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ICP DAS USA I-7017R-A5

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品牌:GE 规格:全新 材质:原装
产地:国外

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归纳学习(Learning from induction)。


  归纳学习是由教师或环境提供某概念的一些实例或反例,让学生通过归纳推理得出该概念的一般描述。这种学习的推理工作量远多于示教学习和演绎学习,因为环境并不提供一般性概念描述(如公理)。从某种程度上说,归纳学习的推理量也比类比学习大,因为没有一个类似的概念可以作为"源概念"加以取用。归纳学习是基本的,发展也较为成熟的学习方法,在人工智能领域中已经得到广泛的研究和应用。


  2、基于所获取知识的表示形式分类


  学习系统获取的知识可能有:行为规则、物理对象的描述、问题求解策略、各种分类及其它用于任务实现的知识类型。


  对于学习中获取的知识,主要有以下一些表示形式:


  1)代数表达式参数:学习的目标是调节一个固定函数形式的代数表达式参数或系数来达到一个理想的性能。


  2)决策树:用决策树来划分物体的类属,树中每一内部节点对应一个物体属性,而每一边对应于这些属性的可选值,树的叶节点则对应于物体的每个基本分类。


  3)形式文法:在识别一个特定语言的学习中,通过对该语言的一系列表达式进行归纳,形成该语言的形式文法。


  4)产生式规则:产生式规则表示为条件—动作对,已被极为广泛地使用。学习系统中的学习行为主要是:生成、泛化、特化(Specialization)或合成产生式规则。


  5)形式逻辑表达式:形式逻辑表达式的基本成分是命题、谓词、变量、约束变量范围的语句,及嵌入的逻辑表达式。


  6)图和网络:有的系统采用图匹配和图转换方案来有效地比较和索引知识。


  7)框架和模式(schema):每个框架包含一组槽,用于描述事物(概念和个体)的各个方面。


  8)计算机程序和其它的过程编码:获取这种形式的知识,目的在于取得一种能实现特定过程的能力,而不是为了推断该过程的内部结构。


  9)神经网络:这主要用在联接学习中。学习所获取的知识,后归纳为一个神经网络。


  10)多种表示形式的组合:有时一个学习系统中获取的知识需要综合应用上述几种知识表示形式。


  根据表示的程度,可将知识表示形式分为两大类:泛化程度高的粗粒度符号表示、??泛化程度低的精粒度亚符号(sub-symbolic)表示。像决策树、形式文法、产生式规则、形式逻辑表达式、框架和模式等属于符号表示类;而代数表达式参数、图和网络、神经网络等则属亚符号表示类。 3、按应用领域分类


  目前主要的应用领域有: 专家系统、认知模拟、规划和问题求解、数据挖掘、网络信息服务、图象识别、故障诊断、自然语言理解、机器人和博弈等领域。


  从机器学习的执行部分所反映的任务类型上看,目前大部分的应用研究领域基本上集中于以下两个范畴:分类和问题求解。


  (1)分类任务要求系统依据已知的分类知识对输入的未知模式(该模式的描述)作分析,以确定输入模式的类属。相应的学习目标就是学习用于分类的准则(如分类规则)。


  (2)问题求解任务要求对于给定的目标状态,??寻找一个将当前状态转换为目标状态的动作序列;机器学习在这一领域的研究工作大部分集中于通过学习来获取能提高问题求解效率的知识(如搜索控制知识,启发式知识等)。

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