人工智能課培訓(xùn)課件PPT(共 51張)

1、第五章 機(jī)器學(xué)習(xí) 概述 實(shí)例學(xué)習(xí) 第五章 機(jī)器學(xué)習(xí) 概述 實(shí)例學(xué)習(xí) 機(jī)器學(xué)習(xí) 概述 什么是機(jī)器學(xué)習(xí)？ Simon（1983）：學(xué)習(xí)就是系統(tǒng)中的變化，這種 變化使系統(tǒng)比以前更有效地去做同樣的工作。 Minsky (1985)：學(xué)習(xí)是在我們頭腦中（心里內(nèi) 部）進(jìn)行有用的變化。 學(xué)習(xí)是一種具有多側(cè)面的現(xiàn)象。學(xué)習(xí)的過程有： 獲取新的陳述性知識、通過教育或?qū)嵺`發(fā)展機(jī) 械技能和認(rèn)知能力、將新知識組織成為通用化 和有效的表達(dá)形式、借助觀察和實(shí)驗發(fā)現(xiàn)新的 事實(shí)和新的理論。 機(jī)器學(xué)習(xí) 概述 基本形式 知識獲取和技能求精。 學(xué)習(xí)的本質(zhì)就是獲取新的知識。包括物理系 統(tǒng)和行為的描述和建模，構(gòu)造客觀現(xiàn)實(shí)的表 示。知識獲

2、取 通過實(shí)踐逐漸改造機(jī)制和認(rèn)知技能。 例：騎自行車。這些技能包括意識的或機(jī)制 的協(xié)調(diào)。這種改進(jìn)又是通過反復(fù)實(shí)踐和從失 敗的行為中糾正偏差來進(jìn)行的。 技能求精 機(jī)器學(xué)習(xí) 概述 基本形式 知識獲取的本質(zhì)可能是一個自覺的過程， 其結(jié)果是產(chǎn)生新的符號知識結(jié)構(gòu)和智力 模型。而技能求精則是下意識地借助于 反復(fù)地實(shí)踐來實(shí)現(xiàn)的。本章只涉及學(xué)習(xí) 的知識獲取問題。 機(jī)器學(xué)習(xí) 概述 為什么要研究機(jī)器學(xué)習(xí)？ 人工智能主要是為了研究人的智能， 模仿其機(jī)理將其應(yīng)用于工程的科學(xué)。 在這個過程中必然會問道：“人類怎 樣做才能獲取這種特殊技能（或知 識）？”。 . 機(jī)器學(xué)習(xí) 概述 為什么要研究機(jī)器學(xué)習(xí)？ . 當(dāng)前人工智能研究的

3、主要障礙和發(fā)展方向 之一就是機(jī)器學(xué)習(xí)。包括學(xué)習(xí)的計算理論 和構(gòu)造學(xué)習(xí)系統(tǒng)?，F(xiàn)在的人工智能系統(tǒng)還 完全沒有或僅有很有限的學(xué)習(xí)能力。系統(tǒng) 中的知識由人工編程送入系統(tǒng)，知識中的 錯誤也不能自動改正。也就是說，現(xiàn)有的 大多數(shù)人工智能是演繹的、沒有歸納推理， 因而不能自動獲取和生成知識。 . 機(jī)器學(xué)習(xí) 概述 為什么要研究機(jī)器學(xué)習(xí)？ . 未來的計算機(jī)將有自動獲取知識的能 力，它們直接由書本學(xué)習(xí)，通過與人 談話學(xué)習(xí)，通過觀察學(xué)習(xí)。它們通過 實(shí)踐自我完善，克服人的存儲少、效 率低、注意力分散、難以傳送所獲取 得知識等局限性。一臺計算機(jī)獲取的 知識很容易復(fù)制給任何其它機(jī)器。 機(jī)器學(xué)習(xí) 概述 實(shí)現(xiàn)的困難： 預(yù)測難

