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湘潭大学 人智能课件 非经典推理 part 2
1. 知识不确定性的表示 2. 证据不确定性的表示 3. 组合证据不确定性的计算 4. 不确定性的更新 5. 主观贝叶斯方法的推理过程
证据不确定性的表示
在主观Bayes方法中，证据E的不精确性是用其概率 或几率来表示的。概率与几率之间的关系为：
0
O(E)
P(E) 1 P(E)
P(H|S) P(H|E)
P(H)
P(H|﹁E)
0
P(E)
1 P(E|S)
不确定性的更新
分段线性插值函数的解析式为（点斜式）：
P(H
|
S
)
P(H P(H
| )
E) P(H
P(H ) | E)
P(H | P(E) P(H )
E)
P(E |
P(E S)
主观贝叶斯方法的推理过程
主观贝叶斯方法的推理过程
当采用初始证据进行推理时，用户提供C(E|S) ，通过 CP公式就可以求出P(H|S)
当采用推理过程中得到的中间结论作为证据进行推理 时，通过EH公式就可以求出P(H|S)
结论不确定性的合成：如果有n条知识都支持同一结论 H，且每条知识的前提条件分别是n个相互独立的证据 E1,E2,…,En，这些证据分别与观察S1,S2,…,Sn相对应。 如何计算O(H| S1,S2,…,Sn)？
P(E)P(E|S)1 0P(E|S)P(E)
主观贝叶斯方法
主观贝叶斯方法
1. 知识不确定性的表示 2. 证据不确定性的表示 3. 组合证据不确定性的计算 4. 不确定性的更新 5. 主观贝叶斯方法的推理过程
组合证据不确定性的计算
证据的基本组合方式包括合取和析取两种 合取：当组合证据是多个单一证据的合取： E = E1 AND E2 AND … AND En 则：P(E|S)=min{ P(E1|S), P(E2|S), … ,P(En|S)} 析取：当组合证据是多个单一证据的析取： E = E1 OR E2 OR … OR En 则：P(E|S)=max{P(E1|S),P(E2|S),…,P(En|S)}
证据不确定性的表示
在主观Bayes方法中，证据E的不精确性是用其概率 或几率来表示的。概率与几率之间的关系为：
0
O(E)
P(E) 1 P(E)
P(H|S) P(H|E)
P(H)
P(H|﹁E)
0
P(E)
1 P(E|S)
不确定性的更新
分段线性插值函数的解析式为（点斜式）：
P(H
|
S
)
P(H P(H
| )
E) P(H
P(H ) | E)
P(H | P(E) P(H )
E)
P(E |
P(E S)
主观贝叶斯方法的推理过程
主观贝叶斯方法的推理过程
当采用初始证据进行推理时，用户提供C(E|S) ，通过 CP公式就可以求出P(H|S)
当采用推理过程中得到的中间结论作为证据进行推理 时，通过EH公式就可以求出P(H|S)
结论不确定性的合成：如果有n条知识都支持同一结论 H，且每条知识的前提条件分别是n个相互独立的证据 E1,E2,…,En，这些证据分别与观察S1,S2,…,Sn相对应。 如何计算O(H| S1,S2,…,Sn)？
P(E)P(E|S)1 0P(E|S)P(E)
主观贝叶斯方法
主观贝叶斯方法
1. 知识不确定性的表示 2. 证据不确定性的表示 3. 组合证据不确定性的计算 4. 不确定性的更新 5. 主观贝叶斯方法的推理过程
组合证据不确定性的计算
证据的基本组合方式包括合取和析取两种 合取：当组合证据是多个单一证据的合取： E = E1 AND E2 AND … AND En 则：P(E|S)=min{ P(E1|S), P(E2|S), … ,P(En|S)} 析取：当组合证据是多个单一证据的析取： E = E1 OR E2 OR … OR En 则：P(E|S)=max{P(E1|S),P(E2|S),…,P(En|S)}
湘潭大学 人工智能课件 模糊系统 Part2
模糊推理
模糊命题 模糊知识表示 模糊匹配与冲突消解 模糊推理的基本模式 简单模糊推理
模糊命题
模糊命题
含有模糊概念、模糊数据的语句称为模糊命题。它的 一般表示形式为：
x
或者 x
is
is
A
A ( CF )
其中，A是模糊概念，用模糊集及隶属函数刻画；
x是论域上的变量，用以代表所论述对象的属性； CF是模糊命题的可信度。
模糊知识表示
模糊产生式规则的一般形式是：
