机器学习算法及其应用
机器学习算法原理与应用案例
机器学习算法原理与应用案例机器学习算法是计算机科学中一个重要的分支，它涉及到大量的数据分析、数据预测、模式识别和人工智能相关的问题。
在现代科技领域，机器学习算法已被广泛应用到了很多领域，如人工智能、数据分析、图像识别、自然语言处理以及机器视觉等。
因此，了解机器学习算法原理与应用案例对现代科技领域非常关键。
一、机器学习算法原理机器学习算法是一种可以让计算机通过学习数据和算法来自动获得新知识和技能的计算方法。
机器学习算法基于数据的特征来构建模型，进而进行预测和决策。
通过大量的数据和算法训练，机器学习算法可以自动完成一系列任务。
下面我们来介绍常用的机器学习算法原理。
1、监督学习算法监督学习是通过已知的标签来预测新实例的一种机器学习算法。
监督学习算法包括了分类和回归两种类型。
其中，分类是通过将数据分为不同的类别，来对新数据进行分类。
而回归是通过已知的数据集来进行预测。
监督学习的经典算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
2、无监督学习算法与监督学习不同，无监督学习不需要已知标签，而是通过对数据进行聚类，找到数据集中相似的模式。
无监督学习的经典算法包括了聚类、数据降维等。
3、强化学习算法强化学习是一种通过与环境交互来获得奖励的学习方法。
通过选择最优的动作来最大化奖励，其中包括了状态评估、动作选择等。
强化学习的经典算法包括了Q-learning、Deep Q learning等。
二、机器学习算法应用案例机器学习算法的应用非常广泛，下面介绍几个典型的应用案例。
1、图像识别图像识别是机器学习领域的典型应用案例。
通过对大量的图像数据进行训练，机器学习算法可以自动识别出图像中的关键特征。
图像识别的经典算法包括了卷积神经网络、递归神经网络等。
2、自然语言处理自然语言处理是机器学习领域的另一个重要应用。
自然语言处理可以帮助机器理解文本内容，例如识别情感、意图等。
自然语言处理的经典算法包括了词向量、文本分类、文本生成等。
机器学习算法的原理与应用
机器学习算法的原理与应用机器学习是一种利用计算机程序来训练和优化模型，以实现人工智能的技术手段。
在现代社会中，机器学习已经广泛应用于各个领域，如自然语言处理、图像识别、医疗诊断等。
机器学习靠的是一系列复杂的算法，这些算法可以帮助计算机自动学习从数据中获取规律和知识。
本文将深入探讨机器学习算法的原理和应用。
1. 机器学习的基础机器学习的实现需要三个基本要素：数据、训练算法和模型。
数据：机器学习的全部工作都是在数据基础之上的，所以数据的质量和数量对机器学习的结果至关重要。
为确保数据的质量和数量达到要求，通常需要花费大量时间和人力成本进行数据清洗和预处理。
训练算法：机器学习的训练算法涉及许多数学方法，如统计学、线性代数、最优化等。
目前，机器学习算法主要分为有监督学习、无监督学习和增强学习三个类别。
模型：根据研究问题的不同，需要选择不同的模型，如神经网络模型、决策树模型、支持向量机模型等。
2. 机器学习算法的原理2.1 有监督学习有监督学习是指标注有标签的数据来训练模型，以预测未来的结果。
在有监督学习中，通常将数据集分为训练集和测试集。
训练集用来构建模型，测试集用来测试模型的预测准确率。
有监督学习的主要算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络等。
2.2 无监督学习无监督学习是不需要标签的数据来训练模型。
在无监督学习中，模型会从数据中学习规律和结构，以便进行降维、聚类以及异常检测等任务。
无监督学习的主要算法包括K均值算法、层次聚类、主成分分析等。
2.3 增强学习增强学习是通过与环境进行交互来学习从而最大化预期收益的一种机器学习算法。
