机器学习-01引言
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初中人工智能课程设计与实践
针对不同的问题和场景，采用不 同的算法优化策略，如贪心算法 、动态规划、分治法等，以提高 程序的效率和稳定性。
04
机器学习与深度学习
机器学习基础
机器学习的定义
机器学习是人工智能的一个子集，它使用计算机算法使计算机系 统能够从数据中“学习”并进行自我优化和改进。
机器学习的基本原理
通过训练数据，机器学习算法可以找到数据的内在规律和模式，并 利用这些规律和模式对新的未知数据进行预测和分类。
深度学习的应用场景
深度学习在许多领域都有应用，如图像识别、语音识别、自然语言处 理、自动驾驶等。
常见机器学习与深度学习框架
01
02
03
TensorFlow
由Google开发的开源机 器学习框架，广泛应用于 深度学习领域。
PyTorch
由Facebook开发的开源 机器学习框架，适合快速 原型设计和研究。
知识工程阶段
20世纪80年代，人工智能进入知识 工程阶段，以知识为基础的专家系统 得到广泛应用。
智能体及互联网智能化阶段
20世纪90年代，人工智能进入智能 体及互联网智能化阶段，互联网智能 化系统开始出现。
人工智能应用领域
01
02
03
04
智能机器人
人工智能在机器人领域的应用 ，包括工业机器人、服务机器
06
课程总结与展望
课程总结
01
课程内容安排
本课程针对初中生的认知水平，设计了涵盖人工智能基础知识、编程语
言、算法等内容的课程体系，旨在培养学生的逻辑思维和创新能力。
02
教学方法
采用项目式学习、案例分析、小组讨论等多种教学方法，激发学生的学
习热情，提高其解决问题的能力。
04
机器学习与深度学习
机器学习基础
机器学习的定义
机器学习是人工智能的一个子集，它使用计算机算法使计算机系 统能够从数据中“学习”并进行自我优化和改进。
机器学习的基本原理
通过训练数据，机器学习算法可以找到数据的内在规律和模式，并 利用这些规律和模式对新的未知数据进行预测和分类。
深度学习的应用场景
深度学习在许多领域都有应用，如图像识别、语音识别、自然语言处 理、自动驾驶等。
常见机器学习与深度学习框架
01
02
03
TensorFlow
由Google开发的开源机 器学习框架，广泛应用于 深度学习领域。
PyTorch
由Facebook开发的开源 机器学习框架，适合快速 原型设计和研究。
知识工程阶段
20世纪80年代，人工智能进入知识 工程阶段，以知识为基础的专家系统 得到广泛应用。
智能体及互联网智能化阶段
20世纪90年代，人工智能进入智能 体及互联网智能化阶段，互联网智能 化系统开始出现。
人工智能应用领域
01
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04
智能机器人
人工智能在机器人领域的应用 ，包括工业机器人、服务机器
06
课程总结与展望
课程总结
01
课程内容安排
本课程针对初中生的认知水平，设计了涵盖人工智能基础知识、编程语
言、算法等内容的课程体系，旨在培养学生的逻辑思维和创新能力。
02
教学方法
采用项目式学习、案例分析、小组讨论等多种教学方法，激发学生的学
习热情，提高其解决问题的能力。
基于机器学习的航班延误预测模型研究
04 模型评估与优化
模型评估方法
准确率评估
通过对比预测结果与实际结果，计算预测正确的比例，评估模型的 预测精度。
召回率与查准率
通过计算预测为正例的样本中有多少是真正的正例，以及预测为正 例的样本中有多少是真正的负例，评估模型的预测效果。
ROC曲线和AUC值
绘制ROC曲线并计算AUC值，全面评估模型在不同阈值下的性能 。
利用机器学习算法，如支持向量机、神经网络等，对历史航班数据进行训练和 学习，建立预测模型。
