《机器学习》课程配套教学电子教案（PPT课件讲稿）第3章 决策树学习

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定义:考虑对于实例集合X的概念学习算法L.令c为X上定义的任 一概念,并令Dc={}为c的任意训练样例集合.令L(xi ,Dc)表 示经过数据Dc的训练后L赋予实例的分类.L的归纳偏置是最小断 言集合B,它使任意目标概念c和相应的训练样例Dc满足:

一 人工神经网络 二 卷积网络、循环网络及自注意力机制 三 自然语言处理 四 深度学习代码实践 五 案例与论文

将一种机器学习算法——支持向量机引入到软岩工程支护设计领域,并根据问题需要提出了一种支持向量机回归算法且编制了相应的计算程序.工程算例证明,这种算法在学习样本数量很少的情况下就可以得到很高的预测精度,且具有推广性能好的优点,避免了人工神经元由于存在过学习问题而带来的网络参数难以确定的弊病,为类似工程的支护设计提供了一种新的途径

一 数据不够，算法来凑：半监督学习 二 博采众家之长：集成学习 三 以人为师的思想 四 因果科学的新起点 五 AIGC的时代 六 与人连接的挑战：脑机接口 七 MOSS与金融：量子金融

一. 示例学习的优化问题 (1) 最优覆盖问题(MCV)—生成具有最少数目公式的覆盖； (2) 最简公式问题(MCOMP)—生成具有最少数目选择子及属性值的公式，或极大复合；

一 基本介绍 二 基本概念 三 贝尔曼期望方程与贝尔曼最优方程 四 强化学习算法介绍 五 简单应用与实践

• 贝叶斯推理提供了一种概率手段，基于如下的 假定：待考察的量遵循某概率分布，且可根据 这些概率及已观察到的数据进行推理，以作出 最优的决策。 • 贝叶斯推理为衡量多个假设的置信度提供了定 量的方法 • 贝叶斯推理为直接操作概率的学习算法提供了 基础，也为其他算法的分析提供了理论框架

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