IF E THEN H ( CF, λ ) 其中，E是用模糊命题表示的模糊条件；
H是用模糊命题表示的模糊结论；
CF是知识的可信度因子； λ是匹配度的阈值，用以指出知识被运用的条件。 模糊推理要解决的问题： 证据与知识的条件是否匹配
A°R = B
称为模糊变换。 例如：设A={0.2,0.5,0.3}
0.2 0.7 0.1 0 R 0 0.4 0.5 0.1 0.2 0.3 0.4 0.1
B (v) { A (u ) R(u, v)}
则：B A R {0.2,0.4,0.5,0.1}
模糊计算的过程
有如下4条规则被激活：
•
a. 若温度为高且湿度为小，则运转时间为长。
•
• •
b. 若温度为中且湿度为中，则运转时间为中。
c. 若温度为中且湿度为小，则运转时间为长。 d. 若温度为高且湿度为中，则运转时间为中。
(2) 计算模糊控制规则的强度：这一步骤属于“推理方
法”模块。采用不同的推理方法具体步骤也不相同。
模糊推理的基本模式
3. 模糊三段论推理
湘潭大学 人工智能课件 模糊系统 Part1
R V×W
R 记为：V W
对于V×W中的元素(v,w)，若(v,w)∈R，则称v与w有 关系R；
若(v,w) R，则称v与w没有关系R。
模糊关系的定义
例子： V×W上的关系
设：V={1班，2班，3班}，W={男队，女队} 则V×W中有6个元素，即 V×W = { (1班，男队)，(2班，男队)，(3班，男队)， (1班，女队)，(2班，女队)，(3班，女队) } 其中，每个元素是一代表队。 假设要进行一种双方对垒的循环赛，则每一个赛局 都是V×W中的一个子集，它构成了V×W上的一 个关系。
A = {0, 0, 0.1, 0.6, 1} B = {1, 0.5, 0.01, 0, 0}
其中：
μA(1)=0, μA(2)=0 , μA(3)=0.1 , μA(4)=0.6 , μA(5)=1 μB(1)=1, μB(2)=0.5 , μB(3)=0.01 , μB(4)=0, μB(5)=0
求A∩B， A∪B和¬ A
A∩B = (0.3∧0.6)/u1+(0.8∧0.4)/u2+(0.6∧0.7)/u3 = 0.3/u1+0.4/u2+0.6/u3
A∪B = (0.3∨0.6)/u1+(0.8∨0.4)/u2+(0.6∨0.7)/u3
= 0.6/u1+0.8/u2+0.7/u3 ¬ A = (1-0.3)/u1+(1-0.8)/u2+(1-0.6)/u3 = 0.7/u1+0.2/u2+0.4/u3
模糊集合上的运算定律
幂等律
交换律 结合律
A A A, A A A
A B B A, A B B A
R 记为：V W
对于V×W中的元素(v,w)，若(v,w)∈R，则称v与w有 关系R；
若(v,w) R，则称v与w没有关系R。
模糊关系的定义
例子： V×W上的关系
设：V={1班，2班，3班}，W={男队，女队} 则V×W中有6个元素，即 V×W = { (1班，男队)，(2班，男队)，(3班，男队)， (1班，女队)，(2班，女队)，(3班，女队) } 其中，每个元素是一代表队。 假设要进行一种双方对垒的循环赛，则每一个赛局 都是V×W中的一个子集，它构成了V×W上的一 个关系。
A = {0, 0, 0.1, 0.6, 1} B = {1, 0.5, 0.01, 0, 0}
其中：
μA(1)=0, μA(2)=0 , μA(3)=0.1 , μA(4)=0.6 , μA(5)=1 μB(1)=1, μB(2)=0.5 , μB(3)=0.01 , μB(4)=0, μB(5)=0
求A∩B， A∪B和¬ A
A∩B = (0.3∧0.6)/u1+(0.8∧0.4)/u2+(0.6∧0.7)/u3 = 0.3/u1+0.4/u2+0.6/u3
A∪B = (0.3∨0.6)/u1+(0.8∨0.4)/u2+(0.6∨0.7)/u3
= 0.6/u1+0.8/u2+0.7/u3 ¬ A = (1-0.3)/u1+(1-0.8)/u2+(1-0.6)/u3 = 0.7/u1+0.2/u2+0.4/u3
模糊集合上的运算定律
幂等律
交换律 结合律
A A A, A A A
A B B A, A B B A
人工智能机器学习课件
20世纪80年代，机器学习成为了一个独立的学科领域， 并出现了许多经典的机器学习算法，如决策树、支持 向量机、朴素贝叶斯等。
