jìn)行質(zhì) 譜分析和模式文法推斷研究,表明我國的機(jī)器學(xué)習(xí)研究得到恢復(fù)。1980 年

5、西蒙 來華傳播機(jī)器學(xué)習(xí)的火種后,我國的機(jī)器學(xué)習(xí)研究出現(xiàn)了新局面。 4. 機(jī)器學(xué)習(xí)的最新階段始于 1986年。一方面,由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的重新興 起,另一方面,對(duì)實(shí)驗(yàn)研究和應(yīng)用研究得到前所未有的重視。我國的機(jī)器學(xué)習(xí)研 究開始進(jìn)入穩(wěn)步發(fā)展和逐漸繁榮的新時(shí)期。 討論:根據(jù)對(duì)四個(gè)時(shí)期的劃分和分段了解,討論機(jī)器學(xué)習(xí)在現(xiàn)實(shí)生活中的具體運(yùn) 用及其影響。 7.2 機(jī)器學(xué)習(xí)的主要策略與基本結(jié)構(gòu) 內(nèi)容與作用:本小節(jié)概括了機(jī)器學(xué)習(xí)的主要策略,同時(shí)給出了機(jī)器學(xué)習(xí)的基本結(jié) 構(gòu),讓學(xué)生對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的機(jī)制有了基本的認(rèn)識(shí)。 教學(xué)重點(diǎn):機(jī)器學(xué)習(xí)的基本結(jié)構(gòu)。 教學(xué)難點(diǎn):機(jī)器學(xué)習(xí)基本結(jié)構(gòu)的內(nèi)在聯(lián)系。 教學(xué)方法:通過概括介

6、紹讓學(xué)生了解幾種基本的策略,按從易到難的順序,層層 鋪墊,為后面的學(xué)習(xí)埋下伏筆。詳細(xì)講述機(jī)器學(xué)習(xí)的基本結(jié)構(gòu),通過圖示讓更為 形象的說明。 教學(xué)要求:重點(diǎn)掌握機(jī)器學(xué)習(xí)的基本結(jié)構(gòu),了解機(jī)器學(xué)習(xí)的幾種主要策略,一般 了解影響學(xué)習(xí)系統(tǒng)設(shè)計(jì)的因素。 7.2.1 機(jī)器學(xué)習(xí)的主要策略 學(xué)習(xí)過程與推理過程是緊密相連的,按照學(xué)習(xí)中使用推理的多少,機(jī)器學(xué)習(xí) 所采用的策略大體上可分為 4 種棗機(jī)械學(xué)習(xí)、示教學(xué)習(xí)、類比學(xué)習(xí)和示例學(xué)習(xí)。 學(xué)習(xí)中所用的推理越多,系統(tǒng)的能力越強(qiáng)。 1. 機(jī)械學(xué)習(xí)就是記憶,是最簡(jiǎn)單的學(xué)習(xí)策略。這種學(xué)習(xí)策略不需要任何推理 過程。 2. 比機(jī)械學(xué)習(xí)更復(fù)雜一點(diǎn)的學(xué)習(xí)是示教學(xué)習(xí)策略。系統(tǒng)在

7、接受外部知識(shí)時(shí)需 要一點(diǎn)推理,翻譯和轉(zhuǎn)化工作。 3. 類比學(xué)習(xí)系統(tǒng)只能得到完成類似任務(wù)的有關(guān)因此,他比上述兩種學(xué)習(xí)策略 需要更多的推理。 4. 采用示例學(xué)習(xí)策略的計(jì)算機(jī)系統(tǒng),事先完全沒有完成任務(wù)的任何規(guī)律性的 信息,因此需要推理是最多的。 討論:通過對(duì)比四種主要策略,討論其各自的優(yōu)缺點(diǎn)以及其適用的環(huán)境。 7.2.2 機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu) 1. 基本結(jié)構(gòu) 圖 7.1 表示學(xué)習(xí)系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu): 圖 7.1 學(xué)習(xí)系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu) 通過對(duì)這個(gè)簡(jiǎn)單模型的討論,總結(jié)出設(shè)計(jì)學(xué)習(xí) 系統(tǒng)應(yīng)當(dāng)注意的某些總的原則: 環(huán)境向系統(tǒng)的學(xué)習(xí)部分提供某些信息,學(xué)習(xí)部 分利用這些信息修改知識(shí)庫,以增進(jìn)系

