第七章 机器学习.ppt
合集下载
《机器学习》ppt课件完整版
软间隔与正则化
为了处理噪声和异常值， 可以引入软间隔，并通过 正则化参数来平衡间隔最 大化和误分类点的惩罚。
决策树与随机森林
决策树 一种易于理解和实现的分类与回归算法， 通过递归地划分特征空间来构建树形结
构。
随机森林
一种集成学习方法，通过构建多棵决 策树并结合它们的输出来提高模型的
泛化性能。
剪枝
为了避免决策树过拟合，可以采用剪 枝技术来简化树结构，包括预剪枝和 后剪枝。
特征重要性
随机森林可以计算每个特征的重要性 得分，用于特征选择和解释模型。
集成学习方法
Bagging
通过自助采样法（bootstrap sampling）生成多个数据集，然 后对每个数据集训练一个基学习 器，最后将所有基学习器的输出 结合起来。
Boosting
一种迭代式的集成学习方法，每 一轮训练都更加关注前一轮被错 误分类的样本，通过加权调整样 本权重来训练新的基学习器。
01
RNN基本原理
解释RNN的基本结构和工作原理， 包括输入、隐藏状态和输出等。
03
序列到序列模型
阐述序列到序列模型在机器翻译、 语音识别等领域的应用。
02
LSTM与GRU
介绍长短时记忆网络（LSTM）和 门控循环单元（GRU）等RNN改进
模型的结构和原理。
04
注意力机制
介绍注意力机制在RNN中的应用， 提高模型对关键信息的关注度。
正则化 为了解决过拟合问题，可以在损失函数中加入正则化项， 如L1正则化（Lasso回归）和L2正则化（Ridge回归）。
支持向量机（SVM）
01
02
03
二分类问题
SVM最初是为二分类问题 设计的，通过寻找一个超 平面来最大化正负样本之 间的间隔。
机器学习课件ppt
详细描写
逻辑回归通过将输入变量映射到概率 值来工作，然后使用阈值将概率值转 换为二进制类别。它通常用于二元分 类问题，如点击率猜测或敲诈检测。
决策树
总结词
决策树是一种监督学习算法，它通过树形结构进行决策和分 类。
详细描写
决策树通过递归地将数据集划分为更小的子集来工作，直到 到达终止条件。每个内部节点表示一个特征的测试，每个分 支表示测试的一个结果，每个叶节点表示一个类标签。
深度学习的应用场景包括图像 辨认、语音辨认、自然语言处 理和推举系统等。
强化学习
01
强化学习是机器学习的一个分支 ，通过让智能体与环境交互来学 习最优的行为策略。
02
强化学习的特点是基于环境的反 馈来不断优化行为，以到达最终
的目标。
常见的强化学习算法包括Qlearning、SARSA和Deep Qnetwork等。
计算机视觉
机器学习在计算机视觉领域的应用包 括图像分类、目标检测、人脸辨认等 。
推举系统
机器学习在推举系统中的应用是通过 分析用户行为和偏好来推举相关的内 容或产品。
语音助手
机器学习在语音助手中的应用是通过 语音辨认和自然语言处理技术来理解 用户意图并作出相应回应。
02
机器学习基础
线性回归
总结词
线性回归是一种通过拟合数据点来猜测连续值的算法。
详细描写
线性回归通过找到最佳拟合直线来猜测因变量的值，该直线基于自变量和因变 量之间的关系。它使用最小二乘法来拟合数据，并输出一个线性方程，可以用 来进行猜测。
逻辑回归
总结词
逻辑回归是一种用于分类问题的算法 ，它将连续的输入变量转换为二进制 的输出变量。
数据清洗
去除特殊值、缺失值和重复数据，确保数据质量。
逻辑回归通过将输入变量映射到概率 值来工作，然后使用阈值将概率值转 换为二进制类别。它通常用于二元分 类问题，如点击率猜测或敲诈检测。
决策树
总结词
决策树是一种监督学习算法，它通过树形结构进行决策和分 类。
详细描写
决策树通过递归地将数据集划分为更小的子集来工作，直到 到达终止条件。每个内部节点表示一个特征的测试，每个分 支表示测试的一个结果，每个叶节点表示一个类标签。
深度学习的应用场景包括图像 辨认、语音辨认、自然语言处 理和推举系统等。
强化学习
01
强化学习是机器学习的一个分支 ，通过让智能体与环境交互来学 习最优的行为策略。
02
强化学习的特点是基于环境的反 馈来不断优化行为，以到达最终