在增强学习中，学习代理通过观察状态、执行行动和接收环境的奖励三个过程来学习和优化与环境的交互。
增强学习的主要算法包括Q学习、蒙特卡罗方法、时序差分学习等。
3. 机器学习算法的应用机器学习算法的应用领域较广，下面简要介绍几个常见的应用3.1 自然语言处理自然语言处理是机器学习算法的常见应用领域之一。
机器学习算法的进步与应用
机器学习算法的进步与应用随着科技的飞速发展和数据规模的不断扩大，机器学习算法在各个领域的应用日益广泛。
本文将介绍机器学习算法的进步和应用，并从理论和实践两个角度进行探讨。
一、机器学习算法的进步在过去的几十年里，机器学习算法取得了突破性的进展。
以下是几个重要的进步方向：1. 神经网络：神经网络是一种模拟人类大脑神经系统的计算模型。
近年来，随着深度学习的兴起，神经网络在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域取得了巨大成功。
深度神经网络的引入使得机器学习算法在处理复杂问题时具有更高的准确性和泛化能力。
2. 支持向量机：支持向量机是一种二分类模型，通过在高维空间中寻找最佳超平面来实现分类。
它在处理非线性分类问题时表现出色，并在模式识别、文本分类和生物信息学等领域得到广泛应用。
3. 随机森林：随机森林是一种集成学习方法，通过构建多个决策树来进行分类和回归。
它具有抗过拟合能力和处理大规模数据集的优势，广泛应用于数据挖掘、金融风控和医疗诊断等领域。
4. 强化学习：强化学习是一种通过试错来逐步优化决策的机器学习方法。
它在无监督学习和监督学习之外提供了另一种学习范式，可应用于自动驾驶、智能游戏和机器人控制等领域。
二、机器学习算法的应用机器学习算法在各个领域的应用日益普及，以下是几个典型的案例：1. 医疗诊断：机器学习算法在医学影像分析、疾病预测和药物研发等方面发挥着重要作用。
通过对大量病例和医学数据的学习，算法可以辅助医生进行诊断，并提供个性化治疗方案。
2. 金融风控：机器学习算法在金融行业的风险评估和欺诈检测中发挥着重要作用。
通过建立预测模型，算法可以识别潜在风险和异常交易，有效提高金融机构的安全性和效率。
3. 智能推荐：机器学习算法在推荐系统中广泛应用，为用户提供个性化的产品和服务推荐。
通过分析用户行为和偏好，算法可以实现精准营销和增强用户体验。
4. 智能交通：机器学习算法在智能交通系统中发挥着关键作用。
通过分析交通数据和预测交通流量，算法可以优化路线规划、交通信号控制和拥堵预警，提高交通效率和安全性。
大数据分析和机器学习的算法和应用
大数据分析和机器学习的算法和应用一、数据分析的算法和应用近年来，随着互联网的高速发展以及数字化趋势的不断深入，数据分析的应用已经渗透到各行各业。
数据分析的基本要素包括数据采集、数据处理及挖掘、数据可视化等，而其重要性也在业界与学术界引起了广泛的关注。
在数据分析过程中，一些算法的应用也逐渐得到了广泛的推广。
1. 机器学习算法机器学习包含一系列算法，其实质是利用计算机自主从数据中识别出存在的相关性，然后根据规则进行信息分类、预测或决策。
机器学习是数据分析中的重要分支之一，其表现出色的应用包括面部识别、语音识别、行为分析、网络安全等等。
使用机器学习算法的常见类别如下：监督学习：通过已知的数据集训练模型，并以此模型对新数据进行预测或分类。
常见的监督学习算法包括线性回归、决策树、K 近邻算法等。
非监督学习：无需使用已知数据集，不需要预先进行任何假设或预测。
目标是通过数据的内在结构或配置来实现群体聚类或检测异常。
常见的非监督学习算法包括K-均值聚类、主成分分析等。
半监督学习：半监督学习是介于监督学习和无监督学习之间的方法，它允许利用无标签的数据来构建预测模型，以提高预测的准确性。
常见的半监督学习算法包括图半监督学习和半监督聚类等。
2. 自然语言处理自然语言处理（NLP）是人工智能的一项任务，旨在让计算机能够理解和处理自然语言。