8、統(tǒng)執(zhí)行部分完成任務(wù)的效能,執(zhí)行部 分根據(jù)知識(shí)庫完成任務(wù),同時(shí)把獲得的信息反饋給學(xué)習(xí)部分。在具體的應(yīng)用中, 環(huán)境,知識(shí)庫和執(zhí)行部分決定了具體的工作內(nèi)容,學(xué)習(xí)部分所需要解決的問題完 全由上述 3 部分確定。 舉例:以人為例,說明機(jī)器學(xué)習(xí)和 人學(xué)習(xí)一樣,有著其自身的規(guī)律和基本過程。 而且,其學(xué)習(xí)過程也有著共性。 提問:能否就機(jī)器學(xué)習(xí)的基本結(jié)構(gòu),舉出相關(guān)的例子,并參照其基本結(jié)構(gòu)對(duì)其進(jìn) 行分析。 2. 影響學(xué)習(xí)系統(tǒng)設(shè)計(jì)的重要因素 (1) .影響學(xué)習(xí)系統(tǒng)設(shè)計(jì)的最重要的因素是環(huán)境向系統(tǒng)提供的信息。整個(gè)過程 要遵循“取之精華,棄之糟粕”的原則,同時(shí)謹(jǐn)記“實(shí)踐是檢驗(yàn)真理的唯一標(biāo)準(zhǔn)”。 (2) .知識(shí)庫

9、是影響學(xué)習(xí)系統(tǒng)設(shè)計(jì)的第二個(gè)因素。知識(shí)的表示有多種形式,在 選擇表示方式時(shí)要兼顧以下 4 個(gè)方面: 表達(dá)能力強(qiáng)。所選擇的表示方式能很容易地表達(dá)有關(guān)的知識(shí)。 易于推理。為了使學(xué)習(xí)系統(tǒng)的計(jì)算代價(jià)比較低,希望知識(shí)表示方式能使推理 較為容易。 容易修改知識(shí)庫。學(xué)習(xí)系統(tǒng)的本質(zhì)要求它不斷地修改自己的知識(shí)庫,當(dāng)推廣 得出一般執(zhí)行規(guī)則后,要加到知識(shí)庫中。 知識(shí)表示易于擴(kuò)展。 學(xué)習(xí)系統(tǒng)不能在全然沒有任何知識(shí)的情況下憑空獲取知識(shí),每一個(gè)學(xué)習(xí)系統(tǒng) 都要求具有某些知識(shí)理解環(huán)境提供的信息,分析比較,做出假設(shè),檢驗(yàn)并修改這 些假設(shè)。因此,更確切地說,學(xué)習(xí)系統(tǒng)是對(duì)現(xiàn)有知識(shí)的擴(kuò)展和改進(jìn)。 舉例:可舉特征向量的例子來