的目标。
常见的强化学习算法包括Qlearning、SARSA和Deep Qnetwork等。
计算机视觉
机器学习在计算机视觉领域的应用包 括图像分类、目标检测、人脸辨认等 。
推举系统
机器学习在推举系统中的应用是通过 分析用户行为和偏好来推举相关的内 容或产品。
语音助手
机器学习在语音助手中的应用是通过 语音辨认和自然语言处理技术来理解 用户意图并作出相应回应。
02
机器学习基础
线性回归
总结词
线性回归是一种通过拟合数据点来猜测连续值的算法。
详细描写
线性回归通过找到最佳拟合直线来猜测因变量的值，该直线基于自变量和因变 量之间的关系。它使用最小二乘法来拟合数据，并输出一个线性方程，可以用 来进行猜测。
逻辑回归
总结词
逻辑回归是一种用于分类问题的算法 ，它将连续的输入变量转换为二进制 的输出变量。
数据清洗
去除特殊值、缺失值和重复数据，确保数据质量。
人工智能课件 -07.机器学习
第五节 类比学习
类比推理形式的说明 设有两个具有相同或相似的论域：源域S和目标域T，
且已知S中的元素a和T中的元素b具有相似的属性P，即 P(a) ≌ P(b)，a还具有属性Q，即Q(a)。根据类比推理， b也具有属性Q。即
P(a)∧Q(a), P(a) ≌ P(b) |- Q(b)Q(a)
第五节 类比学习
第四节 归纳学习
2、联想归纳 若已知两个事物a与b有n个属性相似或相同，即 a具有属性P1，b具有属性P1 a具有属性P2，b具有属性P2 …… a具有属性Pn，b具有属性Pn
发现a具有属性Pn+1，则当n足够大时，可归纳出： b也具有属性Pn+1
的结论。
第四节 归纳学习
3、类比归纳 设A、B分别是两类事物的集合：
类比推理是在两个相似域之间进行的：一个是已认识的域， 称为源域，记为 S；另一个是当前尚未完全认识的域，称为 目标域，记为T。类比推理的目的就是从S中选出与当前问题 最近似的问题及其求解方法来求解当前的问题，或者建立起 目标域中已有命题间的联系，形成新知识。
设S1、T1分别表示 S 与 T 中的某一情况，且S1与T1相似， 再假设S2与S1相关，则由类比推理可推出T中的T2,且T2与S2 相似。
第四节 归纳学习
5、消除归纳
当我们对某个事物发生的原因不清楚时，通常会作一
些假设，这些假设之间是析取关系。以后，随着对事物
Байду номын сангаас
认识的不断深化，原先作出的某些假设有可能被否定，
经过若干次否定后，剩下的就可作为事物发生的原因。
这样的思维过程称为消除归纳。
已知：
A1 V A2 V … V An ~A1 ~Ai
机器学习7周志华ppt课件.ppt
七、贝叶斯分类器
1
1
贝叶斯决策论 (Bayesian decision theory)
概率框架下实施决策的基本理论 给定 N 个类别，令 λij 代表将第 j 类样本误分类为第 i 类所产生的 损失，则基于后验概率将样本 x 分到第 i 类的条件风险为：
贝叶斯判定准则 (Bayes decision rule) ：
10
xi 的“父属性”
关键是如何确定父属性
10
两种常见方法
? SPODE (Super-Parent ODE)： 假设所有属性都依赖于同一属性，称为“超父” (Super-Parent)， 然后通过交叉验证等模型选择方法来确定超父属性
? TAN (Tree Augmented na?ve Bayes)： 以属性间的条件 ”互信息 ”(mutual information)为边的权重，构建完 全图，再利用最大带权生成树算法，仅保留强相关属性间的依赖性
20
EM算法
如何处理“未观测到的”变量？
例如，西瓜已经脱落的根蒂，无法看出是“蜷缩”还是“坚挺”, 则训练样本的“根蒂”属性变量值未知 未观测变量 ? 隐变量(latent variable)
EM(Expectation-Maximization) 算法是估计隐变量的利器
令 X 表示已观测变量集， Z 表示隐变量集，欲对模型参数21 做 极大似然估计，则应最大化对数似然函数
13
? 训练样本非常充分 ? 性能可能提升
