人工智能chapter7Machine Learning
大学人工智能英语教材翻译
大学人工智能英语教材翻译IntroductionIn recent years, artificial intelligence (AI) has become a ubiquitous presence in our lives, revolutionizing various industries and fields. To meet the growing demand for AI professionals, universities have started offering courses and developing textbooks on the subject. This article aims to translate key contents of a university-level AI English textbook into Chinese, providing students with a comprehensive resource to enhance their understanding of this rapidly evolving field.Chapter 1: Introduction to Artificial Intelligence人工智能简介Artificial intelligence, often referred to as AI, is a branch of computer science that focuses on the creation of intelligent machines capable of performing tasks that typically require human intelligence. AI can be divided into two categories: narrow AI, which is designed to perform a specific task, and general AI, which aims to replicate human-level intelligence across a wide range of domains.Chapter 2: Machine Learning机器学习Machine learning is a subset of AI that enables computers to learn and improve from experience without being explicitly programmed. It involves the development of algorithms and models that allow computers to analyze and interpret data, identify patterns, and make predictions or decisions basedon the observed information. Supervised learning, unsupervised learning, and reinforcement learning are the three main types of machine learning techniques.Chapter 3: Neural Networks神经网络Neural networks are a fundamental concept in AI. Inspired by the structure and function of the human brain, neural networks consist of interconnected nodes or artificial neurons. These networks learn from training data by adjusting the connections between nodes to optimize their performance. Deep learning, a subfield of AI, utilizes neural networks with multiple layers to solve complex problems and achieve higher accuracy in tasks such as image recognition and natural language processing.Chapter 4: Natural Language Processing自然语言处理Natural language processing (NLP) focuses on enabling computers to interact and understand human language in a natural and meaningful way. It involves the development of algorithms and models that can process, analyze, and generate human language, enabling tasks such as machine translation, sentiment analysis, and chatbot development. NLP plays a crucial role in bridging the gap between humans and AI systems.Chapter 5: Computer Vision计算机视觉Computer vision is an interdisciplinary field that deals with the extraction, analysis, and understanding of visual information from images or videos. Through the use of AI techniques, computers can recognize objects, detect and track motion, and perform tasks such as facial recognition and image classification. Computer vision has various applications, including autonomous vehicles, surveillance systems, and augmented reality.Chapter 6: Robotics and Artificial Intelligence机器人与人工智能The integration of AI and robotics has led to significant advancements in the field of robotics. AI-powered robots can perceive their environment, make autonomous decisions, and interact with humans and other robots effectively. This chapter explores the role of AI in robotics, discussing topics such as robot perception, robot control, and human-robot interaction.Chapter 7: Ethical and Social Implications of AI人工智能的伦理和社会影响As AI continues to advance, ethical considerations and potential societal impact become increasingly important. This chapter delves into the ethical dilemmas surrounding AI, including privacy concerns, biases in AI systems, and the impact of AI on employment and workforce. It emphasizes the need for responsible development and deployment of AI technologies, ensuring that they benefit humanity and uphold ethical standards.ConclusionIn conclusion, this article has provided a translated overview of key topics in a university-level AI English textbook. By familiarizing themselves with these concepts, students can deepen their understanding of artificial intelligence and its various applications. Moreover, this translation serves as a valuable resource for educators and researchers in the Chinese-speaking community who seek to expand their knowledge in this rapidly advancing field. With the continued development of AI, it is imperative to bridge language barriers and foster global collaboration in order to drive innovation and ensure responsible AI implementation.。
机器学习第七章-1
2013-8-20
Machine Learning-Computational Learning Theory Dr. Ding
5
• Some specific settings in which we could pursue such questions. For examples,
– What it means for the learner to be successful
– The problem setting that defines the PAC learning model – How many training example and how much computation are ruquired
• For the sake of simplicity, we restrict the discussion to the case of learning booleanvalued concepts from noise-free training data.
– This chapter presents key results from this theory – We focus on the problem of inductively learning an unknown target function – some important questions: how many training examples are sufficient, how many mistakes will the learner make before succeeding.
2013-8-20 Machine Learning-Computational Learning Theory Dr. Ding 8
第-07-章--机器学习-人工智能课件.