10、說明表達(dá)能力和推理的問題。 7.3 機(jī)械學(xué)習(xí) 教學(xué)內(nèi)容:本小節(jié)詳細(xì)介紹了機(jī)械學(xué)習(xí),對(duì)機(jī)械學(xué)習(xí)模式和一種數(shù)據(jù)化簡(jiǎn)模式以 及機(jī)械學(xué)習(xí)的主要缺點(diǎn)都有較為細(xì)致的講解。通過對(duì)這種最基本的機(jī)器學(xué)習(xí)的了 解,為以后學(xué)習(xí)更為復(fù)雜的策略打下良好的基礎(chǔ)。 教學(xué)重點(diǎn):機(jī)械學(xué)習(xí)的模式和其數(shù)據(jù)化簡(jiǎn)模式 教學(xué)難點(diǎn):基本原理 教學(xué)方法:用較為通俗的語言將機(jī)械學(xué)習(xí)的模式講通徹,同時(shí)通過圖表對(duì)其數(shù)據(jù) 化簡(jiǎn)過程進(jìn)行講解。多結(jié)合日常生活中常有的學(xué)習(xí)過程,和機(jī)械學(xué)習(xí)參照,讓學(xué) 生更容易接受。 教學(xué)要求:重點(diǎn)掌握機(jī)械學(xué)習(xí)模式,了解機(jī)械學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)化簡(jiǎn)模式以及機(jī)械學(xué)習(xí) 的優(yōu)缺點(diǎn)。 1、機(jī)械學(xué)習(xí)的模式 機(jī)械學(xué)習(xí)是最簡(jiǎn)單的機(jī)器

11、學(xué)習(xí)方法。機(jī)械學(xué)習(xí)就是記憶,即把新的知識(shí)存儲(chǔ) 起來,供需要時(shí)檢索調(diào)用,而不需要計(jì)算和推理。機(jī)械學(xué)習(xí)又是最基本的學(xué)習(xí)過 程。任何學(xué)習(xí)系統(tǒng)都必須記住它們獲取的知識(shí)。在機(jī)械學(xué)習(xí)系統(tǒng)中,知識(shí)的獲取 是以較為穩(wěn)定和直接的方式進(jìn)行的,不需要系統(tǒng)進(jìn)行過多的加工。 舉例:可用嬰兒剛開始學(xué)東西時(shí)所才用的學(xué)習(xí)方式和成人的思維方式比較。 2、數(shù)據(jù)化簡(jiǎn) Lena t,Hayes Ro th,和Klahr等人于1979年關(guān)于機(jī)械學(xué)習(xí)提出一種有趣的 觀點(diǎn)。他們指出,可以把機(jī)械學(xué)習(xí)看成是數(shù)據(jù)化簡(jiǎn)分級(jí)中的第一級(jí)。數(shù)據(jù)化簡(jiǎn)與 計(jì)算機(jī)語言編譯類似;其目的是把原始信息變成可執(zhí)行的信息。在機(jī)械學(xué)習(xí)中我 們只記憶計(jì)算的輸入輸出,

12、忽略了計(jì)算過程,這樣就把計(jì)算問題化簡(jiǎn)成存取問題。 見圖 7.2: 3、主要問題 對(duì)于機(jī)械學(xué)習(xí),需要注意 3 個(gè)重要的問題:存儲(chǔ)組織,穩(wěn)定性和存儲(chǔ)與計(jì)算 之間的權(quán)衡。 (1)存儲(chǔ)組織信息:采用適當(dāng)?shù)拇鎯?chǔ)方式,使檢索速度 盡可能地快,是機(jī)械學(xué)習(xí)中的重要問題。 (2)環(huán)境的穩(wěn)定性與存儲(chǔ)信息的適用性問題:機(jī)械學(xué)習(xí)系統(tǒng)必須保證所保 存的信息適應(yīng)于外界環(huán)境變化的需要,這也就是所謂的信息適用性問題。 (3)存儲(chǔ)與計(jì)算之間的權(quán)衡:對(duì)于機(jī)械學(xué)習(xí)來說很重要的一點(diǎn)是它不能降 低系統(tǒng)的效率。 討論:機(jī)械學(xué)習(xí)中存在的主要問題以及對(duì)學(xué)習(xí)模型的影響。 7.4 歸納學(xué)習(xí) 教學(xué)內(nèi)容:本小節(jié)詳細(xì)介紹了歸