现有研究的不足与挑战
01
数据质量不高
航班延误数据存在噪声和异常值 ，影响预测模型的准确性和稳定 性。
02
影响因素复杂
03
预测精度有待提高
航班延误受多种因素影响，如天 气、航空管制、机械故障等，难 以全面考虑所有影响因素。
研究不足与展望
01
本研究仅考虑了部分影响航班延误的因素，未来可 进一步拓展数据源和考虑其他影响因素。
02
目前预测模型主要基于历史数据，未来可尝试引入 实时数据，提高预测准确率。
03
可进一步研究不同地区、不同航空公司和不同航线 上的航班延误规律，为具体实践提供指导。
1.谢谢聆 听
现有预测模型在某些情况下预测 精度不够高，需要进一步优化和 改进。
基于机器学习的航班延误预测
03
模型
机器学习基本概念
数据集
机器学习需要大量的数据集进行 训练和验证，航班延误预测的数 据集通常包括航班起飞和降落时 间、天气状况、机场交通状况等 。
训练与测试
在机器学习中，通常会将数据集 分为训练集和测试集，训练集用 于训练模型，测试集用于评估模 型的准确性和泛化能力。
基于机器学习的航班 延误预测模型研究
大学生职业规划人工智能工程师
化沟通能力
熟悉常用的开发工具 和库：如Python、
TensorFlow、 PyTorch等
x
x
x
x
x
拥有数学、统计学、 计算机科学等相关背
景知识
对待问题具有好奇心 和探索精神：具备解
决问题的能力
4
职业定位
参加学术讲座和研讨会：了解最新的研究成果 和技术趋势
参与科研项目：提高自己的研究能力和实战经 验
参加算法竞赛和机器学习比赛：锻炼自己的算 法设计和实现能力
在GitHub上参与开源项目的开发和维护：积累 实战经验
参加实习和工作经验积累项目：了解实际工作 中的需求和挑战
5
职业规划与发展建议
1 在大学期间打好基础：包括数学、编程和算法等方面的基础知识 2 参加实习和工作经验积累项目：尽早接触实际工作，了解行业需求 3 选择有挑战性的项目和实践机会：提高自己的研究能力和实战经验 4 在职业发展过程中：不断学习和更新自己的知识和技能，跟上行业发展的步伐 5 建立良好的人际关系网络：与同行和专业人士保持联系和交流，拓展职业发展机会 6 考虑进一步深造：攻读硕士或博士学位，提高自己的学术水平和竞争力 7 在工作中保持积极的态度和创新精神：勇于尝试新的技术和方法，推动行业的发展和进步
6
结语
1
结语
2
3
人工智能工程师是一个充满挑战和机遇的职业
在大学生涯中，可以通过积极参与科研项目、实习实 践、学术交流等活动，提高自己的专业素养和综合能 力，为未来的职业发展打下坚实的基础
希望本文能够为有志于成为人工智能工程师的大学生 提供一些有益的参考和建议
-
T感H谢A聆NK听S
业道路做好规划，为我的人生指引方向
熟悉常用的开发工具 和库：如Python、
TensorFlow、 PyTorch等
x
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x
拥有数学、统计学、 计算机科学等相关背
景知识
对待问题具有好奇心 和探索精神：具备解
决问题的能力
4
职业定位
参加学术讲座和研讨会：了解最新的研究成果 和技术趋势
参与科研项目：提高自己的研究能力和实战经 验
参加算法竞赛和机器学习比赛：锻炼自己的算 法设计和实现能力
在GitHub上参与开源项目的开发和维护：积累 实战经验
参加实习和工作经验积累项目：了解实际工作 中的需求和挑战
5
职业规划与发展建议
1 在大学期间打好基础：包括数学、编程和算法等方面的基础知识 2 参加实习和工作经验积累项目：尽早接触实际工作，了解行业需求 3 选择有挑战性的项目和实践机会：提高自己的研究能力和实战经验 4 在职业发展过程中：不断学习和更新自己的知识和技能，跟上行业发展的步伐 5 建立良好的人际关系网络：与同行和专业人士保持联系和交流，拓展职业发展机会 6 考虑进一步深造：攻读硕士或博士学位，提高自己的学术水平和竞争力 7 在工作中保持积极的态度和创新精神：勇于尝试新的技术和方法，推动行业的发展和进步