4、：學(xué)習(xí)后知識庫發(fā)生了什么變 化，系統(tǒng)功能的變化的預(yù)測。 歸納推理：現(xiàn)有的歸納推理只保證假， 不保證真。演繹推理保真。而且，歸 納的結(jié)論是無限多的，其中相當(dāng)多是 假的，給生成的知識帶來不可靠性。 機(jī)器目前很難觀察什么重要、什么有 意義。 機(jī)器學(xué)習(xí) 概述 發(fā)展歷史 神經(jīng)系統(tǒng)模型和決策理論 50年代開始。其特點(diǎn)是對開始與無初始結(jié)構(gòu)和 面向作業(yè)知識的通用學(xué)習(xí)系統(tǒng)感興趣。包括構(gòu)造 多種具有隨機(jī)或部分隨機(jī)的初始結(jié)構(gòu)的基于神經(jīng) 模型的機(jī)器。這些系統(tǒng)一般稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或自組 織系統(tǒng)。由于當(dāng)時計算機(jī)技術(shù)狀態(tài)，多停留在理 論和硬件上。這些元件類似于神經(jīng)元，他們實(shí)現(xiàn) 簡單的邏輯功能。 機(jī)器學(xué)習(xí) 概述 發(fā)展歷史 神經(jīng)系

5、統(tǒng)模型和決策理論 1965年左右，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)驗?zāi)Ｊ綄?dǎo)致了模式識別 這一新學(xué)科以及機(jī)器學(xué)習(xí)的決策理論方法。這種 方法中學(xué)習(xí)就是從給定的一組經(jīng)過選擇的例子中 獲得判斷函數(shù)，有線性的、多項式的、或相關(guān)的 形式。 當(dāng)時，Samuel(1059-1963)的跳棋程序是最著名 的成功的學(xué)習(xí)系統(tǒng)之一。達(dá)到了跳棋大師的水平。 機(jī)器學(xué)習(xí) 概述 符號概念獲取 1975年左右提出的。這類學(xué)習(xí)過程通過 分析一些概念的正例和反例構(gòu)造出這些 概念的符號表示。表示的形式一般是邏 輯表達(dá)式、決策樹、產(chǎn)生式規(guī)則或語義 網(wǎng)絡(luò)。代表有Winston的ARCH。 機(jī)器學(xué)習(xí) 概述 知識加強(qiáng)和論域?qū)Ｓ脤W(xué)習(xí) 此方法是70年代中期開始，沿著

6、符號主義 路線進(jìn)行的。在原有基礎(chǔ)上逐步加強(qiáng)、重 于專業(yè)的專用性。強(qiáng)調(diào)使用面向任務(wù)的知 識和它對學(xué)習(xí)過程的引導(dǎo)作用。系統(tǒng)包括 預(yù)先確定的概念、知識結(jié)構(gòu)、輪域約束、 啟發(fā)式規(guī)則和論域有關(guān)的變換。系統(tǒng)在開 始并不具有所有的屬性或概念，在學(xué)習(xí)過 程中系統(tǒng)應(yīng)得到一些新的屬性或概念。 沒有絕對的學(xué)習(xí)方法。許多系統(tǒng)體現(xiàn) 出上述途徑的組合。 機(jī)器學(xué)習(xí) 概述 機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)入新階段的重要表現(xiàn)： （近十年） 機(jī)器學(xué)習(xí)已成為新的邊緣科學(xué)并在 高校形成一門課程。它綜合應(yīng)用心理 學(xué)、生物學(xué)和神經(jīng)生理學(xué)以及數(shù)學(xué)、 自動化和計算機(jī)科學(xué)形成機(jī)器學(xué)習(xí)理 論基礎(chǔ)。 機(jī)器學(xué)習(xí) 概述 機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)入新階段的重要表現(xiàn)： （近十年） 結(jié)合各種

7、學(xué)習(xí)方法，取長補(bǔ)短的多 種形式的集成學(xué)習(xí)系統(tǒng)的研究正在 興起。特別是連接學(xué)習(xí)，符號學(xué)習(xí) 的耦合可以更好地解決連續(xù)性信號 處理中知識與技能的獲取與求精問 題而受到重視。 機(jī)器學(xué)習(xí) 概述 機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)入新階段的重要表現(xiàn)： （近十年） 機(jī)器學(xué)習(xí)與人工智能各種基礎(chǔ)問題 的統(tǒng)一性觀點(diǎn)正在形成。例如：學(xué) 習(xí)與問題求解結(jié)合進(jìn)行，知識表達(dá) 便于學(xué)習(xí)的觀點(diǎn)產(chǎn)生了通用智能系 統(tǒng)SOAR的組塊學(xué)習(xí)。類比學(xué)習(xí)與 問題求解結(jié)合的基于案例學(xué)習(xí)已成 為經(jīng)驗學(xué)習(xí)的重要方向。 機(jī)器學(xué)習(xí) 概述 機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)入新階段的重要表現(xiàn)： （近十年） 各種學(xué)習(xí)方法的應(yīng)用范圍不斷擴(kuò)大，一部分 已形成商品。歸納學(xué)習(xí)的知識獲取工具已在 診斷分類性專家