进入21世纪后，随着大数据和深度学习技术的快速发 展，机器学习得到了广泛的应用和推广，成为了人工
智能领域最热门的研究方向之一。
机器学习的应用领域
计算机视觉
自然语言处理
数据挖掘
医学诊断
机器学习在计算机视觉领域有 着广泛的应用，如图像分类、 目标检测、人脸识别等。
机器学习也被广泛应用于自然 语言处理领域，如机器翻译、 情感分析、智能问答等。
机器学习可以帮助企业从海量 数据中挖掘出有价值的信息， 如用户行为分析、市场趋势预 测等。
机器学习在医学领域也得到了 广泛的应用，如疾病预测、医 学影像分析等。此外，机器学 习还可以应用于金融风控、智 能推荐、农业智能化等领域。
模型鲁棒性
模型对输入数据的微小变化应具有一定的稳定性， 以保证泛化能力。
迁移学习能力
将在一个任务上学到的知识迁移到其他相关任务 上的能力，有助于提高模型泛化性。
计算资源与效率问题
计算资源需求
深度学习模型通常需要大量的计算资源，包括高性能计算机、 GPU和TPU等。
模型训练时间
大型模型训练时间长，需要优化算法和分布式计算等技术来提高效 率。
详细讲解协同过滤、内容推荐、 混合推荐等推荐算法的原理和实
现。
实例分析
阐述用户画像的构建方法和精准 营销的策略，包括用户分群、个
性化推荐等。
用户画像与精准营销
介绍推荐系统的评估指标和优化方 法，如准确率、召回率、F1值等， 以及A/B测试等实验设计方法。
推荐系统评估与优化
通过具体案例，如电商推荐系统、 广告投放系统等，展示机器学习在 推荐系统与精准营销领域的实践应 用。
进入21世纪后，随着大数据和深度学习技术的快速发 展，机器学习得到了广泛的应用和推广，成为了人工
智能领域最热门的研究方向之一。
机器学习的应用领域
计算机视觉
自然语言处理
数据挖掘
医学诊断
机器学习在计算机视觉领域有 着广泛的应用，如图像分类、 目标检测、人脸识别等。
机器学习也被广泛应用于自然 语言处理领域，如机器翻译、 情感分析、智能问答等。
机器学习可以帮助企业从海量 数据中挖掘出有价值的信息， 如用户行为分析、市场趋势预 测等。
机器学习在医学领域也得到了 广泛的应用，如疾病预测、医 学影像分析等。此外，机器学 习还可以应用于金融风控、智 能推荐、农业智能化等领域。
模型鲁棒性
模型对输入数据的微小变化应具有一定的稳定性， 以保证泛化能力。
迁移学习能力
将在一个任务上学到的知识迁移到其他相关任务 上的能力，有助于提高模型泛化性。
计算资源与效率问题
计算资源需求
深度学习模型通常需要大量的计算资源，包括高性能计算机、 GPU和TPU等。
模型训练时间
大型模型训练时间长，需要优化算法和分布式计算等技术来提高效 率。
详细讲解协同过滤、内容推荐、 混合推荐等推荐算法的原理和实
现。
实例分析
阐述用户画像的构建方法和精准 营销的策略，包括用户分群、个
性化推荐等。
用户画像与精准营销
介绍推荐系统的评估指标和优化方 法，如准确率、召回率、F1值等， 以及A/B测试等实验设计方法。
推荐系统评估与优化
通过具体案例，如电商推荐系统、 广告投放系统等，展示机器学习在 推荐系统与精准营销领域的实践应 用。
[课件]湘潭大学 人工智能 神经网络系统PPT
![[课件]湘潭大学 人工智能 神经网络系统PPT](https://img.taocdn.com/s3/m/0c8f0ef6360cba1aa911da27.png)
轴突：输出信号
突触：与另一个神经元相联系的特殊部位
神经网络
生物神经网络
神经元的基本工作机制（简化）：
一个神经元有两种状态：兴奋和抑制； 平时处于抑制状态的神经元，其树突和胞体接收其他 神经元由突触传来的兴奋电位，多个输入在神经元中 以代数和的方式叠加； 如果输入兴奋电位总量超过某个阈值，神经元会被激 发进入兴奋状态，发出输出脉冲，并由突触传递给其 他神经元。 神经元被触发后进入不应期，在不应期不能被触发， 然后阈值逐渐下降，恢复兴奋性。
进化计算：是一种对人类智能的演化模拟方法，它
是通过对生物遗传和演化过程的认识，用进化算法去 模拟人类智能的进化规律的。
模糊计算：是一种对人类智能的逻辑模拟方法，它
是通过对人类处理模糊现象的认知能力的认识，用模 糊逻辑去模拟人类的智能行为的。
神经网络
人工神经网络（ ANN）是反映人脑结构及功能的 一种抽象数学模型，是由大量神经元节点互连而 成的复杂网络，用以模拟人类进行知识的表示与 存储以及利用知识进行推理的行为。
适应与集成：自适应和信息融合能力；