13、納學(xué)習(xí),對(duì)歸納學(xué)習(xí)的模式有較為細(xì)致的講解, 對(duì)其定義有詳細(xì)的介紹,后半部分介紹了幾種常見的歸納學(xué)習(xí)的方法。 教學(xué)重點(diǎn):歸納學(xué)習(xí)的定義和其學(xué)習(xí)模式 教學(xué)難點(diǎn):歸納學(xué)習(xí)的基本原理 教學(xué)方法:仍然使用到圖表對(duì)歸納學(xué)習(xí)的模式進(jìn)行講授,結(jié)合幾種常用的歸納學(xué) 習(xí)方法,讓學(xué)生形成系統(tǒng)的認(rèn)識(shí)。 教學(xué)要求:重點(diǎn)掌握歸納學(xué)習(xí)的定義及其模式,了解歸納學(xué)習(xí)的幾種常見方法。 歸納學(xué)習(xí)的定義 (1) 歸納(induetion)是人類拓展認(rèn)識(shí)能力的重要方法,是一種從個(gè)別到 一般的,從部分到整體的推理行為。 (2) 歸納推理是應(yīng)用歸納方法,從足夠多的具體事例中歸納出一般性知識(shí), 提取事物的一般規(guī)律;它是一種從個(gè)別到

14、一般的推理。 (3) 歸納學(xué)習(xí)(induetion learning)是應(yīng)用歸納推理進(jìn)行學(xué)習(xí)的一種方 法。根據(jù)歸納學(xué)習(xí)有無教師指導(dǎo),可把它分為示例學(xué)習(xí)和觀察與發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)。前者 屬于有師學(xué)習(xí),后者屬于無師學(xué)習(xí)。 7.4.1 歸納學(xué)習(xí)的模式和規(guī)則 歸納學(xué)習(xí)的一般模式為: 給定:(1)觀察陳述(事實(shí))F,用以表示有關(guān)某些對(duì)象、狀態(tài)、過程等的 特定知識(shí);(2) 假定的初始?xì)w納斷言(可能為空);(3) 背景知識(shí),用于定義有 關(guān)觀察陳述、候選歸納斷言以及任何相關(guān)問題領(lǐng)域知識(shí)、假設(shè)和約束,其中包括 能夠刻畫所求歸納斷言的性質(zhì)的優(yōu)先準(zhǔn)則。 求:歸納斷言(假設(shè))H,能重言蘊(yùn)涵或弱蘊(yùn)涵觀察陳述,并滿足背景

15、知識(shí)。 假設(shè)H永真蘊(yùn)涵事實(shí)F,說明F是H的邏輯推理,則有: H |> F (讀作 H 特殊化為 F) 或F |< H (讀作F —般化或消解為H) 這里,從H推導(dǎo)F是演繹推理,因此是保真的;而從事實(shí)F推導(dǎo)出假設(shè)H 是歸納推理,因此不是保真的,而是保假的。 歸納學(xué)習(xí)系統(tǒng)的模型如圖7.3所示。 圖 7.3 歸納學(xué)習(xí)系統(tǒng)模型 實(shí)驗(yàn)規(guī)劃過程通過對(duì)實(shí)例空間的搜索完成實(shí)例選擇,并將這些選中的活躍實(shí) 例提交解釋過程。解釋過程對(duì)實(shí)例加以適當(dāng)轉(zhuǎn)換,把活躍實(shí)例變換為規(guī)則空間中 的特定概念,以引導(dǎo)規(guī)則空間的搜索。 思考:引導(dǎo)學(xué)生通過對(duì)歸納學(xué)習(xí)模型的學(xué)習(xí),結(jié)合身邊的實(shí)例加以分析。 7.4.2

16、 歸納學(xué)習(xí)方法 1、示例學(xué)習(xí) 示例學(xué)習(xí)(learning from examples)又稱為實(shí)例學(xué)習(xí),它是通過環(huán)境中若 干與某概念有關(guān)的例子,經(jīng)歸納得出一般性概念的一種學(xué)習(xí)方法。 在這種學(xué)習(xí)方法中,外部環(huán)境提供的是一組例子(正例和反例), 示例學(xué)習(xí)就是要從這些特殊知識(shí)中歸納出適用于更大范圍的一般性知識(shí),以 覆蓋所有的正例并排除所有反例。 2、觀察發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí) 觀察發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)又稱為描述性概括,其目標(biāo)是確定一個(gè)定律或理論的一般性描 述,刻畫觀察集,指定某類對(duì)象的性質(zhì)。觀察發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)可分為觀察學(xué)習(xí)與機(jī)器發(fā) 現(xiàn)兩種。前者用于對(duì)事例進(jìn)行聚類,形成概念描述;后者用于發(fā)現(xiàn)規(guī)律,產(chǎn)生定 律或規(guī)則。 舉例