8、系統(tǒng)中廣泛應(yīng)用。連接學(xué)習(xí) 在聲圖文識別中占優(yōu)勢。分析學(xué)習(xí)用于設(shè)計 綜合性專家系統(tǒng)。遺傳算法與強(qiáng)化學(xué)習(xí)在工 程控制中有較好的應(yīng)用前景。與符號系統(tǒng)耦 合的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)連接學(xué)習(xí)將在企業(yè)的智能管理 與智能機(jī)器人運(yùn)動規(guī)劃中發(fā)揮作用。 機(jī)器學(xué)習(xí) 概述 機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)入新階段的重要表現(xiàn)： （近十年） 與機(jī)器學(xué)習(xí)有關(guān)的學(xué)術(shù)活動空前活 躍。國際上除每年一次的機(jī)器學(xué)習(xí) 研究會外，還有計算機(jī)學(xué)習(xí)理論會 議及遺傳算法會議。 機(jī)器學(xué)習(xí) 概述 機(jī)器學(xué)習(xí)模型 學(xué)習(xí)是建立理論、形成假設(shè)和進(jìn)行歸納推理的過程。 整個過程包括：信息的存儲、知識的處理兩部分 環(huán)境學(xué)習(xí)環(huán)節(jié)知識庫 執(zhí)行環(huán)節(jié) 機(jī)器學(xué)習(xí) 概述 分類：按學(xué)習(xí)策略 機(jī)械是學(xué)習(xí)和直接輸

9、入新知識（記憶學(xué)習(xí)） 學(xué)習(xí)這不需要進(jìn)行任何推理或知識轉(zhuǎn)換，將知識直 接裝進(jìn)機(jī)器中。 根據(jù)示教學(xué)習(xí)（傳授學(xué)習(xí)、指點(diǎn)學(xué)習(xí)） 從老師或其它有結(jié)構(gòu)的事物獲取知識。要求學(xué)習(xí)者 將輸入語言的知識轉(zhuǎn)換成它本身的內(nèi)部表示形式。 并把新的信息和它原有的知識有機(jī)地結(jié)合為一體。 . 機(jī)器學(xué)習(xí) 概述 . 通過類推學(xué)習(xí)（演繹學(xué)習(xí)） 學(xué)習(xí)者找出現(xiàn)有知識中所要產(chǎn)生的新概念或技能十 分類似的部分。將它們轉(zhuǎn)換或擴(kuò)大成適合新情況的 形式，從而取得新的事實(shí)或技能。 從例子中學(xué)習(xí)（歸納學(xué)習(xí)） 給學(xué)習(xí)者提供某一概念的一組正例和反例，學(xué)習(xí)者 歸納出一個總的概念描述，是它適合于所有的正例 且排除所有的反例。（目前研究較多的一種方法） .

10、機(jī)器學(xué)習(xí) 概述 . 類比學(xué)習(xí) 演繹學(xué)習(xí)與歸納學(xué)習(xí)的組合。匹配不同論域的描述、 確定公共的結(jié)構(gòu)。以次作為類比映射的基礎(chǔ)。尋找 公共子結(jié)構(gòu)是歸納推理，而實(shí)現(xiàn)類比映射是演繹推 理。 機(jī)器學(xué)習(xí) 概述 研究目的 希望得到通用的算法 研究了解學(xué)習(xí)知識的模型、認(rèn)知模型 解決實(shí)際問題的知識庫域系統(tǒng)，達(dá)到工程目 標(biāo) 研究特點(diǎn) 不可預(yù)測性 第五章 機(jī)器學(xué)習(xí) 概述 實(shí)例學(xué)習(xí) 第五章 機(jī)器學(xué)習(xí) 概述 實(shí)例學(xué)習(xí) 實(shí)例學(xué)習(xí) 概述 50年代興起的實(shí)例學(xué)習(xí)是歸納學(xué)習(xí)的一種。目前實(shí) 例學(xué)習(xí)在某些系統(tǒng)中的應(yīng)用已成為機(jī)器學(xué)習(xí)走向?qū)?踐的先導(dǎo)。 環(huán)境提供給系統(tǒng)一些特殊的實(shí)例，這些實(shí)例事先由 施教者劃分為正例和反例。實(shí)例學(xué)習(xí)系統(tǒng)由此進(jìn)