硬件实现：快速和大规模处理能力。
神经网络
生物神经系统是人工神经网络的基础。人工神经网络是对人脑神经 系统的简化、抽象和模拟，具有人脑功能的许多基本特征。
1. 生物神经系统简介
2. 人工神经网络简介
神经网络
生物神经网络
神经元结构包括四个部分：
胞体：神经细胞的本体，维持细胞生存功能 树突：接收来自其他神经元的信号（输入）
简单地讲，它是一个数学模型，可以用电子线路 来实现，也可以用计算机程序来模 为： 物理结构，计算模拟，存储与操作，训练
人工神经网络的发展
湘潭大学 人工智能课件 机器学习共77页文档
40、人类法律，事物有规律，这是不 容忽视 的。— —爱献 生
46、我们若已接受最坏的，就再没有什么损失。——卡耐基 47、书到用时方恨少、事非经过不知难。——陆游 48、书籍把我们引入最美好的社会，使我们认识各个时代的伟大智者。——史美尔斯 49、熟读唐诗三百首，不会作诗也会吟。——孙洙 50、谁和我一样用功，谁就会和我一样成功。——莫扎特
湘潭大学 人工智能课件 机器学习
36、如果我们国家的法律中只有某种 神灵， 而不是 殚精竭 虑将神 灵揉进 宪法， 总体上 来说， 法律就 会更好 。—— 马克·吐 温 37、纲纪废弃之日，便是暴政兴起之 时。— —威·皮 物特
38、若是没有公众舆论的支持，法律 是丝毫 没有力 量的。 ——菲 力普斯 39、一个判例造出另一个判例，它们 迅速累 聚，进
46、我们若已接受最坏的，就再没有什么损失。——卡耐基 47、书到用时方恨少、事非经过不知难。——陆游 48、书籍把我们引入最美好的社会，使我们认识各个时代的伟大智者。——史美尔斯 49、熟读唐诗三百首，不会作诗也会吟。——孙洙 50、谁和我一样用功，谁就会和我一样成功。——莫扎特
湘潭大学 人工智能课件 机器学习
36、如果我们国家的法律中只有某种 神灵， 而不是 殚精竭 虑将神 灵揉进 宪法， 总体上 来说， 法律就 会更好 。—— 马克·吐 温 37、纲纪废弃之日，便是暴政兴起之 时。— —威·皮 物特
38、若是没有公众舆论的支持，法律 是丝毫 没有力 量的。 ——菲 力普斯 39、一个判例造出另一个判例，它们 迅速累 聚，进
湘潭大学 人工智能课件 知识表示方法 part2
谓词逻辑法
谓词
在n元谓词 P(x1,x2,…,xn)中，若每个个体均为常量、变 元或函数，则称它为一阶谓词。 如果某个个体本身又是一个一阶谓词，则称它为二阶 谓词，如此类推。 个体变元的取值范围称为个体域。个体域可以是有限 的，也可以是无限的。例如用I（x）表示“x是整数”， 则个体域为所有整数，是无限的。 谓词与函数不同，谓词的真值是“T”或“F”，而函 数的值是个体域中的一个个体，无真值可言。
谓词逻辑法
谓词公式
例2：用谓词逻辑描述右图中的房子的概念
个体 ：A , B 谓词 ： SUPPORT( x,y )：表示 x 被 y支撑着 WEDGE ( x )：表示 x 是楔形块 BRICK( y )：表示 y 是长方块 其中 x , y是个体变元，它们的个体域｛A,B｝ 房子的概念可以表示成一组合式谓词公式的合取式： SUPPORT(A,B) ∧WEDGE( A ) ∧BRICK( B )
谓词逻辑法
谓词
在谓词逻辑中，命题是用形如P(x1,x2,…,xn)的谓词来表 述的。一个谓词可分为谓词名与个体两个部分
个体： 是命题的主语，表示独立存在的事物或某个抽 象的概念
“x1,x2,…,xn”是个体，一般用小写字母表示
个体可以是个体常量、变元或函数
谓词名：表示个体的性质、状态或个体之间的关系
谓词逻辑法
置换与合一
置换 推理规则：用合式公式的集合产生新的合式公式
– 假元推理
W1 W1 W2
W2
– 全称化推理
(x) W(x) 任意常量A W(A)
寻找A对x的置 换，使W1(A) 与W1(x)一致
– 综合推理
W1(A) (x) [W1(x) W2(x)] W2(A)
人工智能-7机器学习方法.ppt
使用more_general_than偏序的搜索算法
从H中最特殊假设开始，然后在假设覆盖正例 失败时将其一般化
Find-S算法 1. 将h初始化为H中最特殊假设 2. 对每个正例x
对h的每个属性约束ai 如果x满足ai ,那么不做任何处理 否则 将h中ai替换为x满足的另一个更一般约束 3. 输出假设h
如“麻雀会飞”,“燕子会飞”等归纳“鸟会飞(鸵鸟不会飞)”.