作业
消除候选者算法应用示例
例 7.2
对例7.1给出的概念空间，应用消除候选者学习 算法，说明学习得到一般概念“圆”的学习步骤和 学习结果。
已知概念空间：
消除候选者算法应用示例
(x y)
square)
(x circle)
从属性表中删去检测属性height，故新的属性表为： AttrList={hair, eyes}
至此，生成的决策树如图所示：
height
short
tall
T1
T2
2）由于T1和T2中的实例的分类结果仍有两种，故需按新的属性表递归构造T1和T2的子树。 若选取新属性表中的属性hair作为第2个检测属性，由于hair的值域ValueType(hair) = {blond,
G = { (small y), (x circle) }
消除候选者算法应用示例
4）此时有G≠S，若再提供一个正例(large circle) 直接删去 G 中与提供的正例 (large circle) 不相容的元素 (small y)，
故有：G={(x circle)} 对S中的元素尽可能小地一般化，使其与提供的正例相容，删去S中
假设需要根据人员的外貌特征对人员进行分类，用于人员分类的外 貌特征有3个，它们组成人员分类属性表为： AttrList = { height, hair, eyes }
各属性的值域分别为： ValueType(height) = { short, tall } ValueType(hair) = { blond, red, dark } ValueType(eyes) = { blue, brown }
red, dark}，有3个取值，故将T1分为3个子集：T11、T12和T13，将T2也分为3个子集T21、T22和 T23 ： T11={< (short, blond, blue), + >, < (short, blond, brown), — >} T12={ } T13={< (short, dark, blue), — >} T21={< (tall, blond, brown), — >, < (tall, blond, blue), + >} T22={< (tall, red, blue), + >} T23={< (tall, dark, blue), — >, < (tall, dark, brown), — >}
人工智能7第七章机器学习
2019/11/28
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第七章机器学习 确定参数 w
如何训练模型（确定w） 因为是线性模型 风险函数选择误差平方和 我们要确定w，使风险最小
R(w)
1 2
N n 1
( y(xn , w)
tn )2
2019/11/28
7.1概述
15
第七章机器学习
7.1概述
多项式次数M的选择
欠拟合：
其主要内容包括如下四个方面：
①经验风险最小化原则下统计学习一致性的条件； ②在这些条件下关于统计学习方法推广性的界的结论； ③在这些界的基础上建立的小样本归纳推理原则； ④实现这些新的原则的实际方法。
2019/11/28
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第七章机器学习
7.1概述
学习过程一致性
学习一致性的结论是统计学习理论的基础 一致性条件，保证在经验风险最小化原则下得到的最优方法当 样本无穷大时趋近于使期望风险最小的最优结果。 学习过程的一致性：
31
第七章机器学习 对推广性界的说明
7.1概述
推广性的界是对于最坏情况的结论
给出的界在很多情况下是松弛的，尤其当VC维比较 高时更是如此。
VC维无穷大时这个界就不再成立
2019/11/28
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第七章机器学习
7.1概述
推广能力（泛化能力）
学习机器对未来输出进行正确预测的能力称为
推广能力（或泛化能力）。
在某些情况下，当训练误差过小反而会导致推广能 力的下降
这就是过学习问题。
出现过学习现象的原因：
一是因为学习样本不充分； 二是学习机器设计不合理。 这两个问题是互相关联的。
第七章机器学习
7.1概述
VC维
人工智能技术的知识点总结
人工智能技术的知识点总结人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门炙手可热的领域，它涵盖了许多子领域和技术。
随着人们对AI技术的需求不断增长，人工智能技术也在快速演进和发展。
本文将对人工智能技术的一些主要知识点进行总结，以帮助读者了解人工智能的核心概念和常见应用。
一、机器学习（Machine Learning）机器学习是人工智能领域最重要的技术之一。
通过机器学习，计算机可以从数据中学习，并根据学习到的知识做出决策或预测。
机器学习算法可以分为监督学习、无监督学习和强化学习三类。
1. 监督学习：在监督学习中，计算机从带有标签的训练数据中学习规律。
常见的监督学习算法有线性回归、逻辑回归和决策树等。
2. 无监督学习：与监督学习不同，无监督学习的算法不需要标签信息。