? 有限训练样本 ? 高阶联合概率估计困难
考虑属性间的高阶依赖，需要其他办法
13
贝叶斯网 （Bayesian network; Bayes network）
亦称“信念网” (brief network )
1
1
贝叶斯决策论 (Bayesian decision theory)
概率框架下实施决策的基本理论 给定 N 个类别，令 λij 代表将第 j 类样本误分类为第 i 类所产生的 损失，则基于后验概率将样本 x 分到第 i 类的条件风险为：
贝叶斯判定准则 (Bayes decision rule) ：
10
xi 的“父属性”
关键是如何确定父属性
10
两种常见方法
? SPODE (Super-Parent ODE)： 假设所有属性都依赖于同一属性，称为“超父” (Super-Parent)， 然后通过交叉验证等模型选择方法来确定超父属性
? TAN (Tree Augmented na?ve Bayes)： 以属性间的条件 ”互信息 ”(mutual information)为边的权重，构建完 全图，再利用最大带权生成树算法，仅保留强相关属性间的依赖性
20
EM算法
如何处理“未观测到的”变量？
例如，西瓜已经脱落的根蒂，无法看出是“蜷缩”还是“坚挺”, 则训练样本的“根蒂”属性变量值未知 未观测变量 ? 隐变量(latent variable)
EM(Expectation-Maximization) 算法是估计隐变量的利器
令 X 表示已观测变量集， Z 表示隐变量集，欲对模型参数21 做 极大似然估计，则应最大化对数似然函数
13
? 训练样本非常充分 ? 性能可能提升
? 有限训练样本 ? 高阶联合概率估计困难
考虑属性间的高阶依赖，需要其他办法
13
贝叶斯网 （Bayesian network; Bayes network）
亦称“信念网” (brief network )
机器学习(PPT92页)
2. 2 激活转移函数
激活转移函数 f（Activation transfer function）简称激活函数，它是一个神经元 及神经网络的核心之一。神经网络解决问题 的能力与功效除了与网络结构有关外，在很 大程度上取决于网络激活函数。
线性函数、非线性斜面函数、阈值函数、 S形函数
人工神经网络
• 人工神经网络是对人类神经系统的一种模拟。尽管
然后,考察所得的每一个子类, 看其中的实例的结论 是否完全相同。如果完全相同, 则以这个相同的结论作 为相应分枝路径末端的叶子节点; 否则, 选取一个非父 节点的属性, 按这个属性的不同取值对该子集进行分类, 并以该属性作为节点, 以这个属性的诸取值作为节点的 分枝, 继续进行画树。 如此继续,直到所分的子集全都 满足: 实例结论完全相同, 而得到所有的叶子节点为止。 这样, 一棵决策树就被生成。下面我们进一步举例说明。
S1= {(3,C), (4,B), (7,C), (8,B), (11,B), (12,B)} S2={(1,C), (2,C), (5,A), (6,A), (9,A), (10,A)} 于是, 我们得到以性别作为根节点的部分决策树 (见图4(a))。
考察S1和S2，可以看出，在这两个子集中，各实 例的保险类别也不完全相同。这就是说，还需要对S1 和S2进行分类。对于子集S1，我们按“年龄段”将其 分类；同样，对于子集S2，也按“年龄段”对其进行 分类（注意：对于子集S2，也可按属性“婚状”分 类）。分别得到子集S11, S12, S13和S21, S22, S23。于 是，我们进一步得到含有两层节点的部分决策树（如
表1 汽车驾驶保险类别划分实例集
可以看出,该实例集中共有12个实例,实例中的性别、年 龄段和婚状为3个属性, 保险类别就是相应的决策项。 为表述方便起见, 我们将这个实例集简记为
第七章 机器学习
解释过程
从实例中抽象出一般 性的知识的归纳过程
实例空间
规划过程
规则空间
向系统提供的示 教例子的集合
从实例空间中选择新的实例， 对刚刚归纳出的规则做进一 步的验证和修改
事务所具有的各 种规律的集合