归纳学习依赖于经验数据,因此又称为经验学习. 归纳学习的基本操作：泛化，例化；
泛化- 扩展一假设的语义信息，使其能包含更多的正 例，应用于更多的情况; 例化-用于限制概念描述的应用范围。
归纳学习方法
实例空间
选择例子 (例化)
规则空间
解释过程
单概念/多概念学习;
概念学习
许多机器学习涉及到从特殊训练样例中得到一 般概念。
概念，可被看作一个对象或事件集合，它是从 更大的集合中选取的子集，或在这个较大集合 中定义的布尔函数。
概念学习问题的定义
给定一个样例集合以及每个样例是否属于某个概念 的标注，怎样推断出该概念的一般定义。又称从样 例中逼近布尔函数。
假设的一般到特殊
考虑下面两个假设
h1=<sunny, ?, ?, Strong, ?, ?> h2=<Sunny, ?, ?, ?, ?, ?>
任何被h1划分为正例的实例都会被h2划分为正 例，因此h2比h1更一般(h1比h2更特殊)。
利用这个关系，无需列举所有假设，就能 在无限的假设空间中进行彻底的搜索
AirTemp Humidity
Warm
Normal
Warm
High
Cold
High
Warm Warm
从H中最特殊假设开始，然后在假设覆盖正例 失败时将其一般化
Find-S算法 1. 将h初始化为H中最特殊假设 2. 对每个正例x
对h的每个属性约束ai 如果x满足ai ,那么不做任何处理 否则 将h中ai替换为x满足的另一个更一般约束 3. 输出假设h
如“麻雀会飞”,“燕子会飞”等归纳“鸟会飞(鸵鸟不会飞)”.
归纳学习依赖于经验数据,因此又称为经验学习. 归纳学习的基本操作：泛化，例化；
泛化- 扩展一假设的语义信息，使其能包含更多的正 例，应用于更多的情况; 例化-用于限制概念描述的应用范围。
归纳学习方法
实例空间
选择例子 (例化)
规则空间
解释过程
单概念/多概念学习;
概念学习
许多机器学习涉及到从特殊训练样例中得到一 般概念。
概念，可被看作一个对象或事件集合，它是从 更大的集合中选取的子集，或在这个较大集合 中定义的布尔函数。
概念学习问题的定义
给定一个样例集合以及每个样例是否属于某个概念 的标注，怎样推断出该概念的一般定义。又称从样 例中逼近布尔函数。
假设的一般到特殊
考虑下面两个假设
h1=<sunny, ?, ?, Strong, ?, ?> h2=<Sunny, ?, ?, ?, ?, ?>
任何被h1划分为正例的实例都会被h2划分为正 例，因此h2比h1更一般(h1比h2更特殊)。
利用这个关系，无需列举所有假设，就能 在无限的假设空间中进行彻底的搜索
AirTemp Humidity
Warm
Normal
Warm
High
Cold
High
Warm Warm
湖南大学人工智能课件
人工智能的应用领域
自动驾驶
利用计算机视觉、传感器融合 等技术实现车辆自主驾驶。
智能语音助手
通过语音识别、自然语言处理 等技术，实现人机语音交互。
智能客服
利用自然语言处理、机器学习 等技术，实现智能问答和推荐 。
智能安防
利用视频监控、人脸识别等技 术，实现智能监控和预警。
02
机器学习
机器学习的定义与分类
法规制定原则
探讨制定人工智能相关法 规应遵循的基本原则，如 公平、透明、可追溯等。
法规实施与监督
分析如何有效地实施和监 督人工智能相关法规的执 行，以确保法规的有效性 和公正性。
06
未来展望
人工智能技术的发展趋势
深度学习
01
随着数据量的增长和计算能力的提升，深度学习在图像识别、
语音识别、自然语言处理等领域的应用将更加广泛。
语音识别与自然语言生成
总结词
语音识别和自然语言生成是自然语言处理的两个重要方面，前者是将语音转换为文本， 后者是将文本转换为语音。
详细描述
语音识别是自然语言处理的一个重要方面，它是指将人类的语音转换为文本或命令的技 术。语音识别技术在智能客服、语音搜索、智能家居等领域有广泛应用。而自然语言生
成则是将文本或知识转换为人类语言的过程，主要用于语音合成和机器翻译等领域。
强化学习
02
强化学习在决策优化、智能控制等领域的应用将逐渐增多，为
人工智能的发展提供新的动力。
迁移学习和微调技术
03
迁移学习和微调技术将进一步提高人工智能系统的泛化能力和
适应性。
人工智能在各领域的应用前景
医疗健康
智能交通
人工智能在医疗影像诊断、疾病预测、 个性化治疗等领域的应用将有助于提 高医疗效率和精度。
《人工智能概论》第5章 机器学习课件
5.2 数据准备 5.2.2 数据标注
第五章 机器学习
高等学校人工智能通识课规划教材
第五章 机器学习
5.1 机器学习模型 5.2 数据准备 5.3 学习方式 5.4 模型评估 5.5 实验：房价预测 习题ຫໍສະໝຸດ .3 学习方式第五章 机器学习
5.3.1 有监督学习
有监督学习是指有求知欲的学生（计算机）从老师（环境）那里获取 知识、信息。老师提供对错知识（训练集）、告知最终答案的学习过 程。学生通过学习不断获取经验和技能（模型），对没有学习过的问 题（测试集）也能做出正确的解答（预测）。
5.3 学习方式
第五章 机器学习
5.3.3 概率图模型
1、隐马尔可夫模型 隐马尔可夫模型它在语音识别中取得了成功，后来被广泛用于各
种序列数据分析问题，如中文分词等自然语言处理。 （1）随机过程 从一个状态转移到另一个状态有多条路的过程称为随机过程。
5.3 学习方式
5.3.3 概率图模型
1、隐马尔可夫模型 （2）马尔科夫过程
3、条件随机场
CRF主要用于序列标注问题，比如用s、b、m、e的4个标签来做 字标注法的分词，目标输出序列本身会带有一些上下文关联，比如s后 面就不能接m和e等等。