它通过发现数据的内在结构和模式来进行学习，如聚类算法和关联规则挖掘。
3. 强化学习：强化学习是指计算机通过与环境的交互来学习最优策略。
在强化学习中，计算机通过尝试不同的行动并根据行动的结果来调整策略，以获得更高的奖励。
二、深度学习（Deep Learning）深度学习是机器学习的一个分支，它模拟了人脑神经网络的结构和工作原理。
深度学习模型通常包含多层神经网络，每一层都有许多神经元。
深度学习通过多层次的特征提取和抽象来学习数据中的模式和规律。
深度学习在计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域取得了重大突破。
它的主要优势是对大规模数据的处理能力和对复杂非线性关系的建模能力。
三、自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）自然语言处理是指计算机科学与人工智能的交叉领域，研究如何使计算机能够理解、处理和生成人类的自然语言。
NLP技术主要包括以下几个方面：1. 词法分析：词法分析是将自然语言文本的词汇进行分类和标注的过程。
它主要包括分词、词性标注和命名实体识别。
2. 句法分析：句法分析是对句子的语法结构进行分析和解析的过程。
人工智能技术的知识点整理
人工智能技术的知识点整理人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是近年来发展迅猛的一门技术领域，它致力于使计算机系统具备类似人类智能的功能和能力。
在AI技术的发展过程中，各种知识点相互交织，形成了庞大而复杂的知识网络。
本文将对人工智能技术的知识点进行整理和梳理，以便更好地理解和掌握这一领域。
一、机器学习（Machine Learning）机器学习是人工智能领域的重要基石，它关注计算机系统如何通过经验学习来改善性能。
在机器学习中，主要有以下几个重要知识点：1. 监督学习（Supervised Learning）：通过给定输入和对应的输出样本训练模型，从而使其能够预测未知输入的输出。
2. 无监督学习（Unsupervised Learning）：通过从输入样本中发现模式和结构，从而提取隐藏的信息和知识。
3. 强化学习（Reinforcement Learning）：通过与环境交互，通过奖励和惩罚的机制来学习最优决策策略。
4. 深度学习（Deep Learning）：通过模仿人脑神经网络的结构和工作方式，实现复杂的模式识别和决策。
二、自然语言处理（Natural Language Processing）自然语言处理是AI技术中与人类语言相关的领域，主要研究计算机如何理解和处理人类的自然语言。
以下是自然语言处理的几个重点知识点：1. 词法分析（Lexical Analysis）：将自然语言的连续字符序列切分成有意义的词汇单位，例如分词、词性标注等。
2. 句法分析（Syntactic Analysis）：研究语言中词汇之间的关系，例如依存关系、语法结构等。
3. 语义分析（Semantic Analysis）：理解自然语言句子的意义，例如命名实体识别、意图识别等。
4. 机器翻译（Machine Translation）：将一种自然语言转化成另一种自然语言的技术。
三、计算机视觉（Computer Vision）计算机视觉是研究如何使计算机通过摄像头或相似的设备感知和理解图像或视频的过程。
人工智能的核心知识点
人工智能的核心知识点人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机科学的一个重要分支，旨在开发能够模拟人类智能行为的计算机系统。
随着科技的不断进步，人工智能在各个领域都取得了重大突破和应用。
本文将介绍人工智能的核心知识点，包括机器学习、深度学习、自然语言处理和计算机视觉等。
一、机器学习（Machine Learning）机器学习是人工智能的基础，它通过让计算机从大量数据中学习并自主进行决策与预测。
机器学习的核心概念包括监督学习、无监督学习和强化学习。
监督学习通过给定输入和输出的训练数据，让计算机学习并预测未知数据的输出结果；无监督学习则是从无标签的数据中发现模式和关系；强化学习则是通过试错和奖惩机制来训练智能体做出正确的决策。
二、深度学习（Deep Learning）深度学习是机器学习中的一个重要分支，它以人工神经网络为基础，模拟人脑的神经元结构和信号传递。
深度学习通过多层次的神经网络结构，实现了对复杂数据的高级特征提取和模式识别。
著名的深度学习架构包括卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）。
三、自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）自然语言处理是指让计算机理解、处理和生成人类自然语言的技术。
NLP的关键任务包括语言识别、语义分析和机器翻译等。
语言识别通过识别和转录语音为文本；语义分析则是通过分析文本的结构和语义，理解其含义和情感；机器翻译则是将一种语言的文本自动翻译成另一种语言。