7.3.1 归纳学习的模式和规则
例：学习“同花”概念
实例空间：{(2, 梅花)， (3, 梅花)， (5, 梅花)， (J, 梅花)， (K, 梅花)} 规则空间：描述一手牌的全部谓词表达式的集合 符号：SUIT(花色)，RANK(点数) 常量：梅花，方块，A，1，2… 规则：SUIT(c1，x)∧SUIT(c2，x)∧SUIT(c3，x)∧SUIT(c4，x) ->同花 (c1,c2,c3,c4)
基尼值度量的）纯度的加权和。属性a的基尼指数定义如下：
我们在属性集合A中选择划分属性的时候，就选择使得划分后基尼指数最小的属性作为最 优划分属性。CART就是用基尼指数来选择划分属性的。
7.4.1 决策树和决策树构造算法
决策树的学习过程
✓ 信息熵 “信息熵”是度量样本纯度最常用的一种指标。所谓样本纯度，相反而言之就是凌乱
02 机器学习的主要 策略与基本结构
7.2.1 机器学习的发展史
机器学习的主要策略
按照学习中使用推理的多少，机器学习所采用的策略大体上可分为4种 机械学习：记忆学习方法，即把新的知识存储起来，供需要时检索调用，而不需要计算
和推理。 示教学习：外界输入知识与内部知识的表达不完全一致，系统在接受外部知识时需要推
7.3.1 归纳学习的模式和规则
执行过程描述
首先由施教者给实例空间提供一些初始示教例子，由于示教例子在形式上往往和 规则形式不同，因此需要对这些例子进行转换，解释为规则空间接受的形式。然后利用 解释后的例子搜索规则空间，由于一般情况下不能一次就从规则空间中搜索到要求的规 则，因此还要寻找一些新的示教例子，这个过程就是选择例子。程序会选择对搜索规则 空间最有用的例子，对这些示教例子重复上述循环。如此循环多次，直到找到所要求的 例子。
人工智能机器学习 ppt课件
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。
✓ 统计机器学习 从大量样本出发，运用统计方法，发现统计规律 有监督学习、无监督学习、半监督学习 问题：分类，聚类，回归
机器学习的基本概念
❖ 机器学习的定义
✓ 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。
❖ 学习系统的基本结构
环境
学习
知识库
执行
❖ 影响学习系统设计的要素
✓ 环境：环境向系统提供信息的水平（一般化程度）和 质量（正确性）
✓ 知识库：表达能力，易于推理，容易修改，知识表示 易于扩展。
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
Artificial Intelligence (AI)
第七章：机器 学习
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
阿法狗通过神经网络学习所有高水平围棋 棋谱，大概是历史上有的20万个左右职业棋谱， 从而获得了在盘面上如何落子的直觉。
机器学习ppt课件
10
ab ab
电子商务系
机器学习
2021/5/13 ‹#›
k-近邻算法 (3)
表8-1的算法返回值是对f(xq)的估计，它是距离xq最近的k 个训练样例中最普遍的f值，结果与k的取值相关。
图8-1图解了一种简单情况下的k-近邻算法，实例是二维 空间中的点，目标函数具有布尔值，1-近邻算法把xq分类 为正例，5-近邻算法把xq分类为反例
v V i1
1 wi d(xq, xi )2
为了处理查询点xq恰好匹配某个训练样例xi，
从的而f(x导q)等致于d(fx(xq,i)x，i)2如为果0的有情多况个，这令样这的种训情练况样下例，
我们使用它们占多数的分类
k
对连续值目标函数进行距离加权
wi f (xi )
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
用右边公式替换表8-1中的公式
电子商务系
机器学习
2021/5/13 ‹#›
k-近邻算法
k-近邻算法是最基本的基于实例的学习方法
k-近邻算法假定所有的实例对应于n维空间Rn 中的点，任意的实例表示为一个特征向量
