机器学习入门：定义、历史与学习方法

"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。