第9章机器学习与知识发现 第9章机器学习与知识发现 9,1机器学习概述 9.2符号学习 9.3神经网络学习 9,4知识发现与数据挖掘 习题九 BACK
第 9 章 机器学习与知识发现 9 第 9 章 机器学习与知识发现 9.1 机器学习概述 9.2 符号学习 9.3 神经网络学习 9.4 知识发现与数据挖掘 习题九
第9章机器学习与知识发现 91机器学习概述 9.1.1机器学习的概念 心理学中对学习的解释是:学习是指(人或动物)依靠经验 的获得而使行为持久变化的过程。人工智能和机器学习领域的 几位著名学者也对学习提出了各自的说法。如 Simon认为:如 果一个系统能够通过执行某种过程而改进它的性能,这就是学 习。 Minsky认为:学习是在人们头脑中(心理内部)进行有用的 变化。TomM. Mitchell在《机器学习》一书中对学习的定义 是:对于某类任务T和性能度P,如果一个计算机程序在T上以P 衡量的性能随着经验E而自我完善,那么,我们称这个计算机 程序从经验E中学习
第 9 章 机器学习与知识发现 9 9.1 机器学习概述 9.1.1 心理学中对学习的解释是: 学习是指(人或动物)依靠经验 的获得而使行为持久变化的过程。人工智能和机器学习领域的 几位著名学者也对学习提出了各自的说法。 如Simon认为:如 果一个系统能够通过执行某种过程而改进它的性能, 这就是学 习。Minsky认为: 学习是在人们头脑中(心理内部)进行有用的 变化。Tom M. Mitchell在《机器学习》一书中对学习的定义 是: 对于某类任务T和性能度P, 如果一个计算机程序在T上以P 衡量的性能随着经验E而自我完善, 那么, 我们称这个计算机 程序从经验E中学习
第9章机器学习与知识发现 9.1.2机器学习的原理 从以上对于学习的解释可以看出: 1)学习与经验有关。 (2)学习可以改善系统性能 (3)学习是一个有反馈的信息处理与控制过程。因为经验 是在系统与环境的交互过程中产生的,而经验中应该包含系统 输入、响应和效果等信息。因此经验的积累、性能的完善正是 通过重复这一过程而实现的
第 9 章 机器学习与知识发现 9 9.1.2 从以上对于学习的解释可以看出: (1) 学习与经验有关。 (2) 学习可以改善系统性能。 (3) 学习是一个有反馈的信息处理与控制过程。因为经验 是在系统与环境的交互过程中产生的,而经验中应该包含系统 输入、响应和效果等信息。因此经验的积累、性能的完善正是 通过重复这一过程而实现的
第9章机器学习与知识发现 品目标L 出拉 输入信息 决策)响应信息 反馈信息 执行 评估 要电大学 经验 图9-1机器学习原理1
第 9 章 机器学习与知识发现 9 图 9-1 机器学习原理1
第9章机器学习与知识发现 这里的输入信息是指系统在完成某任务时,接收到的环境 信息;响应信息是指对输入信息做出的回应;执行是指根据响 应信息实施相应的动作或行为。按图9-1,机器学习的流程就 是:①对于输入信息,系统根据目标和经验做出决策予以响 应,即执行相应动作;②对目标的实现或任务的完成情况进 行评估;③将本次的输入、响应和评价作为经验予以存储记 录。可以看出,第一次决策时系统中还无任何经验,但从第二 次决策开始,经验便开始积累。这样,随着经验的丰富,系统的 性能自然就会不断改善和提高
第 9 章 机器学习与知识发现 9 这里的输入信息是指系统在完成某任务时, 接收到的环境 信息; 响应信息是指对输入信息做出的回应;执行是指根据响 应信息实施相应的动作或行为。按图9-1, 机器学习的流程就 是: ① 对于输入信息, 系统根据目标和经验做出决策予以响 应, 即执行相应动作; ② 对目标的实现或任务的完成情况进 行评估; ③ 将本次的输入、响应和评价作为经验予以存储记 录。可以看出, 第一次决策时系统中还无任何经验, 但从第二 次决策开始, 经验便开始积累。这样, 随着经验的丰富, 系统的 性能自然就会不断改善和提高