6
结语
1
结语
2
3
人工智能工程师是一个充满挑战和机遇的职业
在大学生涯中，可以通过积极参与科研项目、实习实 践、学术交流等活动，提高自己的专业素养和综合能 力，为未来的职业发展打下坚实的基础
希望本文能够为有志于成为人工智能工程师的大学生 提供一些有益的参考和建议
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T感H谢A聆NK听S
业道路做好规划，为我的人生指引方向
人工智能在外语教育中的应用
推动人工智能与外语教育的深度融合
制定相关政策措施
政府和教育部门应出台相关政策措施，鼓励和引导人工智能技术在外语教育中的研究和 应用。
加强产学研合作
加强高校、科研机构和企业的合作，共同推动人工智能技术在外语教育中的研发和应用 。
建立人工智能与外语教育融合发展的长效机制
建立人工智能与外语教育融合发展的长效机制，促进两者的深度融合和持续发展。
智能推荐资源
AI可以分析学生的学习需 求和兴趣，为其推荐合适 的学习资源和材料。
个性化反馈
AI可以针对学生的表现和 作业提供个性化的反馈和 建议，帮助学生更好地改 进和提高。
面临的挑战与问题
技术成熟度
当前AI技术在外语教育中的应用仍处于初级阶段，需要进一步发展 和完善。
数据隐私和安全
在使用AI技术时，需要确保学生数据的安全和隐私，避免数据泄露 和滥用。
供更加智能化、个性化的教学服务。
人工智能在外语教育中的发展趋势
个性化教学
通过人工智能技术，可以分析学生的学习习惯、能力水平 、兴趣爱好等个性化特征，为每个学生量身定制学习计划 和教学资源，实现个性化教学。
智能化评估
人工智能技术可以对学生的学习成果进行自动化评估，减 轻教师的工作负担，同时提供更加客观、准确的评估结果 。
教师角色转变
随着AI技术的普及，教师需要适应新的教学方式和角色，与AI技术相 互协作，共同提高教学效果。
05
人工智能在外语教育中的 实践案例
案例一：智能语音评测系统
语音评测
利用语音识别技术对学习者的发音进行自动评测 ，提供发音准确度、流利度等反馈。
多语种支持
支持多种语言的语音评测，满足不同学习者的需 求。
中学生必上的一节人工智能课
人工智能法律问题
分析人工智能在法律领域的应用与挑 战，如知识产权、法律责任、法规制 定等。
03
CATALOGUE
计算机视觉与语音识别技术
计算机视觉原理及应用场景
应用场景
自动驾驶：计算机视觉在自动驾 驶系统中起着关键作用，能够识 别道路、车辆、行人等，实现安 全、高效的自动驾驶。
原理：计算机视觉是通过计算机 和相关设备来模拟人类视觉系统 的科学，主要任务是对图像和视 频进行自动分析和理解。
01
CATALOGUE
引言
人工智能概念与背景
01
02
03
人工智能定义
介绍人工智能的基本概念 、发展历程和主要技术。
应用领域
阐述人工智能在各个领域 的应用，如医疗、金融、 教育等。
技术前沿
探讨人工智能技术的最新 进展和未来趋势。
中学生为什么要学习人工智能
培养创新思维
学习人工智能有助于培养 学生的创新思维和解决问 题的能力。
分享最新的研究成果和技术进展，如生成式对抗网络（ GANs）、迁移学习、联邦学习等，让学生了解人工智能 领域的前沿动态。
THANKS
感谢观看
监督学习
训练数据带有标签，通过学习 输入与输出之间的关系来预测 新数据。
无监督学习
训练数据无标签，通过学习数 据内在规律和结构来发现新知 识。
强化学习
智能体在与环境交互过程中， 通过不断试错来学习最优策略
。
常见机器学习算法介绍