<a1(x), ..., an(x)>
根据欧氏距离定义实例的距离。两个实例xi和
xj的距离d(xi,xj)定义为
n
机器学习
(Machine Learning)
基于实例的学习
电子商务系
机器学习
2021/5/13 ‹#›
提纲
一． 简介 二． k-近邻算法 三． 局部加权回归 四． 基于案例的推理 五． 小结
电子商务系
机器学习
2021/5/13 ‹#›
一、简介
电子商务系
机器学习
2021/5/13 ‹#›
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
资学院 管理科学与工程系
赵明茹
机器学习
概述 机器学习系统的基本模型 机械学习 实例学习 解释学习
概述
到目前为止的大多数人工智能系统还 完全没有或仅有有限的学习能力。
系统中的知识是由人工编程送入的， 知识中的错误也不能自动改正。
机器的能力是否能超过人的能力？
否定意见：机器是人造的，其性能和 动作是由设计者规定的，因此无论如 何其能力也不会超过设计者本人。
对于不具备学习能力的机器来说是正 确的，可是对于具备学习能力的机器 就值得考虑了。
机器学习的不可预测问题。
跳棋程序
20世纪50年代末，阿瑟.塞缪尔（ samuel） 编写了著名的跳棋程序。
启发式搜索技术，跳棋程序可以向前看几步 然后再走棋。
可以从经验中学习，从棋谱中学习。不断调 整棋盘评价函数，提高自己的棋艺。
经过三年的学习，打败了Samuel，又三年， 打败了州冠军。
同时刺激了“搜索”和“机器学习”这两个 人工智能的重要领域的发展。
塞缪尔
塞缪尔
1901年生于美国堪萨斯州的恩波利亚，恩波利亚学 院上学。
1923年大学毕业以后，他进入MIT念研究生，1926年 取得硕士学位。
留校工作两年以后，他加盟贝尔实验室，从事电子 器件的研究。二次世界大战爆发以后，他的研究工 作集中于雷达技术。
战争结束后，到伊利诺大学电气工程系任教，积极 参与了该校研制电子计算机的工作。
1949年即转至IBM公司在普凯泼茜的研发实验室工作， 参与其第一台大型科学计算机701的开发。
表达方式与系统内部表达方式不完全一致， 系统在接受外部知识时，需要一点推理、 翻译和转化工作。
演绎学习
在演绎学习中，学习系统由给定的知识进 行演绎的保真推理，并存储有用的结论。
归纳学习
归纳学习是应用归纳推理进行学习的一类 学习方法。按其又无教师的指导，可以分 为实例学习及观察与发现学习。
学习中所用的推理越多，系统的能力越强。
机械学习
机械学习又称为记忆学习，是最简单的学 习策略。
这种学习策略不需要任何推理过程。外面 输入知识的表示方式与系统内部表示方式 完全一致，不需要任何处理和变化。
传授学习
传授学习又称指导式学习或指点学习。 在使用传授学习系统时，外界输入知识的
克服人的存储少，效率低，注意力分散， 难以传送所获取知识等局限性。
一台计算机获取的知识很容易复制给任 何其他机器。
机器学习实现的困难
预测难：学习后知识库发生了什么变 化，系统功能的变化的预测。
归纳推理：现有的归纳推理保假，不 保真。演绎推理保真。而且，归纳的 结论是无限多的，其中相当多的是假 的，给生成知识带来不可靠性。
塞缪尔在下棋程序方面的工作对IBM公司早期计算 机的指令系统产生了很大影响。由于下棋程序是 计算机应用中最早的一种典型的非数值计算，因 此在701中加入了许多逻辑指令，这类指令后来迅 速被所有计算机的设计者所采用和推广，成为计 算机指令集中的基本成分。
1966年塞缪尔从IBM公司退休以后，到斯坦福大学 从事教学和研究工作，指导博士生，直到1982年。
机器学习的发展史
第二阶段在60年代中叶至70年代中叶，被 称为机器学习的冷静时期。本阶段的研究 目标是模拟人类的概念学习过程，并采用 逻辑结构或图结构作为机器内部描述。这 个时期正是我国“史无前例”的十年，对 机器学习的研究不可能取得实质进展。
机器学习的发展史
