第七章机器学习 S7.1基本概念 1机器学习 (1)学习：没有一个精确，公认的定义，主要有以下几 种观点： ①学习是系统改进其性能的过程，西蒙1980年提出的 ②学习是获取知识的过程 ③学习是技能的获取（弹钢琴） ④学习是事物规律的发现过程 学习是一个有特定目的的知识获取过程，其内在 行为是获取知识，积累经验，发现规律，外部表现是 改进性能，适应环境，实现系统的自我完善
第七章 机器学习 §7.1 基本概念 1 机器学习 (1)学习：没有一个精确，公认的定义，主要有以下几 种观点： ①学习是系统改进其性能的过程，西蒙1980年提出的 ②学习是获取知识的过程 ③学习是技能的获取（弹钢琴） ④学习是事物规律的发现过程 学习是一个有特定目的的知识获取过程，其内在 行为是获取知识，积累经验，发现规律，外部表现是 改进性能，适应环境，实现系统的自我完善
(2)机器学习：是计算机能模拟人的学习行为， 自动地通过学习获取知识和技能，不断改善 性能，实现自我完善。机器学习的研究围绕 三个方面： ①学习机理的研究：对人类学习机制的研究 ②学习方法的研究：研究人类学习过程 ③面向任务的研究 2学习系统：是能够在一定程度上实现机器学 习的系统，一个学习系统应具有如下条件和 能力。 (1)具有适当的学习环境 环境：学习系统进行学习时的信息来源
(2)机器学习：是计算机能模拟人的学习行为， 自动地通过学习获取知识和技能，不断改善 性能，实现自我完善。机器学习的研究围绕 三个方面： ①学习机理的研究：对人类学习机制的研究 ②学习方法的研究：研究人类学习过程 ③面向任务的研究 2 学习系统：是能够在一定程度上实现机器学 习的系统，一个学习系统应具有如下条件和 能力。 (1)具有适当的学习环境 环境：学习系统进行学习时的信息来源
例学习系统是学生，环境就是教师，书本，各种应 用、实践过程。学习系统用于专家系统的获取时， 环境是领域专家，文字资料，图像等。博弈时，环 境是博弈的对手和千变万化的棋局。 (2)具有一定的学习能力 学习，验证 (3)能应用学习到的知识求解问题 能把学到的信息用于未来的估计，分类，决策， 控制 (4)能提高系统的性能 环境 学习 知识库 执行与评价
例 学习系统是学生，环境就是教师，书本，各种应 用、实践过程。学习系统用于专家系统的获取时， 环境是领域专家，文字资料，图像等。博弈时，环 境是博弈的对手和千变万化的棋局。 (2)具有一定的学习能力 学习，验证 (3)能应用学习到的知识求解问题 能把学到的信息用于未来的估计，分类，决策， 控制 (4)能提高系统的性能 环境 学习 知识库 执行与评价
● 学习是通过对环境的搜索取得外部信息，然后 分析，综合类比，归纳获得知识，将知识送入 知识库并进行适当的组织，拟定用于处理系统 面临的现实问题，评价用于验证执行环节执行 的效果。 。评价有两种： ①把评价时所需的性能指标直接建立在系统中有 由系统对执行环节得到的结果进行评价 ②由人来协助完成评价工作 3机器学习的发展，分三个阶段 (1)神经元模型的研究 。20世纪50年代中期，主要研究工作是应用决策 理论的方法研制可适应环境的通用学习系统
• 学习是通过对环境的搜索取得外部信息，然后 分析，综合类比，归纳获得知识，将知识送入 知识库并进行适当的组织，拟定用于处理系统 面临的现实问题，评价用于验证执行环节执行 的效果。 • 评价有两种： ①把评价时所需的性能指标直接建立在系统中有 由系统对执行环节得到的结果进行评价 ②由人来协助完成评价工作 3 机器学习的发展，分三个阶段 (1)神经元模型的研究 • 20世纪50年代中期，主要研究工作是应用决策 理论的方法研制可适应环境的通用学习系统
·1957年罗森勃拉特提出感知器模型，由阈值型神经元 组成，试图模拟动物和人脑的感知及学习能力 ·塞缪尔研制的具有自学习，自组织，自适应能力的跳 棋程序 (2)符号学习的研究 ·20世纪70年代中期，研究者们力图在高层只是符号表 示的基础上建立人类的学习模型，用逻辑的演绎及归 纳推理代替数值的或统计的方法 ·莫斯托夫的指导式学习 温斯顿和卡鲍尼尔的类比学习 尼切尔等人的解释学习 (3)连接学习的研究 ·20世纪80年代
• 1957年罗森勃拉特提出感知器模型，由阈值型神经元 组成，试图模拟动物和人脑的感知及学习能力 • 塞缪尔研制的具有自学习，自组织，自适应能力的跳 棋程序 (2)符号学习的研究 • 20世纪70年代中期，研究者们力图在高层只是符号表 示的基础上建立人类的学习模型，用逻辑的演绎及归 纳推理代替数值的或统计的方法 • 莫斯托夫的指导式学习 温斯顿和卡鲍尼尔的类比学习 尼切尔等人的解释学习 (3)连接学习的研究 • 20世纪80年代