线性回归
决策树
用于预测连续型数值，通过最小化预测值 与真实值之间的误差平方和来求解最优参 数。
实践操作
设计任务
设计一个简单的智能决策系 统，如迷宫寻路、倒立摆控
分析人工智能在法律领域的应用与挑 战，如知识产权、法律责任、法规制 定等。
03
CATALOGUE
计算机视觉与语音识别技术
计算机视觉原理及应用场景
应用场景
自动驾驶：计算机视觉在自动驾 驶系统中起着关键作用，能够识 别道路、车辆、行人等，实现安 全、高效的自动驾驶。
原理：计算机视觉是通过计算机 和相关设备来模拟人类视觉系统 的科学，主要任务是对图像和视 频进行自动分析和理解。
01
CATALOGUE
引言
人工智能概念与背景
01
02
03
人工智能定义
介绍人工智能的基本概念 、发展历程和主要技术。
应用领域
阐述人工智能在各个领域 的应用，如医疗、金融、 教育等。
技术前沿
探讨人工智能技术的最新 进展和未来趋势。
中学生为什么要学习人工智能
培养创新思维
学习人工智能有助于培养 学生的创新思维和解决问 题的能力。
分享最新的研究成果和技术进展，如生成式对抗网络（ GANs）、迁移学习、联邦学习等，让学生了解人工智能 领域的前沿动态。
THANKS
感谢观看
监督学习
训练数据带有标签，通过学习 输入与输出之间的关系来预测 新数据。
无监督学习
训练数据无标签，通过学习数 据内在规律和结构来发现新知 识。
强化学习
智能体在与环境交互过程中， 通过不断试错来学习最优策略
。
常见机器学习算法介绍
线性回归
决策树
用于预测连续型数值，通过最小化预测值 与真实值之间的误差平方和来求解最优参 数。
实践操作
设计任务
设计一个简单的智能决策系 统，如迷宫寻路、倒立摆控
机器学习的基础知识与入门教程(Ⅱ)
机器学习的基础知识与入门教程随着人工智能技术的发展，机器学习作为人工智能的一个重要分支，越来越受到关注。
那么，什么是机器学习？它的基础知识又有哪些？本文将从机器学习的概念、基本原理、常见算法以及入门教程等方面进行介绍和探讨。
一、机器学习的概念机器学习是一种通过让计算机自动分析数据来学习模式和规律，然后利用学到的模式和规律做出预测或者决策的方法。
简单来说，就是让计算机从数据中学习，并根据学到的知识来做出相应的行为。
这种学习方式让计算机能够不断优化和改进，逐渐提高自己的性能。
二、机器学习的基本原理机器学习的基本原理主要包括监督学习、无监督学习和强化学习。
监督学习是指通过已知输入和输出的样本数据来训练模型，使其能够预测未知数据的输出。
无监督学习则是在没有标注输出的情况下，让计算机自动学习数据的分布和特征。
强化学习是通过试错的方式让计算机学习最优的行为策略，通过与环境的交互来获得奖励和惩罚，从而不断优化自己的决策过程。
三、机器学习的常见算法在机器学习中，常见的算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、聚类、神经网络等。
线性回归是一种用于预测连续数值的算法，逻辑回归则用于预测二元分类的结果。
决策树是一种通过构建树状结构来进行分类或预测的算法，支持向量机则是一种用于分类和回归分析的算法。
聚类是一种将数据分成不同组的算法，神经网络则是一种模拟人脑神经元网络进行学习和决策的算法。
四、机器学习的入门教程想要学习机器学习，首先需要掌握一些基本的数学知识，比如线性代数、概率统计和微积分等。
另外，还需要学习一些编程语言，比如Python、R和Julia等，在编程的基础上，学习机器学习的相关知识和算法。
此外，在学习的过程中，还可以通过一些开源的机器学习库，比如Scikit-learn、TensorFlow和PyTorch等，来进行实际的应用和实验。
在学习过程中，可以通过阅读相关的书籍和论文来了解机器学习的理论知识和最新进展，也可以参加一些机器学习的课程和培训来获取更系统和专业的知识。