17、:通過書上的例子引出示例學(xué)習(xí)的概念,并加以說明。 7.5 類比學(xué)習(xí) 教學(xué)內(nèi)容:本小節(jié)詳細(xì)介紹了類比學(xué)習(xí),首先介紹類比推理,然后討論類比學(xué)習(xí) 的形式和學(xué)習(xí)步驟,最后研究類比學(xué)習(xí)的過程和研究類型。 教學(xué)重點(diǎn):類比推理,類比學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)過程 教學(xué)難點(diǎn):類比推理的步驟 教學(xué)方法:本節(jié)的知識(shí)較為枯燥,講述的時(shí)候要盡量多結(jié)合相關(guān)的示例讓學(xué)生能 有具體的感受,更有力于接受知識(shí)。 教學(xué)要求:重點(diǎn)掌握類比推理的定義,了解類比學(xué)習(xí)的過程。 7.5.1 類比推理和類比學(xué)習(xí)形式 類比推理是由新情況與已知情況在某些方面的相似來推出它們?cè)谄渌嚓P(guān) 方面的相似。顯然,類比推理是在兩個(gè)相似域之間進(jìn)行的:類比推理

18、的目的是從 源域中選出與當(dāng)前問題最近似的問題及其求解方法以求解決當(dāng)前的問題,或者建 立起目標(biāo)域中已有命題間的聯(lián)系,形成新知識(shí)。 其推理過程如下: (1) 回憶與聯(lián)想 遇到新情況或新問題時(shí),首先通過回憶與聯(lián)想在S中找出與當(dāng)前情況相似的 情況,這些情況是過去已經(jīng)處理過的,有現(xiàn)成的解決方法及相關(guān)的知識(shí)。 (2) 選擇 從找出的相似情況中選出與當(dāng)前情況最相似的情況及其有關(guān)知識(shí)。 (3) 建立對(duì)應(yīng)映射 在S與T的相似情況之間建立相似元素的對(duì)應(yīng)關(guān)系,并建立起相應(yīng)的映射。 (4) 轉(zhuǎn)換 在上一步建立的映射下,把S中的有關(guān)知識(shí)引到T中來,從而建立起求解當(dāng) 前問題的方法或者學(xué)習(xí)到關(guān)于T的新知識(shí)

19、。 舉例:舉出現(xiàn)實(shí)中的具體實(shí)例,按推理過程對(duì)其步驟進(jìn)行一步步的細(xì)分。 7.5.2 類比學(xué)習(xí)過程與研究類型 類比學(xué)習(xí)主要包括如下四個(gè)過程: (1) 輸入一組已知條件(已解決問題)和一組未完全確定的條件(新問題)。 (2) 對(duì)輸入的兩組條件,根據(jù)其描述,按某種相似性的定義尋找兩者可類比 的對(duì)應(yīng)關(guān)系。 (3) 按相似變換的方法,將已有問題的概念、特性、方法、關(guān)系等映射到新 問題上,以獲得待求解新問題所需的新知識(shí)。 (4) 對(duì)類推得到的新問題的知識(shí)進(jìn)行校驗(yàn)。驗(yàn)證正確的知識(shí)存入知識(shí)庫中, 而暫時(shí)還無法驗(yàn)證的知識(shí)只能作為參考性知識(shí),置于數(shù)據(jù)庫中。 7.6 解釋學(xué)習(xí) 教學(xué)內(nèi)容:本小節(jié)對(duì)兩種

