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ICP DAS USA I-7017R-A5

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詳細信息
品牌:GE 規格:全新 材質:原裝
產地:國外

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歸納學習(Learning from induction)。


  歸納學習是由教師或環境提供某概念的一些實例或反例,讓學生通過歸納推理得出該概念的一般描述。這種學習的推理工作量遠多於示教學習和演繹學習,因為環境並不提供一般性概念描述(如公理)。從某種程度上說,歸納學習的推理量也比類比學習大,因為沒有一個類似的概念可以作為"源概念"加以取用。歸納學習是基本的,發展也較為成熟的學習方法,在人工智能領域中已經得到廣泛的研究和應用。


  2、基於所獲取知識的表示形式分類


  學習係統獲取的知識可能有:行為規則、物理對象的描述、問題求解策略、各種分類及其它用於任務實現的知識類型。


  對於學習中獲取的知識,主要有以下一些表示形式:


  1)代數表達式參數:學習的目標是調節一個固定函數形式的代數表達式參數或係數來達到一個理想的性能。


  2)決策樹:用決策樹來劃分物體的類屬,樹中每一內部節點對應一個物體屬性,而每一邊對應於這些屬性的可選值,樹的葉節點則對應於物體的每個基本分類。


  3)形式文法:在識別一個特定語言的學習中,通過對該語言的一係列表達式進行歸納,形成該語言的形式文法。


  4)產生式規則:產生式規則表示為條件—動作對,已被極為廣泛地使用。學習係統中的學習行為主要是:生成、泛化、特化(Specialization)或合成產生式規則。


  5)形式邏輯表達式:形式邏輯表達式的基本成分是命題、謂詞、變量、約束變量範圍的語句,及嵌入的邏輯表達式。


  6)圖和網絡:有的係統採用圖匹配和圖轉換方案來有效地比較和索引知識。


  7)框架和模式(schema):每個框架包含一組槽,用於描述事物(概念和個體)的各個方面。


  8)計算機程序和其它的過程編碼:獲取這種形式的知識,目的在於取得一種能實現特定過程的能力,而不是為了推斷該過程的內部結構。


  9)神經網絡:這主要用在聯接學習中。學習所獲取的知識,後歸納為一個神經網絡。


  10)多種表示形式的組合:有時一個學習係統中獲取的知識需要綜合應用上述幾種知識表示形式。


  根據表示的程度,可將知識表示形式分為兩大類:泛化程度高的粗粒度符號表示、??泛化程度低的精粒度亞符號(sub-symbolic)表示。像決策樹、形式文法、產生式規則、形式邏輯表達式、框架和模式等屬於符號表示類;而代數表達式參數、圖和網絡、神經網絡等則屬亞符號表示類。 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)。

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