2024《机器学习》ppt课件完整版
《机器学习》ppt课件完整版•引言•机器学习基础知识•监督学习算法目录•无监督学习算法•深度学习基础•强化学习与迁移学习•机器学习实践与应用引言机器学习的定义与目标定义目标机器学习的目标是让计算机系统能够自动地学习和改进，而无需进行明确的编程。
这包括识别模式、预测趋势以及做出决策等任务。
早期符号学习01统计学习阶段02深度学习崛起0301020304计算机视觉自然语言处理推荐系统金融风控机器学习基础知识包括结构化数据（如表格数据）和非结构化数据（如文本、图像、音频等）。
数据类型特征工程特征选择方法特征提取技术包括特征选择、特征提取和特征构造等，旨在从原始数据中提取出有意义的信息，提高模型的性能。
包括过滤式、包装式和嵌入式等，用于选择对模型训练最有帮助的特征。
如主成分分析（PCA ）、线性判别分析（LDA ）等，用于降低数据维度，减少计算复杂度。
数据类型与特征工程损失函数与优化算法损失函数优化算法梯度下降变种学习率调整策略模型评估与选择评估指标评估方法模型选择超参数调优过拟合模型在训练集上表现很好，但在测试集上表现较差，泛化能力不足。
欠拟合模型在训练集和测试集上表现都不佳，未能充分学习数据特征。
防止过拟合的方法包括增加数据量、使用正则化项、降低模型复杂度等。
解决欠拟合的方法包括增加特征数量、使用更复杂的模型、调整超参数等。
机器学习中的过拟合与欠拟合监督学习算法线性回归与逻辑回归线性回归逻辑回归正则化二分类问题核技巧软间隔与正则化030201支持向量机（SVM ）决策树与随机森林剪枝决策树特征重要性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。
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。
人工智能展望2024年的人工智能技术和应用
医疗健康领域突破
人工智能在疾病诊断、药 物研发等领域的应用将取 得重要突破。
02
人工智能技术前沿
深度学习技术进展
更深层次的神经网络
通过增加网络深度和复杂度，实现更 高效和准确的学习与推断。
高效计算硬件支持
针对深度学习算法进行硬件优化，提 高计算效率和性能。
自动化模型优化
利用自动机器学习（AutoML）技术 ，实现深度学习模型的自动优化和调 整。
• 数据融合与知识推理：多源数据融合和知识推理 技术的发展，将使人工智能更好地理解复杂场景 和解决问题。
2024年人工智能趋势预测
自动驾驶汽车普及
随着自动驾驶技术的成熟 和法规的完善，预计2024 年将有更多自动驾驶汽车 上路。
智能家居全面升级
人工智能将深度融入家居 生活，实现更智能、便捷 的家居体验。
视频分析与处理
对视频内容进行自动分析、处理和理解，提取有用信息。
智能安防与监控
结合计算机视觉技术，实现智能安防和监控系统的自动化和智能 化。
强化学习在复杂任务中应用
自动驾驶汽车
01
利用强化学习技术实现自动驾驶汽车的智能决策和控制。
机器人自主导航与操作
02
通过强化学习训练机器人实现自主导航、物体识别和抓取等操
自动驾驶汽车技术现状及挑战
自动驾驶汽车技术
自动驾驶汽车技术依靠AI算法、传感器、高精度地图等实现自主驾驶，提高交 通安全性和效率。
技术挑战
自动驾驶汽车技术面临法律法规、道路测试、安全保障等方面的挑战，需要不 断完善和创新。
医疗健康领域应用实例分析
AI辅助诊断
AI技术可应用于医学影像诊断、病理分析等领域，提高诊断准确性和效率。
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21
最终设计
实验生成器 新问题 假设
执行系统 解答路线 鉴定器
泛化器 训练样例
22