20、基本的學(xué)習(xí)進(jìn)行了介紹,對(duì)相關(guān)知識(shí)能有所了解,對(duì)以 后的學(xué)習(xí)有很大的幫助。 教學(xué)重點(diǎn):解釋學(xué)習(xí)的過程和算法,神經(jīng)學(xué)習(xí)的相關(guān)知識(shí) 教學(xué)難點(diǎn):解釋學(xué)習(xí)的過程和算法 教學(xué)方法:由于本節(jié)知識(shí)只做一般了解,所以只需對(duì)相關(guān)概念做個(gè)簡(jiǎn)介即可 教學(xué)要求:了解解釋學(xué)習(xí)的過程及神經(jīng)學(xué)習(xí)的概念。 7.6.1 解釋學(xué)習(xí)過程和算法 解釋學(xué)習(xí)一般包括下列 3 個(gè)步驟: (1) 利用基于解釋的方法對(duì)訓(xùn)練例子進(jìn)行分析與解釋。 (2) 對(duì)例子的結(jié)構(gòu)進(jìn)行概括性解釋。 (3) 從解釋結(jié)構(gòu)中識(shí)別出訓(xùn)練例子的特性,獲取一般控制知識(shí)。 1986年米切爾(Mitchell)等人為基于解釋的學(xué)習(xí)提出了一個(gè)統(tǒng)一的算法 EBG,

21、該算法建立了基于解釋的概括過程,并運(yùn)用知識(shí)的邏輯表示和演繹推理進(jìn) 行問題求解。圖 7.4 表示 EBG 問題。 操作準(zhǔn)則 目標(biāo)概念 —*― 新規(guī)則 訓(xùn)練例子 1 知識(shí)庫 圖 7.4 EBG 問題 EBG 求解問題的形式可描述于下: 給定: (1) 目標(biāo)概念描述 TC; (2) 訓(xùn)練實(shí)例 TE; (3) 領(lǐng)域知識(shí) DT; (4) 操作準(zhǔn)則 OC。 求解:訓(xùn)練實(shí)例的一般化概括,使之滿足: (1) 目標(biāo)概念的充分概括描述 TC; (2) 操作準(zhǔn)則 OC。 思考:引導(dǎo)學(xué)生自學(xué)本小節(jié)的某些知識(shí),結(jié)合書上的示例對(duì)數(shù)學(xué)推理有一定了解 例子:通過解釋學(xué)習(xí)獲得一個(gè)物體(X)可安全

22、放置到另一個(gè)物體(y)上的概念。 7.7 神經(jīng)學(xué)習(xí) 教學(xué)內(nèi)容:討論基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的基本原理。 教學(xué)重點(diǎn):基于反向傳播網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí),基于Hopfield網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)。 教學(xué)難點(diǎn): 上述兩種神經(jīng)學(xué)習(xí)的算法。 教學(xué)方法: 課堂講授為主。 教學(xué)要求: 掌握上述神經(jīng)學(xué)習(xí)的結(jié)構(gòu),了解神經(jīng)學(xué)習(xí)的算法。 7.7.1 基于反向傳播網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí) 反向傳播算法是一種計(jì)算單個(gè)權(quán)值變化引起網(wǎng)絡(luò)性能變化值的較為簡(jiǎn)單的 方法。由于BP算法過程包含從輸出節(jié)點(diǎn)開始,反向地向第一隱含層(即最接近輸 入層的隱含層)傳播由總誤差引起的權(quán)值修正,所以稱為“反向傳播”。反向傳 播特性與所求解問題的性質(zhì)和所作細(xì)節(jié)選擇有極為密切

