机器学习基础与理论探讨

“人工智能及应用-第七章-机器学习.pptx” 本文将深入探讨机器学习这一关键的计算机科学领域，它是人工智能的一个重要分支。机器学习是关于如何让计算机通过经验积累和数据解析来改善其性能和适应性，从而模拟人类的学习过程。 7.1 机器学习的定义 机器学习的定义可以从不同的角度理解。首先，学习被视为一个有明确目标的知识获取和能力提升过程，这涉及到获取新知识、积累经验以及发现规律。这一过程的外在体现是系统性能的提升、对环境的适应以及自我优化。Simon在1983年提出，学习是系统在重复任务中不断提升自身能力的过程，使下次执行相同或相似任务时能更高效。Minsky在1985年认为学习是发生在内心深处的有益变化，而Michalski在1986年则认为学习是对经历的描述构建和修正。 7.1.2 机器学习的发展历程 机器学习的发展可以追溯到几个关键阶段： 1. 神经元模型研究阶段（20世纪50年代中叶到60年代中叶）：这个阶段的研究主要集中在神经元模型上，通过监督学习调整神经元间的连接权重，实现模式分类和联想记忆。 2. 符号概念获取研究阶段（20世纪60年代中叶至70年代中叶）：此阶段的心理学和人类学习模式占据主导，重点在于模仿人类的概念学习过程，采用符号来表示和学习概念。 3. 基于知识的各种学习系统研究阶段（20世纪70年代中期至80年代中叶）：研究范围扩展到学习多个概念，探索多种学习策略和方法，如示例学习和示教学习。 7.2 学习类型 在机器学习中，常见的学习类型包括： - 监督学习：在有导师指导的情况下，通过输入和预期输出的配对数据来训练模型。 - 非监督学习：在没有明确标签的数据集上进行，目标是发现数据的内在结构和模式。 - 半监督学习：结合了监督和非监督学习的特点，利用少量标记数据来学习大量未标记数据。 - 强化学习：通过与环境的交互，学习最大化奖励策略。 7.3 机器学习的应用 机器学习广泛应用在各个领域，如自然语言处理、图像识别、推荐系统、预测分析、医疗诊断、自动驾驶等。它通过算法和模型，如决策树、人工神经网络、进化计算等，来解决复杂问题。 7.4 决策树学习 决策树是一种直观的机器学习算法，用于分类和回归任务。它通过构建一棵树状模型来做出决策，每个内部节点代表一个特征，每个分支代表一个特征值，而叶节点则代表决策结果。 7.5 人工神经网络 人工神经网络（ANN）受到生物神经系统的启发，由大量相互连接的简单单元（神经元）组成。它们通过权重调整来学习输入和输出之间的关系，尤其在图像识别和语音识别等领域表现出色。 7.6 进化计算 进化计算借鉴了生物进化理论，包括遗传算法、遗传编程和粒子群优化等，通过模拟自然选择和遗传机制来寻找问题的最优解。 总结来说，机器学习是计算机科学中的一个核心领域，它通过模拟人类学习过程来实现计算机的智能化。随着技术的进步，机器学习将继续在我们的日常生活和工作中发挥越来越重要的作用。