5.3 学习方式 5.3.4 集成学习
1、基本思想
第五章 机器学习
5.3 学习方式
第五章 机器学习
5.3.4 集成学习
2、集成学习使用场景
5.3 学习方式
第五章 机器学习
5.3.1 有监督学习
2、线性回归
(1)基本原理：如果希望知道自变量x是怎样影响因变量Y的，以一 元线性回归为例，从数学角度，就是建立如下模型：
Y=β0+β1x1+ e
相关主题
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- Volume (p, v) ∧Density (p, d)∧ *(v, d, w)→ Weight (p, w): 如果p的体积是v、密度是d、v乘以d的积是w，则p的重量 是w
- Isa(p, table)→Weight (p, 15) :若p是桌子，则p的重量是15 - Weight(p1,w1)∧Weight(p2,w2)∧Smaller(w1,w2)→Lighter(
✓ 例如：学生根据教师提供的目标概念、该概念的一 个例子、领域理论及可操作准则，首先构造一个解 释来说明为什么该例子满足目标概念，然后将解释 推广为目标概念的一个满足可操作准则的充分条件。
解释学习
❖ 解释学习过程和算法
✓ 米切尔提出了一个解释学习的统一算法EBG，建立了 基于解释的概括过程，并用知识的逻辑表示和演绎推 理进行问题求解。其一般性描述为：
Artificial Intelligence (AI)
人工智能
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。
Smaller(w1,15)
Voume(O1,v1)
Density(O1,d1)
*(v1,d1,w1)
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
神经网络学习
❖ 神经生理学研究表明，人脑的神经元既是学习的 基本单位，同是也是记忆的基本单位。
✓ 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理、翻译和转化。
任务的方案。
✓ 示例学习：需要从一组正例和反例中分析和总结出一 般性的规律，在新的任务中推广、验证、修改规律。
机器学习策略与基本结构
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
机器学习策略与基本结构
❖ 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。
❖ 目前，关于人脑学习和记忆机制的研究有两大学 派：
✓ 化学学派：认为人脑经学习所获得的信息是记录在某 些生物大分子之上的。例如，蛋白质、核糖核酸、神 经递质，就像遗传信息是记录在DNA（脱氧核糖核酸） 上一样。
✓ 突触修正学派：认为人脑学习所获得的信息是分布在 神经元之间的突触连接上的。
类似的深度学习是在近几年出现的，目
前，这项科技也有了一些应用，最简单的例 子就是通过深度学习识别猫。通过这项识别 验证，已经引申出了更多具有实际意义的应 用，比如识别某一个图片中是否有癌细胞， 某一个铁路沿线上的轨道是否存在磨损，甚 至军事作战中，对方的视线中是否有坦克， 都可以通过深度学习实现。谷歌的自动驾驶， 其中很重要的就是识别道路、交通信号灯、 路标等，这都是通过深度学习获得。
❖ 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
✓ 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。
解释学习
❖ EBG算法可概括为两步：
Safe-To-Stack(O1,O2)一般化解释结构
Safe-To-Stack(O1,O2) Lighter(O1,O2)
以后求解类似问题时，就可以直接 利用这个知识进行求解，提到了系 统求解问题的效率。
Weight(O1,w1)
Weight(O2,15) Isa(O2,table)
归纳学习
❖归纳学习（Induction Learning）
✓ 归纳学习是应用归纳推理进行学习的一种方法。 ✓ 归纳学习的模式：
解释过程
实例空间
规划过程
规则空间
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 拿到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。
✓ 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。
✓ 机器学习是研究如何使用机器来模拟人类学习活动的 一门学科。
机器学习的基本概念
❖ 机器学习的任务 ✓根据有限样本集 Q ，推算这个世界 W 的模型， 使得其对这个世界为真。
p1,p2):如果p1的重量是w1、 p2的重量是w2、w1比w2小， 则p1比p2轻
解释学习
❖ EBG算法可概括为两步：
Safe-To-Stack(Obj1,obj2)解释结构：
Safe-To-Stack(Obj1,obj2) Lighter(Obj1,obj2)
Weight(Obj1,0.1) Weight(Obj2,15) Smaller(0.1,15) Isa(Obj2,table)
阿法狗的核心技术还包括策略网络的训练和蒙 特卡洛树搜索。
