第9章机器学习与知积发现 9.2符号学习 9.2.1记忆学习 记忆学习也称死记硬背学习或机械学习。这种学习方法不 要求系统具有对复杂问题求解的能力，也就是没有推理能力， 系统的学习方法就是直接记录与问题有关的信息，然后检索并 利用这些存储的信息来解决问题。例如，对于某个数据x,经过 某种计算过程得到的结果是y,那么系统就把(x,y)作为联想对 存储起来，以后再要对x作同样的计算时，就可通过查询（而不是 计算)直接得到y。又如，对于某个事实A,经过某种推理而得到 结论B,那么就可把序对(A,B)作为一条规则而记录下来，以后 就可以由A直接得到B
第 9 章 机器学习与知识发现 9 9.2 符号学习 9.2.1 记忆学习也称死记硬背学习或机械学习。这种学习方法不 要求系统具有对复杂问题求解的能力, 也就是没有推理能力, 系统的学习方法就是直接记录与问题有关的信息, 然后检索并 利用这些存储的信息来解决问题。例如, 对于某个数据x, 经过 某种计算过程得到的结果是y, 那么系统就把(x, y)作为联想对 存储起来, 以后再要对x 作同样的计算时,就可通过查询(而不是 计算)直接得到y。又如,对于某个事实A, 经过某种推理而得到 结论B, 那么就可把序对(A, B)作为一条规则而记录下来, 以后 就可以由A直接得到B
第9章机器学习与知识发现 使用记忆学习方法的一个成功例子是Samuel的跳棋程序 (1959年开发)，这个程序是靠记住每一个经过评估的棋局势态， 来改进弈棋的水平。程序采用极小一极大分析的搜索策略来估 计可能的未来棋盘局势，学习环节只存储这些棋盘势态估值及 相应的索引，以备以后弈棋使用。例如某一个势态A轮到程序 走步，这时程序考虑向前搜索三步，根据假设的端节点静态值， 用极小-极大法可求得的倒推值A。这时系统记住了该棋局及 其倒推值[A,A]。现在假定以后弈棋中，棋局E的搜索树端节 点中出现了A,这时就可以检索己存的A来使用，而不必再去计 算其静态估值。这不仅提高了搜索效率，更重要的是A的倒推值 比A的静态值更准确。用了所记忆的A倒推值，对棋局E来说，相 当于局部搜索深度加大到6，因而的结果得到了改善。根据文 献报道，Samueli程序由于有机械学习机制，最后竟能战胜跳棋冠
第 9 章 机器学习与知识发现 9 使用记忆学习方法的一个成功例子是Samuel的跳棋程序 (1959年开发), 这个程序是靠记住每一个经过评估的棋局势态, 来改进弈棋的水平。程序采用极小—极大分析的搜索策略来估 计可能的未来棋盘局势, 学习环节只存储这些棋盘势态估值及 相应的索引, 以备以后弈棋使用。 例如某一个势态A轮到程序 走步, 这时程序考虑向前搜索三步, 根据假设的端节点静态值, 用极小—极大法可求得A的倒推值Av。这时系统记住了该棋局及 其倒推值［A,Av］。现在假定以后弈棋中, 棋局E的搜索树端节 点中出现了A,这时就可以检索已存的Av来使用, 而不必再去计 算其静态估值。这不仅提高了搜索效率,更重要的是A的倒推值 比A的静态值更准确。用了所记忆的A倒推值,对棋局E来说, 相 当于局部搜索深度加大到6, 因而E的结果得到了改善。根据文 献报道,Samuel程序由于有机械学习机制, 最后竟能战胜跳棋冠 军
第9章机器学习与知积发现 机械学习是基于记忆和检索的办法，学习方法很简单，但 学习系统需要几种能力。 (1)能实现有组织的存储信息。为了使利用一个已存的信 息比重新计算该值来得快，必须有一种快速存取的方法。如在 Samuel的程序中，通过对棋子位置的布局上加几个重要特征（如 棋盘上棋子的数目)做为索引以利于检索
第 9 章 机器学习与知识发现 9 机械学习是基于记忆和检索的办法, 学习方法很简单, 但 学习系统需要几种能力。 (1) 能实现有组织的存储信息。为了使利用一个已存的信 息比重新计算该值来得快, 必须有一种快速存取的方法。如在 Samuel的程序中,通过对棋子位置的布局上加几个重要特征(如 棋盘上棋子的数目)做为索引以利于检索
第9章机器学习与知积发现 (2) 能进行信息综合。通常存储对象的数目可能很大， 为了使其数目限制在便于管理的范围内，需要有某种综合技术 在Samuel程序中，被存储的对象数目就是博弈中可能出现的各 种棋局棋子位置数目，该程序用简单的综合形式来减少这个数 目，例如只存储一方棋子位置，就可使存储的棋子位置数目减 少一半，也可以利用对称关系进行综合
第 9 章 机器学习与知识发现 9 (2) 能进行信息综合。通常存储对象的数目可能很大, 为了使其数目限制在便于管理的范围内, 需要有某种综合技术。 在Samuel程序中, 被存储的对象数目就是博弈中可能出现的各 种棋局棋子位置数目, 该程序用简单的综合形式来减少这个数 目, 例如只存储一方棋子位置, 就可使存储的棋子位置数目减 少一半, 也可以利用对称关系进行综合
第9章机器学习与知积发现 (3) 能控制检索方向。当存储对象愈多时，其中可能 有多个对象与给定的状态有关，这样就要求程序能从有关的 存储对象中进行选择，以便把注意力集中到有希望的方向 上来。Samuel程序采用优先考虑相同评分下具有较少走步 就能到达那个对象的方向
第 9 章 机器学习与知识发现 9 (3) 能控制检索方向。 当存储对象愈多时, 其中可能 有多个对象与给定的状态有关,这样就要求程序能从有关的 存储对象中进行选择, 以便把注意力集中到有希望的方向 上来。Samuel程序采用优先考虑相同评分下具有较少走步 就能到达那个对象的方向