NLP是一项极其重要的技术，可以让计算机分析文本、回答问题、翻译语言等。
自然语言处理算法的应用包括：文本分类：文本分类是指自动将文本分配到预定义的类别中，如垃圾邮件分类、新闻推荐的个性化过滤等。
情感分析：通过分析给定的文本来确定显式或隐含的情感，如积极、中立或消极。
实体识别：实体识别是指从文本数据中识别或提取有趣或有用的实体，如人名、地址、日期或金融领域中的交易和股票。
二、机器学习算法和应用机器学习是一种人工智能方法，可以让计算机从经验中学习并自动改进。
机器学习逐渐深入到各个应用场景中，许多算法支持自我学习，以提高预测准确性和数据处理效率。
机器学习中的分类算法及其应用场景
机器学习中的分类算法及其应用场景机器学习是一种人工智能的分支，旨在通过数据的分析和模式的发现，使机器具备从经验中学习，并自动改善性能的能力。
分类算法是机器学习中最常用的一类算法，用于将数据集中的样本划分到不同的类别中。
在本文中，我们将介绍几种常见的分类算法及其应用场景。
一、决策树算法决策树算法是一种简单但常用的分类算法。
它通过创建一颗树状结构，从根节点开始递归地对数据集进行划分，直到达到指定的终止条件。
决策树算法的优点是易于理解和解释，并且能够处理大规模的数据集。
它在许多领域都有应用，例如医学诊断、金融风险评估和客户分类等。
二、朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的分类算法。
它假设各个特征之间相互独立，并通过计算后验概率来进行分类。
朴素贝叶斯算法的优点是运算速度快、易于实现，并且对数据集中的噪声和缺失值有一定的鲁棒性。
它常用于文本分类、垃圾邮件过滤和情感分析等领域。
三、支持向量机算法支持向量机算法是一种基于统计学习理论的分类算法。
它通过在特征空间中构建一个最优的超平面，将不同类别的样本分开。
支持向量机算法的优点是能够处理高维数据、具有较高的准确率和鲁棒性。
它在图像识别、手写体识别和生物信息学等领域有广泛应用。
四、最近邻算法最近邻算法是一种简单但有效的分类算法。
它基于样本之间的距离度量，将测试样本分类为距离最近的训练样本所属的类别。
最近邻算法的优点是易于实现、不需要训练过程，并且对异常值有较好的鲁棒性。
它在推荐系统、图像识别和医学诊断等领域有广泛应用。
五、神经网络算法神经网络算法是一种模拟人脑神经网络结构和功能的分类算法。
它由多个神经元组成的层次结构，在训练过程中通过调整连接权重来实现模式的学习和分类。
神经网络算法的优点是能够处理复杂的非线性问题，并且具有较强的泛化能力。
它在图像处理、语音识别和自然语言处理等领域有广泛应用。
总结起来，机器学习中的分类算法有很多种，每种算法都有其适用的场景和特点。
机器学习算法的应用案例及技巧
机器学习算法的应用案例及技巧随着科技的发展和数据的爆炸增长，机器学习算法在各个领域的应用越来越广泛。
机器学习算法通过对数据进行分析和学习，从而能够自动识别模式和进行预测。
在本文中，将介绍几个机器学习算法的应用案例，并提供一些相关的技巧。
一、垃圾邮件分类垃圾邮件过滤是机器学习中最常见的应用之一。
传统的垃圾邮件过滤器使用规则和规则引擎来分类邮件，但这种方法需要大量的人工劳动力和时间。
机器学习算法可以通过学习已有的标记邮件数据集，自动识别和分类垃圾邮件。
在垃圾邮件分类中，常用的算法包括决策树、朴素贝叶斯和支持向量机。
决策树算法通过构建一个树状的分类模型，根据邮件的特征（例如发件人、主题、内容等）进行分类。
朴素贝叶斯算法基于贝叶斯定理，利用特征之间的条件独立性进行分类。
支持向量机算法通过寻找一个最优的超平面来在特征空间中进行分类。
在实际应用中，为了提高垃圾邮件分类的准确性，可以采用集成学习的方法。
集成学习通过结合多个分类器的结果，来获得更为准确的分类结果。
常用的集成学习算法包括随机森林和梯度提升树。