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
机器学习是人工智能的核心，通过使机器模
拟人类学习行为，智能化地从过去的经历中获 得经验，从而改善其整体性能，重组内在知识 结构，并对未知事件进行准确的推断。机器学 习在科学和工程诸多领域都有着非常广泛的应 用，例如金融分析、数据挖掘、生物信息学、 医学诊断等。生活中常见的一些智能系统也广 泛使用机器学习算法，例如电子商务、手写输 入、邮件过滤等。
机器学习的基本概念
❖ 机器学习的三要素
✓ 一致性假设：假设世界W与样本集Q具有某种相同 性质机器学习的条件。
✓ 样本空间划分：将样本集放到一个n维空间，寻找 一个决策面(等价关系)，使得问题决定的不同对象 被划分在不相交的区域。
✓ 泛化能力：从有限样本集合中获得的规律是否对学 习集以外的数据仍然有效。泛化能力 决定模型对 世界的有效性。
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 。
类比学习
❖ 类比推理和类比学习方式 ✓类比学习系统可以使一个已有的计算机应用系 统转变为适应于新的领域，来完成原先没有设 计的相类似的功能。 ✓类比推理过程：
回忆与联想：找出当前情况的相似情况 选择：选择最相似的情况及相关知识 建立对应关系：建立相似元素之间的映射 转换：求解问题或产生新的知识
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
解释学习
❖解释学习(Explanation-based learning, EBL)
✓ 解释学习兴起于20世纪80年代中期，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。
Safe-To-Stack(Obj1,obj2)
领域知识是把一个物体放置在另一个物体上面的安 全性准则：
解释学习
❖ EBG算法可概括为两步：
领域知识：
- ¬Fragile (y)→ Safe-To-Stack (x ,y):如果y不是易碎的，则x 可以安全地放到y的上面
- Lighter (x, y)→ Safe-To-Stack (x ,y):如果x 比y轻，则x可以 安全地放到y的上面
人类的未来生活和工作，还将有机器人参与。机器人的自主学 习，更离不开人脸识别技术。
2015年3月16日，马云在德国参加活动时，为嘉宾演示了一项 “Smile to Pay”的扫脸技术。在网购后的支付认证阶段，通过 扫脸取代传统的密码，实现“刷脸支付”。
机器学习的基本概念
❖ 机器学习的两大学派
✓ 机器学习：人工智能的重要分支 构造具有学习能力的智能系统 知识、推理、学习 手段：统计，逻辑，代数……
归纳学习
❖归纳学习（Induction Learning）
✓ 归纳学习是目前研究得最多的学习方法，其学习目的 是为了获得新概念、构造新规则或发现新理论。
✓ 根据归纳学习有无教师指导，可把它分为 示例学习：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（规则），并 使这个描述适合于所有的正例，排除所有的反例。 观察发现学习：
- Isa(p, table)→Weight (p, 15) :若p是桌子，则p的重量是15 - Weight(p1,w1)∧Weight(p2,w2)∧Smaller(w1,w2)→Lighter(
✓ 例如：学生根据教师提供的目标概念、该概念的一 个例子、领域理论及可操作准则，首先构造一个解 释来说明为什么该例子满足目标概念，然后将解释 推广为目标概念的一个满足可操作准则的充分条件。
解释学习
❖ 解释学习过程和算法
✓ 米切尔提出了一个解释学习的统一算法EBG，建立了 基于解释的概括过程，并用知识的逻辑表示和演绎推 理进行问题求解。其一般性描述为：
Artificial Intelligence (AI)
人工智能
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。
Smaller(w1,15)
Voume(O1,v1)
Density(O1,d1)
*(v1,d1,w1)
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
神经网络学习
❖ 神经生理学研究表明，人脑的神经元既是学习的 基本单位，同是也是记忆的基本单位。
✓ 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理、翻译和转化。
任务的方案。
✓ 示例学习：需要从一组正例和反例中分析和总结出一 般性的规律，在新的任务中推广、验证、修改规律。
机器学习策略与基本结构
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
机器学习策略与基本结构
❖ 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。
❖ 目前，关于人脑学习和记忆机制的研究有两大学 派：
✓ 化学学派：认为人脑经学习所获得的信息是记录在某 些生物大分子之上的。例如，蛋白质、核糖核酸、神 经递质，就像遗传信息是记录在DNA（脱氧核糖核酸） 上一样。
✓ 突触修正学派：认为人脑学习所获得的信息是分布在 神经元之间的突触连接上的。
类似的深度学习是在近几年出现的，目
