1. 学习的定义(四种观点)
2. Simon的学习模型
3. 信息/知识的级别(level)
4. (传统)机器学习的方法
机器学习就是计算机自动获取知识,是知识工程三分支(表示知识、使用知识、获取知识)之一。
二. 学习的定义(四种观点)
1. 获取知识的过程
2. 掌握技能的过程
3. 系统改善自身性能的过程
4. 建立理论、形成假设、发现事物规律、进行归纳推理的过程
记忆学习(Rote Learning) LE = LK
记忆学习就是存储知识
——存储环境提供的或经计算和推导得到的知识。再需要时,可以直接检索知识库得到这些知识,而不必次计算和推导。
传授学习(Learning by Being Told) LE > LK
在这种学习方式下,由外部环境向系统提供一般性的指示或建议,系统把它们具体地转化为 细节知识,并加入知识库中。
传授学习的过程(5步):
1)要求(请求专家提出建议)
被动式:被动等待专家提供建议
主动式:主动吸引专家注意力,请求专家建议指导
2)解释
把建议转成内部表示形式
3)具体化
将内部表示形式转化为执行环节可用的规则。
这是由抽象到具体,由级别高到级别低的过程。
4)加入知识库
将新规则并入知识库。
注意:为防出现矛盾、冗余、环路等问题,要进行一致性检查。
5)评价
执行环节在使用中检验新规则(有假设成分)是否正确。如不正确,反馈给学习环节,自动删除或报告给专家;由专家确定故障原因,提出新建议。
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