二、图像识别图像识别是机器学习算法的另一个重要应用领域。
随着数字图像的普及和摄像头设备的大规模应用，图像识别技术在实际生活中被广泛使用。
图像识别可以用于人脸识别、物体检测、图像分类等任务。
常用的图像识别算法包括卷积神经网络（CNN）和深度学习。
卷积神经网络是一种特殊的神经网络结构，能够有效地处理图像和空间数据。
深度学习则是指使用深层的神经网络进行学习和训练。
在图像识别中，数据集的质量和大小对算法的性能有重要影响。
为了提高算法的准确性，可以使用数据增强和迁移学习技术。
数据增强可以通过对图像进行旋转、平移、缩放等操作来增加训练样本的多样性。
迁移学习则是利用已经训练好的模型来进行新任务的训练，可以减少对大规模数据集的依赖，提高训练速度和效果。
三、推荐系统推荐系统是在线电子商务平台中常用的功能，通过分析用户的历史行为和个人特征，向用户推荐个性化的商品或服务。
机器学习算法的分类与应用场景
机器学习算法的分类与应用场景机器学习是一门涉及到统计学、计算机科学和人工智能等多个领域的学科，它的目标是通过计算机自主学习来实现人类无法手动完成的任务。
机器学习方法和算法有很多，它们可以用于各种各样的场景。
在本文中，我们将会探讨机器学习算法的分类以及应用场景，以便读者了解机器学习的普遍应用。
一、机器学习算法的分类1. 监督学习：监督学习是指计算机学习一个有标签的数据集，数据集中每一个样本都有一个已知的标签，计算机根据这些标签学习如何从一个未知的数据集中进行分类。
监督学习包括分类问题和回归问题两大类。
2. 无监督学习：与监督学习不同，无监督学习并不需要有标注数据。
无监督学习的目标是从未经标注的数据集中发现隐含的模式和结构。
无监督学习包括聚类和关联规则两类。
3. 强化学习：强化学习是一种通过试错来学习最优行为的学习方式。
强化学习的核心是一个环境和一个智能体，智能体通过与环境的交互来学习如何采取最优的行动。
二、机器学习算法的应用场景1. 电商推荐系统：电商推荐系统是指在海量商品中给客户提供个性化推荐服务。
根据客户以往的购买行为以及其他信息，采用机器学习算法，将商品进行分类并推荐给客户，通过提高客户购买的满意度来增加销售额。
2. 医疗领域：在医疗领域，机器学习可以应用于诊断、治疗建议及药物研发等方面。
例如，可以用机器学习算法来分析大量的病例研究，得出某病的诊断方法和治疗方式，从而帮助医生更加准确地诊断和治疗。
3. 智能驾驶：智能驾驶是指利用传感器、相机等设备对交通情况进行实时监测和感知，并采用机器学习算法对数据进行识别和分析，以实现自动驾驶。
智能驾驶技术的出现可以大幅减少交通事故发生的概率，提高道路使用效率。
4. 金融风控：机器学习算法可以用于金融领域内的风控。
在金融交易中，通过对用户的行为、交易记录等信息进行机器学习分析，可以有效的发现风险用户、识别异常操作，减少金融欺诈的风险。
5. 图像处理：机器学习算法可以应用于图像处理领域。
机器学习算法的应用与分类
机器学习算法的应用与分类随着科技的不断发展，越来越多的企业和个人开始使用机器学习算法来解决复杂的问题和优化业务流程。
机器学习算法在很多领域都得到了广泛的应用，如金融、医疗、交通、电子商务等行业。
本文将介绍几种常见的机器学习算法和其应用场景。
一、监督学习算法监督学习算法是指利用已有的标记样本数据集进行训练，再通过学习得到一个由输入到输出的映射函数，以便用于对未知数据的预测。
常见的监督学习算法包括决策树、逻辑回归、支持向量机、朴素贝叶斯、随机森林等。
1、决策树决策树是一种多功能的监督学习算法，它可以用于分类和回归问题。
简单易懂的图形化表示方式让决策树成为了初学者学习机器学习的好入门算法。
决策树模型可以识别出一些有用的模式，因此在金融、医疗、电子商务等领域得到了广泛应用。
2、逻辑回归逻辑回归常用于分类问题，将数据分为二分类或多分类。
它的优点在于算法简单，具有较强的可解释性，预测结果的可信度高。