前，这项科技也有了一些应用，最简单的例 子就是通过深度学习识别猫。通过这项识别 验证，已经引申出了更多具有实际意义的应 用，比如识别某一个图片中是否有癌细胞， 某一个铁路沿线上的轨道是否存在磨损，甚 至军事作战中，对方的视线中是否有坦克， 都可以通过深度学习实现。谷歌的自动驾驶， 其中很重要的就是识别道路、交通信号灯、 路标等，这都是通过深度学习获得。
❖ 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
✓ 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。
解释学习
❖ EBG算法可概括为两步：
Safe-To-Stack(O1,O2)一般化解释结构
Safe-To-Stack(O1,O2) Lighter(O1,O2)
以后求解类似问题时，就可以直接 利用这个知识进行求解，提到了系 统求解问题的效率。
Weight(O1,w1)
Weight(O2,15) Isa(O2,table)
归纳学习
❖归纳学习（Induction Learning）
✓ 归纳学习是应用归纳推理进行学习的一种方法。 ✓ 归纳学习的模式：
解释过程
实例空间
规划过程
规则空间
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 拿到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。
✓ 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。
✓ 机器学习是研究如何使用机器来模拟人类学习活动的 一门学科。
机器学习的基本概念
❖ 机器学习的任务 ✓根据有限样本集 Q ，推算这个世界 W 的模型， 使得其对这个世界为真。
p1,p2):如果p1的重量是w1、 p2的重量是w2、w1比w2小， 则p1比p2轻
解释学习
❖ EBG算法可概括为两步：
Safe-To-Stack(Obj1,obj2)解释结构：
Safe-To-Stack(Obj1,obj2) Lighter(Obj1,obj2)
Weight(Obj1,0.1) Weight(Obj2,15) Smaller(0.1,15) Isa(Obj2,table)
阿法狗的核心技术还包括策略网络的训练和蒙 特卡洛树搜索。
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
机器学习是人工智能的核心，通过使机器模
拟人类学习行为，智能化地从过去的经历中获 得经验，从而改善其整体性能，重组内在知识 结构，并对未知事件进行准确的推断。机器学 习在科学和工程诸多领域都有着非常广泛的应 用，例如金融分析、数据挖掘、生物信息学、 医学诊断等。生活中常见的一些智能系统也广 泛使用机器学习算法，例如电子商务、手写输 入、邮件过滤等。
机器学习的基本概念
❖ 机器学习的三要素
✓ 一致性假设：假设世界W与样本集Q具有某种相同 性质机器学习的条件。
✓ 样本空间划分：将样本集放到一个n维空间，寻找 一个决策面(等价关系)，使得问题决定的不同对象 被划分在不相交的区域。
✓ 泛化能力：从有限样本集合中获得的规律是否对学 习集以外的数据仍然有效。泛化能力 决定模型对 世界的有效性。
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 。
类比学习
❖ 类比推理和类比学习方式 ✓类比学习系统可以使一个已有的计算机应用系 统转变为适应于新的领域，来完成原先没有设 计的相类似的功能。 ✓类比推理过程：
回忆与联想：找出当前情况的相似情况 选择：选择最相似的情况及相关知识 建立对应关系：建立相似元素之间的映射 转换：求解问题或产生新的知识
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
解释学习
❖解释学习(Explanation-based learning, EBL)
✓ 解释学习兴起于20世纪80年代中期，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。
Safe-To-Stack(Obj1,obj2)
领域知识是把一个物体放置在另一个物体上面的安 全性准则：
解释学习
❖ EBG算法可概括为两步：
领域知识：
- ¬Fragile (y)→ Safe-To-Stack (x ,y):如果y不是易碎的，则x 可以安全地放到y的上面
- Lighter (x, y)→ Safe-To-Stack (x ,y):如果x 比y轻，则x可以 安全地放到y的上面
人类的未来生活和工作，还将有机器人参与。机器人的自主学 习，更离不开人脸识别技术。
2015年3月16日，马云在德国参加活动时，为嘉宾演示了一项 “Smile to Pay”的扫脸技术。在网购后的支付认证阶段，通过 扫脸取代传统的密码，实现“刷脸支付”。
机器学习的基本概念
❖ 机器学习的两大学派
✓ 机器学习：人工智能的重要分支 构造具有学习能力的智能系统 知识、推理、学习 手段：统计，逻辑，代数……
归纳学习
❖归纳学习（Induction Learning）
✓ 归纳学习是目前研究得最多的学习方法，其学习目的 是为了获得新概念、构造新规则或发现新理论。
✓ 根据归纳学习有无教师指导，可把它分为 示例学习：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（规则），并 使这个描述适合于所有的正例，排除所有的反例。 观察发现学习：