机器学习的意义(ppt 20页)

1. 学习的定义（四种观点）
2. Simon的学习模型
3. 信息/知识的级别(level)
4. （传统）机器学习的方法

     机器学习就是计算机自动获取知识，是知识工程三分支（表示知识、使用知识、获取知识）之一。
二.  学习的定义（四种观点）
1.  获取知识的过程
2.  掌握技能的过程
3.  系统改善自身性能的过程
4.  建立理论、形成假设、发现事物规律、进行归纳推理的过程
记忆学习（Rote Learning） LE = LK
记忆学习就是存储知识
    ——存储环境提供的或经计算和推导得到的知识。再需要时，可以直接检索知识库得到这些知识，而不必次计算和推导。
传授学习（Learning by Being Told） LE ＞ LK
     在这种学习方式下，由外部环境向系统提供一般性的指示或建议，系统把它们具体地转化为  细节知识，并加入知识库中。
传授学习的过程（5步）：
1)要求（请求专家提出建议）
   被动式：被动等待专家提供建议
   主动式：主动吸引专家注意力，请求专家建议指导
2)解释
   把建议转成内部表示形式
3)具体化
   将内部表示形式转化为执行环节可用的规则。
   这是由抽象到具体，由级别高到级别低的过程。
4)加入知识库
   将新规则并入知识库。
   注意：为防出现矛盾、冗余、环路等问题，要进行一致性检查。
5)评价
   执行环节在使用中检验新规则（有假设成分）是否正确。如不正确，反馈给学习环节，自动删除或报告给专家；由专家确定故障原因，提出新建议。

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