机器学习09-copy

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北京航空航天大学软件开发环境国家重点实验室 Slide 1 第六章 机器学习 教材第 7 章
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北京航空航天大学软件开发环境国家重点实验室 Slide 2 1、机器学习相关基本概念 2、常用的机器学习方法 3、归纳学习框架 4、归纳学习的典型算法 - 变型空间搜索法 & ID3 决策树算法 机器学习
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北京航空航天大学软件开发环境国家重点实验室 Slide 3 定义: 1、使系统能适应某些变化,在下次完成类似的任务时,能做得比 前一次更有效。 机器学习概念 2、是针对某一特点领域进行知识自动获取的智能过程,可对所经 历的事物进行构造与修改。 ……。 总之: 从系统内部看 – 建立和修改知识结构; 从系统外部看 – 改善系统的性能,使之变得更快、更精确、 更健全
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北京航空航天大学软件开发环境国家重点实验室 Slide 4 人类学习 vs 机器学习 : 机器学习概念 ± 学习过程: 人类-缓慢; 机器-速成、高效 ± 学习的复制: 人类-不可复制; 机器-可复制 ± 学习的记忆: 人类-遗忘、更新; 机器-可永存 ± 学习的积累: 人类-长期、多种方式获取;机器-固定、方式有限
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北京航空航天大学软件开发环境国家重点实验室 Slide 5 环境、监督机制、学习单元、知识库、执行环节 机器学习概念 - 学习系统模型
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北京航空航天大学软件开发环境国家重点实验室 Slide 6 环境:提供知识、信息与工作对象等来源;环境提供的实例的准确性 、次序 抽象程度 与系统的学习效率有关 - 是否便于归纳等。 监督者:人或机器 - 选择训练实例、示教与指导学习过程、评判学习效果 环境反馈 - 自学习、自适应 学习单元:采集环境信息或接受监督者指导、根据机械式 、归纳 、类比 等不 同的学习方法进行相应的学习推理,修改原有知识、获取新的知识等 知识库:学习必备的先验知识,如公理、定理、基本概念等(不变);环境事 物有关的具体知识(可变);随环境变化的信息数据及中间结果等 执行环节:将所学知识应用于相应智能系统(专家系统);将所学效果反馈 到本系统,对学习效果进行评价、改进。 机器学习概念 - 学习系统模型
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