四、计算机视觉（Computer Vision）计算机视觉是指让计算机能够理解和解释图像和视频的技术。
计算机视觉的应用非常广泛，包括图像分类、目标检测和人脸识别等。
图像分类是将图像自动分类到不同的类别；目标检测则是在图像中定位并识别特定对象；人脸识别则是通过对人脸图像进行特征提取和匹配，实现人的身份认证等功能。
人工智能课件-机器学习
类比学习
类比学习研究类型 问题求解型的类比学习：求解一个新问题时， 先回忆以前是否求解过类似问题，若是，则以 此为依据求解新问题。 预测推理型的类比学习
传统的类比法：用来推断一个不完全确定的事 物可能还有的其他属性
因果关系型：已知因果关系S1:A->B，如果有 A'≌A，则可能有B'满足A'->B'
给定：
操作准则
领域知识DT 目标概念TC 训练实例TE
目标概念 训练例子
新规则
操作性准则OC
知识库
找出：满足OC的关于TC的充分条件
解释学习
EBG算法可概括为两步：
1.构造解释：运用领域知识进行演绎，证明提供给系统 的训练实例为什么是满足目标概念的一个实例。
例如： 设要学习的目标概念是 “一个物体（Obj1）可以安 全地放置在另一个物体（Obj2）上”，即：
概念聚类：按照一定的方式和准则分组，归纳概念 机器发现：从数据和事例中发现新知识
内容提要
第七章：机器学习系统 1.机器学习的基本概念 2.机器学习策略与基本结构 3.归纳学习 4.类比学习 5.解释学习 6.神经网络学习 7.知识发现 8.其他
类比学习
类比推理和类比学习方式
类比学习（learning by analogy）就是通过类比，即通 过对相似事物加以比较所进行的一种学习 。
阿法狗走的是通用学习的道路。它的估值函数，
不是专家攻关捣哧出来的。它的作者只是搭了一个 基本的框架（一个多层的神经网络），除了围棋最 基本的规则外，没有任何先验知识。你可以把它想 象成一个新生儿的大脑，一张白纸。然后，直接用 人类高手对局的3000万个局面训练它，自动调节它 的神经网络参数，让它的行为和人类高手接近。这 样，阿法狗就具有了基本的棋感，看到一个局面大 致就能知道好还是不好。
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类别不平衡
…
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进 展
算法驱动(建模与数据分析)
海量非线性数据 算法的泛化能力考虑 学习结果数据的解释 代价加权的处理方法 不同数据类型的学习方法
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7.2 记忆学习
死记硬背学习 十分重要的一个组成部分 基本过程是：
执行元素每解决一个问题，系统就记住这个问题和它的解，当以后
再遇到此类问题时，系统就不必重新进行计算，而可以直接找出原
来的解去使用
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由于观察能力的限制，我们只能获得这个世界的一个有 限的子集Q⊂W，称为样本集。
机器学习就是根据这个有限样本集Q ，推算这个世界 的模型，使得其对这个世界为真。
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学习系统
环境
学习环节
知识库
执行环节
学习系统所 感知到的外 界信息集合 ，也是学习 系统的外界 来源
对环境提供 的信息进行 整理、分析 归纳或类比 ，形成知识 ，并将其放 入知识库
存储经过加 工后的信息 （即知识）
根据知识 库去执行一 系列任务， 并将执行结 果或执行过 程中获得的 信息反馈给 学习环节
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机器学习的主要策略
按学习策略来分类
记忆学习 传授学习 演绎学习
归纳学习
按应用领域分类
专家系统学习 机器人学习 自然语言理解学习 …
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机器学习 [T.Mitchell,97]
经典定义：利用经验改善系统自身的性能
智能数据分析
不仅可解决许多智能系统知识获取
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机器学习的发展过程
• 神经元模型研究： 20世纪50年代中期到60年代初期 罗森勃拉特
-----1957年提出感知器模型
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机器学习的概念
• 一般性解释：
机器学习就是让机器（计算机）来模拟和实现人类的学习功能。 • 主要研究内容：
——认知模拟
通过对人类学习机理的研究和模拟，从根本上解决机器学习方面 存在的种种问题。
——理论性分析
从理论上探索各种可能的学习方法，并建立起独立于具体应用领域 的学习算法。 ——面向任务的研究 根据特定任务的要求，建立相应的学习系统。