11、行 歸納推理得到一般規(guī)則。 環(huán)境提供給學(xué)習(xí)環(huán)節(jié)的正例和反例是低水平的信息， 這是特殊情況下執(zhí)行環(huán)節(jié)的行為。學(xué)習(xí)環(huán)節(jié)歸納出 的規(guī)則是高水平的信息，可以在一般情況下用這些 規(guī)則指導(dǎo)執(zhí)行環(huán)節(jié)的工作。 實(shí)例學(xué)習(xí) 實(shí)例學(xué)習(xí)的兩個空間模型 例子 空間 規(guī)則 空間 選擇例子 解釋例子 實(shí)例學(xué)習(xí) 兩個空間模型 描述 例子空間的描述語言可以描述所有例子；規(guī)則空間的可以描 述所有規(guī)則。 例如：紙牌， 同花5張 正例：(2, c), (3, c), (5, c), (J, c), (A, c), 其中c，草花club 規(guī)則：描述一手牌的全部謂詞表達(dá)式的集合。 符號：SUIT(花色)，RANK（點(diǎn)數(shù)） 常量：A, 2

12、, 3, , 10. J, Q, K, clubs(草花), diamonds(方塊), hearts（紅桃）, spades(黑桃) 合取連接詞， 存在量詞 所以有規(guī)則：對c1, c2, c3, c4, c5 SUIT(c1, *)SUIT(c2, *)SUIT(c3, *)SUIT(c4, *)SUIT(c5, *) 實(shí)例學(xué)習(xí) 兩個空間模型 例子空間 示教例子的質(zhì)量。不能有錯，同時提供正例和反例， 逐步分批由選擇地送入。 選擇的條件：最有力地劃分規(guī)則空間；證實(shí)肯定假 設(shè)規(guī)則的集合；否定否定假設(shè)規(guī)則的集合。 搜索方法。 實(shí)例學(xué)習(xí) 兩個空間模型 解釋例子 解釋例子的目的是從例子中提出用于搜索空

13、間的信 息。把示教離子變換成易于進(jìn)行符號歸納的形式。 例如：Winston的積木世界中的“拱”的概念。 B C A 實(shí)例學(xué)習(xí) 兩個空間模型 規(guī)則空間 最根本，真正學(xué)習(xí)的部分。 定義：一套符號來規(guī)定表示規(guī)則的算符、術(shù)語，所 有的描述都在其中。 歸納方法：從特殊到一般的推理 常量化為變量。例P189，從幾個正例中找到共性的部分改 成變量。 去掉條件。同上例。去掉牌點(diǎn)數(shù)這個條件 增加選擇（析取）。例人臉牌。從RANK(c1, J), RANK(c2, K)推出還有RANK(c3, Q) 曲線擬合。幾組值，解方程或用最小二乘法擬合成一條曲 線或曲面。 實(shí)例學(xué)習(xí) 兩個空間模型（規(guī)則空間） 不管是去掉還是

14、增加，都是擴(kuò)大范圍。把已有的 知識總結(jié)歸納推廣。但是要小心。越快越強(qiáng)的方 法越容易出錯。原因是歸納推理方法是保假不保 真。 實(shí)際上沒有很嚴(yán)格的具體方法。 因此，用歸納方法的過程就是搜索過程。找到包 含在少數(shù)例子中的正確信息。歸納出錯就要回溯。 要經(jīng)常檢驗，用新例子去否定歸納出的錯誤規(guī)則。 即解釋例子和選擇例子的反復(fù)，反復(fù)于例子空間 和規(guī)則空間之間。 實(shí)例學(xué)習(xí) 兩個空間模型（規(guī)則空間） 對規(guī)則空間的要求 表示用適應(yīng)于歸納。如：有謂詞才可以增減；有狀態(tài)空間 才能擬合。不同的歸納方法要求不同的規(guī)則表示方法。如 果規(guī)則空間描述的語言的表達(dá)能力較弱，可以使用的歸納 方法就比較少，規(guī)則空間的搜索反謂就比較

