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第5章机器学习
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7/31/2018
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《人工智能》
学习能力是人类智能的根本特征。人类通过学习来提高和改进自己的能力。学习的基本机制是把一种情况下成功的表现行为转移到另一种类似的新情况中。人的认识能力和智慧才能就是在毕生的学习中逐步形成、发展和完善。任何自然的智能系统都具备学习的能力。
机器学习是继专家系统之后人工智能应用的又一重要研究领域。本章主要介绍机器学习的有关知识及其主要的几种学习方法。
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《人工智能》
机器学习概述
机械学习
归纳学习
类比学习
解释学习
强化学习
知识发现
本章主要内容:
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《人工智能》
机器学习概述
什么是学习?
学习是人类具有的一种重要智能行为,但究竟什么是学习,长期以来却众说纷纭。
关于“学习”这一概念的主要观点:
学习是系统改进其性能的过程。这是西蒙的观点。
西蒙的观点:学习就是系统在不断重复的工作中对本身能力的增强或者改进,使得系统在下一次执行同样任务或类似任务时,会比现在做得更好或效率更高。
学习是获取知识的过程。这是从事专家系统研究的人们的观点。
学习是技能的获取。这是心理学家的观点。
学习是事物规律的发现过程。
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《人工智能》
基本的学习形式有2种:
(1)知识获取和技能求精。
例如,我们说某人学过物理。我们的意思是,此人已经掌握了有关物理学的基本概念,并且理解其含义,同时还懂得这些概念之间以及它们与物理世界之间的关系。
一般地,知识获取可看作学习新的符号信息,而这些符号信息是以有效方式与应用这种信息的能力相适应的。
(2)第二类学习形式是通过实践逐步改进机制和认知技能。
学习的很多过程都是由改进所学的技能组成。这些技能包括意识的或者机制的协调,而这种改进又是通过反复实践和从失败的行为中纠正偏差来进行的。例如骑自行车或弹钢琴等等。
知识获取的本质可能是一个自觉的过程,其结果产生新的符号知识结构和智力模型。而技能求精则是下意识地借助于反复实践来实现的。人类的学习一般表现为这两种活动的结合。
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《人工智能》
机器学习的定义
至今,还没有统一的“机器学习”定义,而且也很难给出一个公认的和准确的定义。
一般认为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。
更为严格的提法是:机器学习是一门研究机器获取新知识和新技能,并识别现有知识的学问。
最早的具有学习能力的程序:
1959年美国的塞缪尔(Samuel)设计了一个下棋程序,这个程序具有学习能力,它可以在不断的对奕中改善自己的棋艺。4年后,这个程序战胜了设计者本人。又过了3年,这个程序战胜了美国一个保持8年之久的常胜不败的冠军。
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《人工智能》
机器学习的发展史
机器学习的发展过程大体上可分为4个时期:
1、第一阶段是在50年代中叶到60年代中叶,属于热烈时期。
在这个时期,所研究的是“没有知识”的学习,即“无知”学习;其研究目标是各类自组织系统和自适应系统;指导本阶段研究的理论基础是早在40年代就开始研究的神经网络模型。在这个时期,我国研制了数字识别学习机。
2、第二阶段在60年代中叶至70年代中叶,被称为机器学习的冷静时期。
本阶段的研究目标是模拟人类的概念学习过程,并采用逻辑结构或图结构作为机器内部描述。这个时期正是我国“史无前例”的十年,对机器学习的研究不可能取得实质进展。
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《人工智能》
机器学习的发展史(2)
3、第三阶段从70年代中叶至80年代中叶,称为复兴时期。
在这个时期