3、支持向量机支持向量机可以处理非线性分类问题，这是它的优势之一。
支持向量机常用于模式识别、图像处理、自然语言处理等领域。
4、朴素贝叶斯朴素贝叶斯算法基于贝叶斯定理，它可以用于分类和文本挖掘。
朴素贝叶斯算法计算简单，速度快，是文本分类和情感分析中的常用算法。
5、随机森林随机森林算法可以处理高维和大数据集成。
它的优点在于具有较强的准确度和稳定性，不易发生过拟合。
随机森林在金融、医疗、电子商务等领域得到了广泛应用。
二、无监督学习算法无监督学习算法是指在没有标记数据进行训练的情况下，对数据进行建模和优化。
常见的无监督学习算法包括聚类分析、异常检测、降维等。
1、聚类分析聚类分析是无监督学习算法中最为常用的一种算法，它可以将相似的数据点分为一类。
常用的聚类算法有K均值聚类、层次聚类等。
聚类分析在人口统计学、社交网络分析、图像处理、自然语言处理等领域都有广泛应用。
2、异常检测异常检测可以识别和诊断潜在的异常数据或事件，常用于金融、制造业、医疗等行业。
- 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)。
机器学习方法及应用1、机器学习学习是生物中枢神经系统的高级整合技能之一,是人类获取知识的重要途径和人类智能的重要标志,按照人工智能大师H·Simon的观点[1]:学习就是系统在不断重复的工作中对本身能力的增强或改进,使得系统在下一次执行同样或相类似的任务时,会比原来做得更好或效率更高。
机器学习则是计算机获取知识的重要途径和人工智能的重要标志,是一门研究怎样用计算机来模拟或实现人类学习活动的学科,是研究如何使机器通过识别和利用现有知识来获取新知识和新技能。
一般认为,机器学习是一个有特定目的的知识获取过程,其内部表现为从未知到已知这样一个知识增长过程,其外部表现为系统的某些性能和适应性的改善,使得系统能完成原来不能完成或更好地完成原来可以完成的任务。
它既注重知识本身的增加,也注重获取知识的技能的提高。
1.1 机器学习基本模型以H·Simon的学习定义作为出发点,建立如图1的基本模型。
在机器学习的过程中,首要的因素是外部环境向系统提供信息的质量。
外部环境是以某种形式表达的外界信息集合,它代表外界信息来源;学习是将外界信息加工为知识的过程,先从环境获取外部信息,然后对这些信息加工形成知识,并把这些知识放入知识库中;知识库中存放指导执行部分动作的一般原则,由于环境向学习系统提供的信息形形色色,信息质量的优劣直接影响到学习部分容易实现还是杂乱无章。
而知识库则是影响学习系统设计的第二个因素,由于知识库可能不同,表达方式各有特点,在选择表示方式上要兼顾表达能力强、易于推理、易于完善及扩展知识表示等几个方面的要求。
执行环节是利用知识库中的知识完成某种任务的过程,并把完成任务过程中所获得的一些信息反馈给学习环节,以指导进一步的学习。
1.2机器学习的发展和研究目标机器学习是人工智能研究较为年轻的分支,它的发展过程大体上分为四个时期[2]。
第一阶段是20世纪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,其主要研究方法是不断修改系统的控制参数和改进系统的执行能力,不涉及与具体任务有关的知识。
本阶段的代表性工作是:塞缪尔(Samuel)的下棋程序。
但这种学习的结果远不能满足人们对机器学习系统的期望。
第二阶段是在60年代中叶到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。
本阶段的代表性工作有温斯顿(Winston)的结构学习系统和海斯罗思(Hayes-Roth)等的基本逻辑的归纳学习系统。
第三阶段从20世纪70年代中叶到80年代中叶,称为复兴时期。