15、小，搜索就比 較容易。但解決的問題就較少。因此，設(shè)計是在規(guī)則空間 表達(dá)能力與規(guī)則空間搜索難度之間進(jìn)行權(quán)衡。 表示和例子的一致。如相差很大，解釋例子和選擇例子的 過程就很復(fù)雜。 引入新術(shù)語（規(guī)則空間）。當(dāng)表示語言不能描述學(xué)習(xí)過程 中產(chǎn)生的新狀態(tài)時，要產(chǎn)生新的術(shù)語。 實(shí)例學(xué)習(xí) 兩個空間模型（規(guī)則空間） 搜索規(guī)則空間的方法 最終的目的是為了搜索，先建立一個假設(shè)空間，在 其中進(jìn)行搜索。 方法：怎樣改進(jìn)假設(shè)規(guī)則機(jī)，以便求得要求的規(guī)則。 變形空間法Version-space：數(shù)據(jù)驅(qū)動 改進(jìn)假設(shè)法Hypothesis-refinement：數(shù)據(jù)驅(qū)動 產(chǎn)生與測試Generate and Test：模型驅(qū)動 方

16、案示例法Schema Instantiation：模型驅(qū)動 選擇例子。 選擇合適的例子，以能更好的搜索。 實(shí)例學(xué)習(xí) 實(shí)例學(xué)習(xí)的分類 按搜索方法分類： 變形空間法；改進(jìn)假設(shè)法；產(chǎn)生與測試法；方案示例法 按論域分類： 數(shù)字表示：多用于電子工程、系統(tǒng)理論和模式分析 知識：多項式、矩陣；系統(tǒng)：自適應(yīng)系統(tǒng)；任務(wù)：模式分 類、自適應(yīng)控制、濾波等。 符號表示：AI領(lǐng)域主要研究對象。 知識：符號的特征向量、一階謂詞、產(chǎn)生式規(guī)則、框架、 語義網(wǎng)絡(luò)； 實(shí)例學(xué)習(xí) 實(shí)例學(xué)習(xí)的分類 按任務(wù)復(fù)雜程度分類： 學(xué)習(xí)單個概念：最基本的 學(xué)習(xí)多個概念：歸納出多個相互獨(dú)立的概念 學(xué)習(xí)執(zhí)行多步任務(wù)： 一個操作序列去完成任務(wù)，即執(zhí)行環(huán)

17、節(jié)對任務(wù)要 規(guī)劃。 實(shí)例學(xué)習(xí) 學(xué)習(xí)單個概念 概念：采用謂詞邏輯的知識表示時，一個概念就是 一個謂詞公式。 學(xué)習(xí)單個概念就是給系統(tǒng)一個概念的若干正例合反 例，系統(tǒng)由此歸納出表示這個概念的謂詞公式。 過程： 給定：概念的表示語言；正例和反例 尋找：一條規(guī)則。覆蓋全部正例，不覆蓋全部反 例。 實(shí)例學(xué)習(xí) 學(xué)習(xí)單個概念 變形空間法 變形空間方法以整個規(guī)則空間為初始的假設(shè)規(guī)則集 合H。依據(jù)示教例子中的信息，對集合H進(jìn)行一般 化或特殊化處理。逐步縮小集合H，最后使H收斂 為只含有要求的規(guī)則 由于被搜索的空間H逐步縮小，故稱為變形空間。 例:p.198 實(shí)例學(xué)習(xí) 學(xué)習(xí)單個概念（變形空間法） 搜索：使用一個可能

18、合理的假設(shè)規(guī)則的集合H，H 是規(guī)則空間的子集，是規(guī)則空間中間的一段。H中 最一般的元素組成的子集稱為G集合，最特殊的元 素組成的子集稱為S集合。（H是上界G和下界S之間 的一段。 ） 學(xué)習(xí)基本思想：盡可能合理的進(jìn)行特殊化和一般化 處理，通過搜索減小H，找到一個假設(shè)規(guī)則。 具體方法：消除候選元素法，見 p.199 例子：p.200 實(shí)例學(xué)習(xí) 學(xué)習(xí)單個概念（變形空間法） 結(jié)論 S是規(guī)則充分條件，G是規(guī)則必要條件的集合。 學(xué)習(xí)結(jié)束時找到的應(yīng)是充分必要條件。 正例的主要工作是對S一般化，反例是對G特殊 化。搜索的過程是在例子的引導(dǎo)下，數(shù)據(jù)驅(qū)動。 遵循的是變量優(yōu)先的原則。 實(shí)例學(xué)習(xí) 學(xué)習(xí)單個概念（變形空