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7.3 归纳学习 •是指以归纳推理为基础的学习
•其任务是要从关于某个概念的一系列已知的正例和反 例中归纳出一个一般的概念描述
•示例学习
是归纳学习的一种特例。它给学习者提供某一概念 的一组正例和反例，学习者归纳出一个总的概念描 述，并使这个描述适合于所有的正例，排除所有的 反例。 是一种以示例为基础的归纳学习方法，也是目前最 流行的归纳学习方法之一。在现有的各种决策树学 习算法中，影响较大的是ID3算法。
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基本的学习方法
记忆学习；
归纳学习; 解释学习; 神经学习；
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机器学习方法的现代分类
学习
学习是人类具有的一种重要智能行为。 社会学家、逻辑学家和心理学家都各有其不同的看法。 按照人工智能大师西蒙（Simon，1983）的观点，学习就是系
统在不断重复的工作中对本身能力的增强或者改进，使得系统 在下一次执行同样任务或相类似的任务时，会比现在做得更好 或效率更高。西蒙对学习给出的定义本身，就说明了学习的重
应用驱动
自然语言分析、网络与电信数据分析、图像数据分析、金融 与经济数据分析、零售业数据分析、情报分析… Web信息的有效获取(新一代搜索引擎)。由此导致各种学习 任务：数据流学习、多示例学习(部分放弃独立同分布条件)、 Ranking学习… 蛋白质功能分析, DNA数据分析
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学习活动的特征：
目的性
信息来源
记忆能力 表现形式
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6
系统学习性能：
分类精度：是否能够对输入的数据进行正确、精确的分类。 ——待分类模式的规模； ——待分类样本的性质、质量； ——系统结构； ——系统学习方法等。 解答的正确性和质量：解答正确性问题是基本问题。同时，正确 性不一定保证有好的质量，好的质量包括：可读性、稳定性等多方 面的因素。 学习的速度：很重要的系统指标。它不仅仅影响系统的设计，同 时，影响系统的实现。一个很费时的学习方法，某种意义上也是很 难实现的。
•决策树学习
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基于示例的归纳学习 •是目前机器学习方法中最成熟的方法之一。 •它是一种归纳学习，是从若干示例（包括正例和反 例）归纳出一般概念或规则的学习方法。
“瓶颈”，而且
可弥补人类学习的弱点。
开发实用的机器学习系统
既有利于研究人类自身的 学习过程，又能完成大量数据处理、数据归纳、知 识优化等研究。 言处理、机器视觉、模式识别等许多领域得到了广 泛的发展。
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不仅在基于知识的系统中得到应用，而且在自然语
为什么要研究机器学习？
•一个真正的智能系统必须具备真正的学习功能。 •不仅可以根据数据和经验等构造一个具有一定智能的 系统，而且还可以通过归纳、推理等方法进一步丰富 自己，完善自己，使自己适应外界环境。
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第七章
机器学习
机器学习的基本概念
记忆学习
归纳学习 解释学习
神经学习
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7.1 机器学习的基本概念
-----热烈时期
符号概念获取：20世纪60年代中期到70年代初期 模拟人类的概念学习过程 ----冷静时期
知识强化学习：20世纪70年代中期到80年代初期
把机器学习与各种实际应用相结合 ----复兴时期
连接学习和混合型学习： 20世纪80年代中期至今 ----研究的热点
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关于学习
代表性观点： 西蒙（Simon,1983）：学习就是系统中的适应性变化，这种变化使 系统在重复同样工作或类似工作时，能够做得更好。 明斯基（Minsky,1985）：学习是在人们头脑里（心理内部）有用 的变化。 迈克尔斯基（Michalski,1986）：学习是对经历描述的建立和修改。 一般性解释： 学习是一个有特定目的知识获取和能力增长过程，其内在行为是 获得知识、积累经验、发现规律等，其外部表现是改进性能、适 应环境、实现自我完善等。
要作用。 另一位人工智能大师Minsky（1985：学习是在我们头脑中
（心理内部）进行有用的变化。）
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2
什么是学习？
基于符号的机器学习
基于连接的机器学习 基于统计的机器学习