在此期间,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方法,且在本阶段已开始把学习系统与各种应用结合起来,并取得很大的成功,促进机器学习的发展。
1980年,在美国的卡内基—梅隆(CMU)召开了第一届机器学习国际研讨会,标志着机器学习研究已在全世界兴起。
当前机器学习围绕三个主要研究方向进行:1.面向任务:在预定的一些任务中,分析和开发学习系统,以便改善完成任务的水平,这是专家系统研究中提出的研究问题;2.认识模拟:主要研究人类学习过程及其计算机的行为模拟,这是从心理学角度研究的问题;3.理论分析研究:从理论上探讨各种可能学习方法的空间和独立于应用领域之外的各种算法。
这三个研究方向各有自己的研究目标,每一个方向的进展都会促进另一个方向的研究。
这三个方面的研究都将促进各方面问题和学习基本概念的交叉结合,推动了整个机器学习的研究。
机器学习的研究目标大致有三个方向,一个方向是基础性训究,发展各种适合机器特点的学习理沦,探讨所有可能的学习方法,比较人类学习与机器学习的异同与联系;一个方向是以模拟人类的学习过程出发,试图建立学习的认识生理学模型,这个方向与认知科学的发展密切相关;一个方向是应用研究,建立各种实用的学习系统或知识获取辅助工具,在人工智能科学的应用领域建立自动获取知识系统,积累经验,完善知识库与控制知识,进而能使机器的智能水平像人类一样。
2.机器学习方法2.1机械学习机械学习就是记忆,即把新的知识存储起来,供需要时检索调用,而无须计算和推理。
任何学习系统都必须记住它们获取的知识。
在机械学习系统中,知识的获取以较为稳定和直接的方式进行,不需要系统进行过多的加工。
而对于其他学习系统,需要对各种建议和训练例子等信息进行加工处理后,才能存储起来。
当机械学习系统的执行部分解决好问题之后,系统就记住该问题及其解。
可以把学习系统的执行部分抽象地看成某个函数,该函数在得到自变量输入值(X1,X2,…,Xn)之后,计算并输出函数值(Y1,Y2,…,Yp)。
机械学习在存储器中简单地记忆存储对((X1,X2,…,Xn),(Y1,Y2,…,Yp))。
当需要f(X1,X2,…,Xn)时,执行部分就从存储器中把(Y1,Y2,…,Yp)简单地检索出来而不是重新计算它。
这种简单的学习模式如下:对于机械学习,需要注意:采用适当的存储方式,使检索速度尽可能地快;保证所保存的信息适应于外界环境变化的需要;不能降低系统的效率。
2.2归纳学习归纳推理是应用归纳方法,从足够多的具体事例中归纳出一般性知识,提取事物的一般规律,是从个别到一般的推理。
归纳学习是应用归纳推理进行学习的方法,根据归纳学习有无教师指导,可分为示例学习和观察与发现学习。
前者属于有师学习,后者属于无师学习。
归纳学习系统的模型如图2所示。
实验规划过程通过对实例空间的搜索完成实例选择,并将这些选中的活跃实例提交给解释过程。
解释过程对实例加以适当转换,把活跃实例变换为规则空间中的特定概念,以引导规则空间的搜索。
2.2.1示例学习示例学习又称实例学习,是通过环境中若干与某概念有关的例子,经归纳得出一般性概念的学习方法。
在这种学习方法中,外部环境提供的是一组例子,每一个例子表达了仅适用于该例子的知识。
示例学习就是要从这些特殊知识中归纳出适用于更大范围的一般性知识,以覆盖所有的正例并排除所有反例。
例如,如果用一批动物作为示例,并且告诉学习系统哪一个动物是"马",哪一个动物不是。
当示例足够多时,学习系统就能概括出关于"马"的概念模型,使自己能够识别马,并且能将马与其他动物区别开来。
2.2.2观察发现学习观察发现学习又称描述性概括,其目标是确定一个定律或理论的一般性描述,刻画观察集,指定某类对象的性质。
观察发现学习可分为观察学习与机器发现两种。
前者用于对事例进行聚类,形成概念描述;后者用于发现规律,产生定律或规则。
概念聚类的基本思想是把事例按照一定的方式和准则分组,如划分为不同的类或不同的层次等,使不同的组代表不同的概念,并对每一个组进行特征概括,得到一个概念的语义符号描述。
