机器学习基础：基于解释的学习与系统模型

"基于解释的学习-机器学习与数据挖掘" 机器学习是一种计算机科学技术，它允许计算机系统通过经验的积累和处理来改善其性能，而无需显式的编程。这种技术主要涉及从数据中提取规律和模式，进而形成可以预测或决策的模型。在描述中提到的“基于解释的学习”是机器学习的一种特定方法，它依赖于领域知识和训练实例来理解并形成目标概念的一般描述。 1.1 机器学习的概念： 机器学习的概念源自多种理论观点。心理学的角度强调学习是个体行为变化的过程；Simon的观点则关注系统性能的提升；Minsky认为学习发生在人们的思维内部；而Tom M. Mitchell的定义明确了机器学习是程序通过经验E自我优化的过程。这些定义共同指出，学习与经验紧密相关，能提高系统性能，并且是一个反馈循环的过程，其中系统从与环境的交互中获取信息并据此调整自己。 1.2 机器学习系统的基本模型： 一个典型的机器学习系统通常由四个主要部分构成：环境、知识库、学习环节和执行环节。环境是系统获取信息的来源，可以是实际的对象、条件或者数据。学习环节接收环境提供的信息，与执行环节的反馈信息进行比较，从而学习新的知识，并将其存储在知识库中。知识库的形式和内容至关重要，因为它决定了知识的表示方式，如一阶谓词逻辑、产生式规则、框架、语义网络等，以及知识的推理、修改和扩展能力。 在这个基本模型中，执行环节使用知识库中的知识来完成特定任务，并将执行结果反馈回学习环节，形成一个闭环。这个闭环不断迭代，使得系统能够在执行过程中不断学习和改进，以适应不断变化的环境和任务需求。 数据挖掘是机器学习的一个重要应用领域，它涉及到从大量数据中发现有价值的信息和模式。数据挖掘通常包括预处理、特征选择、建模和评估等步骤，旨在为决策制定提供支持。机器学习算法在数据挖掘中扮演核心角色，如分类、回归、聚类和关联规则学习等，帮助揭示隐藏在数据背后的结构和规律。 总结来说，基于解释的学习是机器学习的一种方法，它结合领域知识和实例来理解和构建概念模型。机器学习系统的基本模型描绘了如何通过环境交互、学习和执行的循环来实现知识的获取和性能的提升。在数据挖掘中，机器学习技术被用来挖掘数据的潜在价值，为业务分析和决策提供有力工具。