第三阶段从70年代中叶至80年代中叶，称为 复兴时期。在这个时期，人们从学习单个概 念扩展到学习多个概念，探索不同的学习策 略和各种学习方法。本阶段已开始把学习系 统与各种应用结合起来，中国科学院自动化 研究所进行质谱分析和模式文法推断研究， 表明我国的机器学习研究得到恢复。 1980年西蒙来华传播机器学习的火种后，我 国的机器学习研究出现了新局面。
机器目前很难观察什么重要，什么有 意义。
机器学习的发展史
第一阶段是在50年代中叶到60年代中叶， 属于热烈时期。在这个时期，所研究的是 “没有知识”的学习，即“无知”学习； 其研究目标是各类自组织系统和自适应系 统；指导本阶段研究的理论基础是早在40 年代就开始研究的神经网络模型。在这个 时期，我国研制了数字识别学习机。
Minsky认为“学习是在我们的头脑中 进行有用的变化”。
有的观点认为“机器学习就是知识的 获取”，但获取的知识有时不会使系 统有所改善。
学习的基本形式
知识获取
学习的本质就是获取新的知识，包括物理系统、 行为的描述和模型的建立，构造客观现实的表 示。
技能求精
通过实践改造机制和认知技能。这些技能包括 意识的或机制的。这种改变是通过反复实践和 从失败中纠正错误来进行的。 学习骑自行车。
为什么要研究机器学习？
人工智能主要是为了研究人的智能，模仿 其机理将其应用于工程的科学，在这个过 程中，必然会问到“人类怎么做才能获得 这种特殊技能（或知识）？”
当前的人工智能研究的主要障碍和发展方 向之一就是机器学习。包括学习的计算理 论和构造学习系统。
为什么要研究机器学习？
未来的计算机将有自动获取知识的能力， 直接从书本中学习，通过与人谈话学习， 通过观察学习。通过实践自我完善。
塞缪尔晚年得了帕金森综合症。病中他开始撰写 自传，但只写到20世纪60年代中期，即于1990年7 月29日在加利福尼亚州的家中撒手西去。
塞缪尔生前除了获得IZEE的计算机先驱奖以外， 没有别的荣誉和奖励。
什么是机器学习
Simon认为“学习就是系统中的变化， 这种变化使系统比以前更有效地去做 同样的工作”。
机器学习的发展史
机器学习的最新阶段始于1986年。一方面， 由于神经网络研究的重新兴起，另一方面， 对实验研究和应用研究得到前所未有的重 视。我国的机器学习研究开始进入稳步发 展和逐渐繁荣的新时期。
机器学习的主要策略
学习过程与推理过程是紧密相连的，按照 学习中使用推理的多少，机器学习所采用 的策略大体上可分为：机械学习、传授学 习、演绎学习、类比学习和归纳学习。
赵明茹
机器学习
概述 机器学习系统的基本模型 机械学习 实例学习 解释学习
概述
到目前为止的大多数人工智能系统还 完全没有或仅有有限的学习能力。
系统中的知识是由人工编程送入的， 知识中的错误也不能自动改正。
机器的能力是否能超过人的能力？
否定意见：机器是人造的，其性能和 动作是由设计者规定的，因此无论如 何其能力也不会超过设计者本人。
对于不具备学习能力的机器来说是正 确的，可是对于具备学习能力的机器 就值得考虑了。
机器学习的不可预测问题。
跳棋程序
20世纪50年代末，阿瑟.塞缪尔（ samuel） 编写了著名的跳棋程序。
启发式搜索技术，跳棋程序可以向前看几步 然后再走棋。
可以从经验中学习，从棋谱中学习。不断调 整棋盘评价函数，提高自己的棋艺。
经过三年的学习，打败了Samuel，又三年， 打败了州冠军。
同时刺激了“搜索”和“机器学习”这两个 人工智能的重要领域的发展。
塞缪尔
塞缪尔
1901年生于美国堪萨斯州的恩波利亚，恩波利亚学 院上学。
1923年大学毕业以后，他进入MIT念研究生，1926年 取得硕士学位。
留校工作两年以后，他加盟贝尔实验室，从事电子 器件的研究。二次世界大战爆发以后，他的研究工 作集中于雷达技术。
战争结束后，到伊利诺大学电气工程系任教，积极 参与了该校研制电子计算机的工作。
1949年即转至IBM公司在普凯泼茜的研发实验室工作， 参与其第一台大型科学计算机701的开发。
表达方式与系统内部表达方式不完全一致， 系统在接受外部知识时，需要一点推理、 翻译和转化工作。
演绎学习
在演绎学习中，学习系统由给定的知识进 行演绎的保真推理，并存储有用的结论。
归纳学习