机器发现是指从观察事例或经验数据中归纳出规律或规则的学习方法,也是最困难且最富创造性的一种学习。
机器发现又可分为经验发现与知识发现两种,前者是指从经验数据中发现规律和定律,后者是指从已观察的事例中发现新的知识。
2.3类比学习类比能清晰、简洁地描述对象间的相似性。
类比学习就是通过类比,即通过对相似事物加以比较所进行的一种学习。
例如,当教师要向学生讲授一个较难理解的新概念时,总是用一些学生已经掌握且与新概念有许多相似之处的例子作为比喻,使学生通过类比加深对新概念的理解。
像这样通过对相似事物的比较所进行的学习就是类比学习。
类比学习主要包括4个过程:(1)输入一组已知条件和一组未完全确定的条件。
(2)对输入的两组条件,根据其描述,按某种相似性的定义寻找两者可类比的对应关系。
(3)根据相似变换的方法,将已有问题的概念、特性、方法、关系等映射到新问题上,以获得待求解新问题所需的新知识。
(4)对类推得到的新问题的知识进行校验。
验证正确的知识存入知识库中,而暂时还无法验证的知识只能作为参考性知识,置于数据库中。
类比学习的关键是相似性的定义与相似变换的方法。
相似定义所依据的对象随着类比学习的目的发生变化,如果学习目的是获得新事物的某种属性,那么定义相似时应依据新、旧事物的其他属性间的相似对应关系。
如果学习目的是获得求解新问题的方法,那么应依据新问题的各个状态间的关系与老问题的各个状态间的关系来进行类比。
相似变换一般要根据新、老事物间以何种方式对问题进行相似类比而决定2.4解释学习基于解释的学习简称解释学习。
解释学习根据任务所在领域知识和正在学习的概念知识,对当前实例进行分析和求解,得出一个表征求解过程的因果解释树,以获取新的知识。
在获取新知识的过程中,通过对属性、表征现象和内在关系等进行解释而学习到新的知识。
1986年Mitchell等人提出了基于解释的概括方法,该算法建立了基于解释的概括过程,并运用知识的逻辑表示和演绎推理进行问题求解,如图3所示。
在解释学习中,为了对某一目标概念进行学习,从而得到相应的知识,必须为学习系统提供完善的领域知识以及能够说明目标概念的一个训练实例。
在系统进行学习时,首先运用领域知识找出训练实例为什么是目标概念之实例的证明,然后根据操作准则对证明进行推广,从而得到关于目标概念的一般性描述,即可供以后使用的形式化表示的一般性知识。
2.5基于神经网络的学习神经网络的性质主要取决于两个因素:网络的拓扑结构;网络的权值、工作规则。
二者结合起来就可以构成一个网络的主要特征。
神经网络的学习问题就是网络的权值调整问题。
神经网络的连接权值的确定一般有两种方式:一种是通过设计计算确定即所谓死记式学习;另一种是网络按一定的规则通过学习得到的。
大多数神经网络使用后一种方法确定其网络权值。
比较出名的网络模型和学习算法有反向传播算法、Hopfield网络等。
2.5.1基于反向传播网络的学习误差反向传播学习由两次通过网络不同层的传播组成:一次前向传播和一次反向传播。
在前向传播中,一个活动模式作用于网络感知结点,它的影响通过网络一层接一层地传播,最后产生一个输出作为网络的实际响应。
在前向传播中,网络的突触权值全被固定了。
在反向传播中,突触权值全部根据突触修正规则来调整。
特别是网络的目标响应减去实际响应而产生误差信号,这个误差信号反向传播通过网络,与突触连接方向相反,因此叫"误差反向传播"。
突触权值被调整使得网络的实际响应从统计意义上接近目标响应。
误差反向传播算法通常称为反向传播算法,由算法执行的学习过程称为反向传播学习。
反向传播算法的发展是神经网络发展史上的一个里程碑,因为反向传播算法为训练多层感知器提供了一个有效的计算方法。
2.5.2基于Hopfield网络模型的学习前向神经网络,从学习的观点看,是强有力的学习系统,结构简单,易于编程。