机器学习入门:定义、历史与学习方法
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更新于2024-07-24
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"第七章 机器学习主要涵盖了机器学习的基础知识、主要学习方法以及知识发现的相关内容,重点讲解了机器学习的定义和发展历程,包括四个主要阶段。教学中强调掌握类比学习、知识发现和神经学习,同时也涉及解释学习和归纳学习。"
在机器学习这一领域,学习被视为系统在重复过程中提升自身性能的过程,使得系统在处理相似任务时能表现得更好或更高效。这一定义由人工智能先驱赫伯特·西蒙提出。机器学习作为一个学科,致力于研究如何使机器模仿人类的学习行为,通过获取新知识和技能来自主学习。
教学内容中提及的机器学习发展史可以分为四个时期:
1. **第一阶段**(50年代中叶至60年代中叶):这个时期被称为“无知”学习阶段,研究重点是自组织和自适应系统,基于神经网络模型。在此期间,中国研制出了数字识别学习机。
2. **第二阶段**(60年代中叶至70年代中叶):这一时期称为冷静期,研究转向模拟人类的概念学习,采用逻辑或图结构。然而,由于历史条件,中国的机器学习研究在此阶段受到了限制。
3. **第三阶段**(70年代末至80年代):机器学习重新受到关注,出现了符号主义学习和连接主义学习的争论,同时专家系统和神经网络得到发展。
4. **第四阶段**(90年代至今):随着计算能力的增强和大数据的出现,机器学习经历了爆炸性增长,出现了监督学习、无监督学习、强化学习等多种学习算法,以及深度学习等技术,极大地推动了人工智能的发展。
教学要求学生重点掌握类比学习,这是一种利用已有的知识库进行推理和学习的方法,常用于解决新问题。神经学习是机器学习中的一个重要分支,模仿人脑神经元工作原理,通过调整权重进行学习。知识发现则是从大量数据中自动提取有价值的信息和知识的过程,它是数据挖掘的重要组成部分。
此外,解释学习和归纳学习也是学习内容的一部分。解释学习侧重于理解规则,而归纳学习则注重从特定示例中概括出普遍规律。尽管这两个概念在机器学习中占有一定地位,但了解即可,不作为重点。
教学方法上,采用课堂教学为主,结合学生的已有知识,通过提问和实例解析,确保课程既深入又易懂。教师应关注学习系统的结构以及知识发现的处理过程,这些都是教学难点,需要通过实例和讨论来帮助学生理解和掌握。
2022-06-14 上传
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