西洋跳棋学习的更多讨论
图1-2 第13章理论上的保证 更复杂的目标函数 其他学习算法
这种学习技术是否确保发现一个非常接近的近似。
最近邻算法，存储训练样例，寻找保存的最接近的情 形来匹配新的情况 遗传算法，产生大量候选的西洋跳棋程序，让它们相 互比赛，保留最成功的程序并进一步用模拟进化的方 式来培育或变异它们 基于解释的学习，分析每次成败的原因
11
选择目标函数（2）
ChooseMove的评价
另一个目标函数V
学习问题很直观地转化成这个函数 这个函数的学习很困难，因为提供给系统的是间接训 练经验 一个评估函数，V: BR，它为任何给定棋局赋予一个 数值评分，给好的棋局赋予较高的评分 优点，学习简单 V的应用
选择目标函数（3）
V的设计，对于集合B中的任意棋局b，V(b)定义如下
如果b是一最终的胜局，那么V(b)=100 如果b是一最终的负局，那么V(b)=-100 如果b是一最终的和局，那么V(b)=0 如果b不是最终棋局，那么V(b)=V(b’)，其中b’是从b开 始双方都采取最优对弈后可达到的终局
8
选择训练经验
第一个关键属性，训练经验能否为系统的决策提供 直接或间接的反馈 第二个重要属性，学习器在多大程度上控制样例序 列 第三个重要属性，训练样例的分布能多好地表示实 例分布，通过样例来衡量最终系统的性能
9
选择训练经验（续）
西洋跳棋学习问题
任务T，下西洋跳棋 性能标准P，击败对手的百分比 训练经验E，和自己进行训练对弈
训练过程
从学习器可得到的间接训练经验中导出上面的训练样 例 调整系数wi，最佳拟合这些训练样例
19
选择函数逼近算法（2）
估计训练值
困难处 一个简单的方法，Vtrain(b)=V’(Successor(b))
调整权值
最佳拟合的定义，比如误差平方和最小
E
b ,Vtrain ( b ) training examples
4
学习问题的标准描述
定义
如果一个计算机针对某类任务T的用P衡量的性能根据 经验E来自我完善，那么我们称这个计算机程序在从经 验E中学习，针对某类任务T，它的性能用P来衡量。
西洋跳棋学习问题的解释
任务T：参与比赛 性能标准P：比赛成绩（或赢棋能力，击败对手的百分 比） 经验E：和自己下棋
什么是机器学习
• 什么是机器学习
计算机程序如何随着经验积累自动提高性能 系统自我改进的过程
• 成功应用
学习识别人类讲话 学习驾驶车辆 学习分类新的天文结构 学习对弈西洋双陆棋
2
相关学科
人工智能
学习概念的符号表示 作为搜索问题的机器学习 作为提高问题求解能力的学习 利用先验知识和训练数据来引导学习
选择目标函数的表示
函数的表示
一张大表，对于每个唯一的棋盘状态，表中有唯一的 表项来确定它的状态值 规则集合 二项式函数 人工神经网络
15
选择目标函数的表示（2）
重要的权衡过程
希望选取一个非常有表现力的描述，以最大可能地逼 近理想的目标函数 越有表现力的描述需要越多的训练数据，使程序能从 它表示的多种假设中选择
第2章，基于符号和逻辑表示的概念学习 第3章，决策树 第4章，人工神经网络 第5章，统计和估计理论的基础概念 第6章，贝叶斯理论 第7章，计算学习 第8章，基于实例的学习 第9章，遗传算法 第10章，规则学习 第11章，基于解释的学习 第12章，近似知识与现有数据的结合 第13章，增强学习
Vtrain (b) V '(b)
2
寻找算法，比如最小均方方法，LMS Least Mean Squares
20
LMS权值更新法则
对于每个训练样本<b，Vtrain(b)> 使用当前的权计算V ’(b) 对每个权值wi 进行如下更新
wi wi Vtrain (b) V '(b) xi
6
学习问题的标准描述（3）
定义太广泛
甚至包括了以非常直接的方式通过经验自我提高的计算机程 序
科技型定义
通过经验提高性能的某类程序
