CASE-Based推理：认知智能与知识图谱应用探索

"基于案例的推理-认知智能时代：知识图谱实践案例集（速读版） (1)" 本文主要探讨了基于案例的推理（Case-Based Reasoning，CBR）这一学习范型在认知智能中的应用。CBR是一种学习方法，它借鉴了k-近邻算法和局部加权回归的特性，但不局限于将实例表示为欧氏空间中的点。CBR强调使用过去的案例来解决新问题，尤其在处理非结构化和复杂问题时，其优势更为明显。 CBR系统的运作方式通常包括四个步骤：记忆（Remember）、检索（Retrieve）、适应（Adapt）和评估（Evaluate）。首先，系统会存储已解决的问题案例；当面临新问题时，系统会检索与新问题最相似的旧案例；然后，旧案例会被调整以适应新问题的具体情况；最后，新解决方案的质量会通过某种评价机制进行评估。 以CADET系统为例，这是一个基于案例的推理系统，用于辅助机械设备的总体设计。该系统存储了约75个先前的设计或设计片段，并根据新的设计规格推荐设计方案。每个实例由其结构和定性功能描述，新设计问题则通过所需功能和结构表示。在CADET的例子中，系统会比较新的设计问题与存储的案例，寻找功能匹配的设计，然后对旧方案进行调整以满足新需求。 机器学习是CBR的一个重要理论基础，它关注的是如何让计算机程序通过经验自动提升性能。近年来，机器学习在诸多领域取得了显著成就，例如欺诈检测、信息过滤和自动驾驶等。机器学习算法和理论融合了统计学、人工智能、信息论等多个学科的精华，使得理解和应用这些算法变得更加复杂，但也更具包容性。 本书旨在为学生和研究人员提供一个全面的机器学习教材，无需深厚的学科背景知识。书中不仅介绍了理论框架，如学习性能随样本数量的变化和最佳学习算法的选择，还涵盖了实践中常用的各种算法，如神经网络、决策树和贝叶斯分类器，并提供了实际应用的代码和数据，以便读者能够动手实践。 作者强调，这本书的编写遵循了易懂性、涵盖博士生所需知识和理论与实践结合的原则，使得不同层次的读者都能从中受益。此外，作者感谢那些帮助创建在线资源的同事，这些资源为学习者提供了宝贵的实践平台。