23、的關(guān)系。 7?7?2基于Hopfield網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí) 反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它是一種動(dòng)態(tài)反饋系統(tǒng),比前饋網(wǎng)絡(luò)具有更強(qiáng)的計(jì)算能力。 Hopfield 網(wǎng)絡(luò)是一種具有正反相輸出的帶反饋人工神經(jīng)元。 Hopfield 網(wǎng)絡(luò) 系統(tǒng)不僅能夠?qū)崿F(xiàn)聯(lián)想記憶,而且能夠執(zhí)行線性和非線性規(guī)劃等優(yōu)化求解任務(wù)。 7?8 知識(shí)發(fā)現(xiàn) 教學(xué)內(nèi)容:知識(shí)發(fā)現(xiàn)的發(fā)展過程和定義,知識(shí)發(fā)現(xiàn)的處理過程,知識(shí)發(fā)現(xiàn)的方法 和應(yīng)用。 教學(xué)重點(diǎn):知識(shí)發(fā)現(xiàn)的處理過程,知識(shí)發(fā)現(xiàn)的方法。 教學(xué)難點(diǎn):知識(shí)發(fā)現(xiàn)的方法 教學(xué)方法:通過實(shí)例激發(fā)學(xué)生對(duì)知識(shí)發(fā)現(xiàn)的學(xué)習(xí)興趣,進(jìn)而重點(diǎn)講解知識(shí)發(fā)現(xiàn)的 過程和方法。 教學(xué)要求:重點(diǎn)掌握知識(shí)發(fā)現(xiàn)的過程,了解知識(shí)

24、發(fā)現(xiàn)的方法,了解知識(shí)發(fā)現(xiàn)的應(yīng) 用。 7?8?1 知識(shí)發(fā)現(xiàn)的發(fā)展和定義 1?知識(shí)發(fā)現(xiàn)的產(chǎn)生和發(fā)展 知識(shí)發(fā)現(xiàn)最早是于1989年8月在第11屆國際人工智能聯(lián)合會(huì)議的專題討論 會(huì)上提出。隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,網(wǎng)上已設(shè)立了不少研究 KDD 的網(wǎng)站、論壇和新聞 報(bào)導(dǎo)。在研究的基礎(chǔ)上,也出現(xiàn)一些 KDD 產(chǎn)品和應(yīng)用系統(tǒng),引起企業(yè)界的關(guān)注。 2?定義:數(shù)據(jù)庫中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)是從大量數(shù)據(jù)中辨識(shí)出有效的、新穎的、潛在有用 的、并可被理解的模式的高級(jí)處理過程。 (1)數(shù)據(jù)集:是指一個(gè)有關(guān)事實(shí)F的集合,它是用來描述事物有關(guān)方面的 信息,是進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)知識(shí)的原材料。 2)新穎:經(jīng)過知識(shí)發(fā)現(xiàn)提取出的模式必須是新穎的。

25、 (3)潛在有用:提取出的模式應(yīng)該是有意義的,這可以通過某些函數(shù)的值 來衡量。 (4)可被人理解:知識(shí)發(fā)現(xiàn)的一個(gè)目標(biāo)就是將數(shù)據(jù)庫中隱含的模式以容易 被人理解的形式表現(xiàn)出來,從而幫助人們更好地了解數(shù)據(jù)庫中所包含的信息。 7.8.2 知識(shí)發(fā)現(xiàn)的處理過程 1、 數(shù)據(jù)選擇。根據(jù)用戶的需求從數(shù)據(jù)庫中提取與KDD相關(guān)的數(shù)據(jù)。 2、 數(shù)據(jù)預(yù)處理。主要是對(duì)上述數(shù)據(jù)進(jìn)行再加工,檢查數(shù)據(jù)的完整性及數(shù)據(jù)的一 致性,對(duì)丟失的數(shù)據(jù)利 用統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行填補(bǔ),形成發(fā)掘數(shù)據(jù)庫。 3、 數(shù)據(jù)變換。即從發(fā)掘數(shù)據(jù)庫里選擇數(shù)據(jù)。 4?數(shù)據(jù)挖掘。根據(jù)用戶要求,確定KDD的 目標(biāo)是發(fā)現(xiàn)何種類型的知識(shí)。 5、知識(shí)評(píng)價(jià)。這一過