19、間法） 變形空間法的優(yōu)缺點(diǎn)： 搜索空間太大，有可能引起計算爆炸問題（規(guī)則 總地來說是越擴(kuò)越多） 抗干擾性差，所有數(shù)據(jù)驅(qū)動方法的通病。解決方 法：例子一組一租地給。 采用析取規(guī)則，即此算法不可能發(fā)現(xiàn)“或”的關(guān) 系。 實(shí)例學(xué)習(xí) 學(xué)習(xí)單個概念 改進(jìn)假設(shè)方法 也是數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法。用改進(jìn)操作來修改規(guī)則空間 中的假設(shè)。然后根據(jù)示教例子用啟發(fā)式方法選擇這 些操作。 例子：p.205 優(yōu)點(diǎn)： 能發(fā)現(xiàn)實(shí)質(zhì)變量間關(guān)系 缺點(diǎn)： 僅能在特殊情況下才能使用操作。變量的選樣，對 例子的提供很敏感 實(shí)例學(xué)習(xí) 學(xué)習(xí)單個概念 產(chǎn)生與測試方法 模型驅(qū)動的方法。 例子：見p.207 優(yōu)點(diǎn)：比變形空間法更快，存儲量更少，抗干擾。 即

20、使例子中有干擾，就選覆蓋大多數(shù)例子的規(guī)則即 可。 缺點(diǎn)：沒有很完善的模型指導(dǎo)修剪和結(jié)束搜索。同 時，因為修剪所以不完備，不一定能找到全部合格 的概念。而且一次需要全部例子，不適合于逐步學(xué) 習(xí)。 實(shí)例學(xué)習(xí) 學(xué)習(xí)單個概念 方案示例方法 模型驅(qū)動的方法。常用于理解性任務(wù)。如：圖像、 語音、自然語言理解。 例子：見p.211 優(yōu)點(diǎn)： 可以很快找到要求規(guī)則，抗干擾性好 缺點(diǎn)： 難以劃分出幾種方案。有的規(guī)則不能被現(xiàn)有的方案 覆蓋。每個方案要專門研究，使用不同的解釋方法。 實(shí)例學(xué)習(xí) 學(xué)習(xí)多個概念 單個規(guī)則：可存在規(guī)則將空間一分為二 規(guī)則集合有相交，主要問題是重疊部分。 學(xué)習(xí)多步任務(wù) 多步學(xué)習(xí)就是選擇一系列規(guī)

21、則，去完成一系列步驟。 如下棋，積分。 難點(diǎn) 多規(guī)則一起使用，規(guī)則之間的相互聯(lián)系，影響。 獎罰分配問題 透明度 例子：見p.229 第五章 機(jī)器學(xué)習(xí) The End. 機(jī)器學(xué)習(xí) 概述 環(huán)境：工作對象，外部環(huán)境 信息水平。高水平的抽象，需具體化成為知識；低 水平的特殊（實(shí)例），需一般化成為知識。 信息質(zhì)量。正確無干擾的；適當(dāng)選樣例子合適的； （學(xué)習(xí)）次序合適。 信息質(zhì)量對學(xué)習(xí)難度有明顯影響。如施教者向系 統(tǒng)提供準(zhǔn)確的施教例子，而且提供例子的次序也有 利于學(xué)習(xí)，則容易進(jìn)行歸納。反之難以歸納。 機(jī)器學(xué)習(xí) 概述 知識庫 形式：知識表示形式。如特征向量、謂詞演算式、 產(chǎn)生式規(guī)則、過程、語義網(wǎng)絡(luò)、框架等。