归纳学习是应用归纳推理进行学习的一类 学习方法。按其又无教师的指导，可以分 为实例学习及观察与发现学习。
学习中所用的推理越多，系统的能力越强。
机械学习
机械学习又称为记忆学习，是最简单的学 习策略。
这种学习策略不需要任何推理过程。外面 输入知识的表示方式与系统内部表示方式 完全一致，不需要任何处理和变化。
传授学习
传授学习又称指导式学习或指点学习。 在使用传授学习系统时，外界输入知识的
克服人的存储少，效率低，注意力分散， 难以传送所获取知识等局限性。
一台计算机获取的知识很容易复制给任 何其他机器。
机器学习实现的困难
预测难：学习后知识库发生了什么变 化，系统功能的变化的预测。
归纳推理：现有的归纳推理保假，不 保真。演绎推理保真。而且，归纳的 结论是无限多的，其中相当多的是假 的，给生成知识带来不可靠性。
塞缪尔在下棋程序方面的工作对IBM公司早期计算 机的指令系统产生了很大影响。由于下棋程序是 计算机应用中最早的一种典型的非数值计算，因 此在701中加入了许多逻辑指令，这类指令后来迅 速被所有计算机的设计者所采用和推广，成为计 算机指令集中的基本成分。
1966年塞缪尔从IBM公司退休以后，到斯坦福大学 从事教学和研究工作，指导博士生，直到1982年。
机器学习的发展史
第二阶段在60年代中叶至70年代中叶，被 称为机器学习的冷静时期。本阶段的研究 目标是模拟人类的概念学习过程，并采用 逻辑结构或图结构作为机器内部描述。这 个时期正是我国“史无前例”的十年，对 机器学习的研究不可能取得实质进展。
机器学习的发展史
第三阶段从70年代中叶至80年代中叶，称为 复兴时期。在这个时期，人们从学习单个概 念扩展到学习多个概念，探索不同的学习策 略和各种学习方法。本阶段已开始把学习系 统与各种应用结合起来，中国科学院自动化 研究所进行质谱分析和模式文法推断研究， 表明我国的机器学习研究得到恢复。 1980年西蒙来华传播机器学习的火种后，我 国的机器学习研究出现了新局面。
机器目前很难观察什么重要，什么有 意义。
机器学习的发展史
第一阶段是在50年代中叶到60年代中叶， 属于热烈时期。在这个时期，所研究的是 “没有知识”的学习，即“无知”学习； 其研究目标是各类自组织系统和自适应系 统；指导本阶段研究的理论基础是早在40 年代就开始研究的神经网络模型。在这个 时期，我国研制了数字识别学习机。
Minsky认为“学习是在我们的头脑中 进行有用的变化”。
有的观点认为“机器学习就是知识的 获取”，但获取的知识有时不会使系 统有所改善。
学习的基本形式
知识获取
学习的本质就是获取新的知识，包括物理系统、 行为的描述和模型的建立，构造客观现实的表 示。
技能求精
通过实践改造机制和认知技能。这些技能包括 意识的或机制的。这种改变是通过反复实践和 从失败中纠正错误来进行的。 学习骑自行车。
为什么要研究机器学习？
人工智能主要是为了研究人的智能，模仿 其机理将其应用于工程的科学，在这个过 程中，必然会问到“人类怎么做才能获得 这种特殊技能（或知识）？”
当前的人工智能研究的主要障碍和发展方 向之一就是机器学习。包括学习的计算理 论和构造学习系统。
为什么要研究机器学习？
未来的计算机将有自动获取知识的能力， 直接从书本中学习，通过与人谈话学习， 通过观察学习。通过实践自我完善。
塞缪尔晚年得了帕金森综合症。病中他开始撰写 自传，但只写到20世纪60年代中期，即于1990年7 月29日在加利福尼亚州的家中撒手西去。
塞缪尔生前除了获得IZEE的计算机先驱奖以外， 没有别的荣誉和奖励。
什么是机器学习
Simon认为“学习就是系统中的变化， 这种变化使系统比以前更有效地去做 同样的工作”。
机器学习的发展史
机器学习的最新阶段始于1986年。一方面， 由于神经网络研究的重新兴起，另一方面， 对实验研究和应用研究得到前所未有的重 视。我国的机器学习研究开始进入稳步发 展和逐渐繁荣的新时期。
机器学习的主要策略
学习过程与推理过程是紧密相连的，按照 学习中使用推理的多少，机器学习所采用 的策略大体上可分为：机械学习、传授学 习、演绎学习、类比学习和归纳学习。