目的
定义一类问题 探索解决这类问题的方法 理解学习问题的基本结构和过程
7
设计一个学习系统
基本设计方法和学习途径
（以西洋跳棋为例） 选择训练经验 选择目标函数 选择目标函数的表示 选择函数逼近算法 最终设计
28
小结和补充读物
涉及学科 搜索的观点 相关杂志、会议、国际组织
29
Discussion for introduction
针对下面的学习任务，给出它们的学习系统设计方 案
手写识别学习问题 机器人驾驶学习问题 。。。 （自定义）
30
31
设 计 过 程
V’(b)=w0+w1x1+w2x2+…+w6x6 其中，w0…w6是权值，表示不同棋局特征的相对重要 性
至此，问题转化为学习目标函数中的系数（即权值）
18
选择函数逼近算法
每个训练样例表示成二元对
<b，Vtrain(b)> b是棋盘状态，Vtrain(b)是训练值 比如，<<x1=3,x2=0,x3=1,x4=0,x5=0,x6=0>,100>
26
机器学习的问题
关于选择有效的后验训练经验，什么样的策略最好？ 这个策略的选择会如何影响学习问题的复杂性。 怎样把学习任务简化为一个或多个函数逼近问题？ 换一种方式，系统该试图学习哪些函数？这个过程 本身能自动化吗？ 学习器怎样自动地改变表示法来提高表示和学习目 标函数的能力？
27
全书内容简介
计算复杂性理论
复杂性的理论边界 计算量、训练数据量、错分量
3
相关学科
控制论
为了优化预定目标，学习对各种处理过程进行控制， 学习预测被控过程的下一状态
信息论
熵和信息内容的度量 学习最小描述长度方法
统计学
根据有限数据样本，给定精度时，估计误差 置信区间、统计检验
学习系统需要选择
要学习的知识的确切类型 对于这个目标知识的表示 一种学习机制
10
选择目标函数
目标函数ChooseMove
ChooseMove: BM，接受合法棋局集合中的棋盘状态 作为输入，并从合法走子集合中选择某个走子作为输 出
问题转化
我们把提高任务T的性能P的问题转化（或简化）为学 习像ChooseMove这样某个特定的目标函数
13
选择目标函数（4）
上面设计的缺陷
递归定义 运算效率低 不可操作
简评
学习任务简化成发现一个理想目标函数V的可操作描述 通常要完美地学习这样一个V的可操作的形式是非常困 难的 一般地，我们仅希望学习算法得到近似的目标函数V’， 因此学习目标函数的过程常称为函数逼近
14
16
选择目标函数的表示（3）
简单表示法——对于任何给定的棋盘状态，函数V可 以通过以下棋盘参数的线性组合来计算
x1，黑子的数量 x2，红子的数量 x3，黑王的数量 x4，红王的数量 x5，被红子威胁的黑子数量 x6，被黑子威胁的红子数量
17
选择目标函数的表示（4）
目标函数
5
学习问题的标准描述（2）
手写识别学习问题
机器人驾驶学习问题
任务T： 识别和分类手写文字 性能标准Ｐ：分类的正确率 经验Ｅ： 已知类别的手写体文字数据库 任务Ｔ：通过视觉传感器在四车道高速公路上行使 性能标准Ｐ：平均无差错行使里程（差错由人来监督 裁定） 训练经验E：注视人类驾驶时录制的一系列图像和驾驶 指令
24
机器学习的一个观点
一个有效的观点
机器学习问题归结于搜索问题
本书给出了对一些基本表示定义的假设空间的搜索 算法 通过搜索策略和搜索空间的内在结构来刻画学习方 法
25
机器学习的问题
存在什么样的算法能从特定的训练数据学习一般 的目标函数呢？如果提供了充足的训练数据，什 么样的条件下，会使特定的算法收敛到期望的函 数？哪个算法对哪些问题和表示的性能最好？ 多少训练数据是充足的？怎样找到学习到假设的 置信度与训练数据的数量及提供给学习器的假设 空间特性之间的一般关系？ 学习器拥有的先验知识是怎样引导从样例进行泛 化的过程的？当先验知识仅仅是近似正确时，它 们会有帮助吗？