22、 需要考慮： 可表達(dá)性。要能描述缺乏內(nèi)在結(jié)構(gòu)的事物。以一個特征集 合或其它東西來描述事物。推理難易性。常用的推理是比 較兩個描述是否等效。如：向量容易、謂詞難。 可修改性。知識是否可修改 可擴(kuò)充性。學(xué)習(xí)系統(tǒng)通過增加詞典條目和表示結(jié)構(gòu)來擴(kuò)大 表示能力，以學(xué)習(xí)更復(fù)雜的知識 內(nèi)容：要有相當(dāng)?shù)某跏贾R 機(jī)器學(xué)習(xí) 概述 執(zhí)行環(huán)節(jié) 任務(wù)的復(fù)雜性 單個概念：最簡單：是與否，沒有實(shí)用價值。 多個概念，多步任務(wù)（規(guī)劃問題） 反饋 通過執(zhí)行結(jié)果、評價學(xué)習(xí)結(jié)果。即評價知識本身。 可用知識庫做評價，也可用環(huán)境作為客觀執(zhí)行標(biāo)準(zhǔn) 透明度 不僅了解執(zhí)行的結(jié)果，也要了解推理過程。這樣系 統(tǒng)容易分析。 實(shí)例學(xué)習(xí) 學(xué)習(xí)單個概念

23、一般規(guī)則空間排序示意圖 G S 更一般 更特殊 第五章 機(jī)器學(xué)習(xí) The End. 11、人生的某些障礙，你是逃不掉的。與其費(fèi)盡周折繞過去，不如勇敢地攀登，或許這會鑄就你人生的高點(diǎn)。 12、有些壓力總是得自己扛過去，說出來就成了充滿負(fù)能量的抱怨。尋求安慰也無濟(jì)于事，還徒增了別人的煩惱。 13、認(rèn)識到我們的所見所聞都是假象，認(rèn)識到此生都是虛幻，我們才能真正認(rèn)識到佛法的真相。錢多了會壓死你，你承受得了嗎?帶，帶不走，放，放不下。時時刻刻發(fā)悲心，饒益眾生為他人。 14、夢想總是跑在我的前面。努力追尋它們，為了那一瞬間的同步，這就是動人的生命奇跡。 15、懶惰不會讓你一下子跌倒，但會在不知不覺中減少你

24、的收獲;勤奮也不會讓你一夜成功，但會在不知不覺中積累你的成果。人生需要挑戰(zhàn)，更需要堅持和勤奮! 16、人生在世：可以缺錢，但不能缺德;可以失言，但不能失信;可以倒下，但不能跪下;可以求名，但不能盜名;可以低落，但不能墮落;可以放松，但不能放縱;可以虛榮，但不能虛偽;可以平凡，但不能平庸;可以浪漫，但不能浪蕩;可以生氣，但不能生事。 17、人生沒有筆直路，當(dāng)你感到迷茫、失落時，找?guī)撞窟@種充滿正能量的電影，坐下來靜靜欣賞，去發(fā)現(xiàn)生命中真正重要的東西。 18、在人生的舞臺上，當(dāng)有人愿意在臺下陪你度過無數(shù)個沒有未來的夜時，你就更想展現(xiàn)精彩絕倫的自己。但愿每個被努力支撐的靈魂能吸引更多的人同行。 19、

25、積極的人在每一次憂患中都看到一個機(jī)會，而消極的人則在每個機(jī)會中看到了某種憂患。莫找借口失敗，只找理由成功。 20、每一個成就和長進(jìn)，都蘊(yùn)含著曾經(jīng)受過的寂寞、灑過的汗水、流過的眼淚。許多時候不是看到希望才去堅持，而是堅持了才能看到希望。 1、有時候，我們活得累，并非生活過于刻薄，而是我們太容易被外界的氛圍所感染，被他人的情緒所左右。 2、身材不好就去鍛煉，沒錢就努力去賺。別把窘境遷怒于別人，唯一可以抱怨的，只是不夠努力的自己。 3、大概是沒有了當(dāng)初那種毫無顧慮的勇氣，才變成現(xiàn)在所謂成熟穩(wěn)重的樣子。 4、世界上只有想不通的人，沒有走不通的路。將帥的堅強(qiáng)意志，就像城市主要街道匯集點(diǎn)上的方尖碑一樣，在軍事藝術(shù)中占有十分突出的地位。 5、世上最美好的事是：我已經(jīng)長大，父母還未老;我有能力報答，父母仍然健康。 6、沒什么可怕的，大家都一樣，在試探中不斷前行。 7、時間就像一張網(wǎng)，你撒