| 品牌：GE | 規格：全新 | 材質：原裝 |
| 產地：國外 |
ICP DAS USAI-7188XA
在綜合分類中,經驗歸納學習、遺傳算法、聯接學習和加強學習均屬於歸納學習,其中經驗歸納學習採用符號表示方式，而遺傳算法、聯接學習和加強學習則採用亞符號表示方式；分析學習屬於演繹學習。
實際上，類比策略可看成是歸納和演繹策略的綜合。因而基本的學習策略只有歸納和演繹。
從學習內容的角度看，採用歸納策略的學習由於是對輸入進行歸納，所學習的知識顯然超過原有係統知識庫所能蘊涵的範圍,所學結果改變了係統的知識演繹閉包,因而這種類型的學習又可稱為知識級學習;而採用演繹策略的學習盡管所學的知識能提高係統的效率，但仍能被原有係統的知識庫所蘊涵,即所學的知識未能改變係統的演繹閉包,因而這種類型的學習又被稱為符號級學習。
3、按應用領域分類
目前主要的應用領域有: 專家係統、認知模擬、規劃和問題求解、數據挖掘、網絡信息服務、圖象識別、故障診斷、自然語言理解、機器人和博弈等領域。
從機器學習的執行部分所反映的任務類型上看，目前大部分的應用研究領域基本上集中於以下兩個範疇：分類和問題求解。
（1）分類任務要求係統依據已知的分類知識對輸入的未知模式（該模式的描述）作分析，以確定輸入模式的類屬。相應的學習目標就是學習用於分類的準則（如分類規則）。
（2）問題求解任務要求對於給定的目標狀態,??尋找一個將當前狀態轉換為目標狀態的動作序列；機器學習在這一領域的研究工作大部分集中於通過學習來獲取能提高問題求解效率的知識（如搜索控制知識，啟發式知識等）。
4、綜合分類
綜合考慮各種學習方法出現的歷史淵源、知識表示、推理策略、結果評估的相似性、研究人員交流的相對集中性以及應用領域等諸因素。將機器學習方法區分為以下六類：
１）經驗性歸納學習(empirical inductive learning)。
經驗性歸納學習採用一些數據密集的經驗方法（如版本空間法、ID3法，定律發現方法）對例子進行歸納學習。其例子和學習結果一般都採用屬性、謂詞、關係等符號表示。它相當於基於學習策略分類中的歸納學習，但扣除聯接學習、遺傳算法、加強學習的部分。
２）分析學習（analytic??learning）。
分析學習方法是從一個或少數幾個實例出發，運用領域知識進行分析。其主要特徵為：
·推理策略主要是演繹，而非歸納；
·使用過去的問題求解經驗（實例）指導新的問題求解，或產生能更有效地運用領域知識的搜索控制規則。
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豫公網安備41010502000017號 