26、程主要用于對(duì)所獲得的 規(guī)則進(jìn)行價(jià)值評(píng)定,以決定所得的規(guī)則是否存入基礎(chǔ)知識(shí)庫。 上述KDD全過程的幾個(gè)步驟可以進(jìn)一步歸納為三個(gè)步驟,即數(shù)據(jù)挖掘預(yù)處理 (數(shù)據(jù)挖掘前的準(zhǔn)備工作)、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)挖掘后處理(數(shù)據(jù)挖掘后的處理工 作)。 簡(jiǎn)單介紹幾種新的對(duì)數(shù)據(jù)發(fā)掘的改進(jìn)過程。 舉例:參照上述的處理過程,舉出具體實(shí)例,詳細(xì)講述每步的過程。 知識(shí)發(fā)現(xiàn)的方法 知識(shí)發(fā)現(xiàn)的方法有統(tǒng)計(jì)方法、機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)計(jì)算和可視化方法等。 1、 統(tǒng)計(jì)方法 統(tǒng)計(jì)方法是從事物的外在數(shù)量上的表現(xiàn)去推斷該事物可能的規(guī)律性。 2、 機(jī)器學(xué)習(xí)方法 可能用于機(jī)器發(fā)現(xiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法有: (1) 規(guī)則歸納。規(guī)則反映數(shù)據(jù)項(xiàng)中某些

27、屬性或數(shù)據(jù)集中某些數(shù)據(jù)項(xiàng)之間的統(tǒng) 計(jì)相關(guān)性。 (2) 決策樹。決策樹的每一個(gè)非終葉節(jié)點(diǎn)表示所考慮的數(shù)據(jù)項(xiàng)的測(cè)試或決 策。 (3) 范例推理。范例推理是直接使用過去的經(jīng)驗(yàn)或解法來求解給定的問題。 (4) 貝葉斯信念網(wǎng)絡(luò)。貝葉斯信念網(wǎng)絡(luò)是概率分布的圖表示。 (5) 科學(xué)發(fā)現(xiàn)??茖W(xué)發(fā)現(xiàn)是在實(shí)驗(yàn)環(huán)境下發(fā)現(xiàn)科學(xué)定律。 (6) 遺傳算法。在求解過程中,通過最好解的選擇和彼此組合,使期望解的 集合愈來愈好。 3、神經(jīng)計(jì)算方法 4、可視化方法 可視化(visualization)就是把數(shù)據(jù)、信息和知識(shí)轉(zhuǎn)化為可視的表示形式 的過程。 舉例:舉出幾個(gè)具體的實(shí)例讓學(xué)生對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的幾種方法有基本了解。 7.8.4 知識(shí)發(fā)現(xiàn)的應(yīng)用 知識(shí)發(fā)現(xiàn)已在許多領(lǐng)域得到應(yīng)用,且應(yīng)用領(lǐng)域越來越廣。現(xiàn)在,知識(shí)發(fā)現(xiàn)已 在銀行業(yè)、保險(xiǎn)業(yè)、零售業(yè)、醫(yī)療保健、工程和制造業(yè)、科學(xué)研究、衛(wèi)星觀察和 娛樂業(yè)等行業(yè)和部門得到成功應(yīng)用,為人們的科學(xué)決策提供很大幫助。 思考:舉出有關(guān)的幾種應(yīng)用,再想想再現(xiàn)實(shí)生活中是否有其它的應(yīng)用。 7.9 小 結(jié) 本章只對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)作個(gè)入門介紹。 機(jī)器學(xué)習(xí)在過去十多年中獲得較大發(fā)展。今后機(jī)器學(xué)習(xí)將在理論概念、計(jì)算 機(jī)理、綜合技術(shù)和推廣應(yīng)用等方面開展新的研究。其中,對(duì)結(jié)構(gòu)模型、計(jì)算理論、 算法和混合學(xué)習(xí)的開發(fā)尤為重要。在這些方面,有許多事要做,有許多新問題需 要人們?nèi)ソ鉀Q。

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