神经元模型 感知器 网络结构 网络训练 循环网络

隐马尔科夫分类 分类器训练 系统识别

3.1 简介 定义：概念学习是指从有关某个布尔函数的输入输出训练样例中推断出该布尔函数

3.1 简介 定义：概念学习是指从有关某个布尔函数的输入输出训练 样例中推断出该布尔函数。 3.2 概念学习任务

小场景1 不要说:“对不起,我们卖给你 一台有毛病的机器。” 因为顾客会认为:“有毛病的机 器也卖给我?” 应该说:“我理解这台机器给你 带来了不便。现在看看我们能为 您做些什么?

介绍了用支持向量机(SVM)进行动态学习训练的方法．解决了在机器学习过程中,训练样本获取比较困难,样本可随外界条件改变而变化的问题．实践证明,使用该方法可以动态跟踪样本的变化,保证SVM分类器的最优性能．利用该方法设计的银行票据OCR系统的实际应用说明了该方法的有效性．

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:

1、引例 2、贝叶斯概率基础 3、贝叶斯网络概述 4、贝叶斯网络的预测、诊断和训练 4.1 贝叶斯网络的预测 4.2 贝叶斯网络的诊断 4.3 贝叶斯网络的训练

• 概念学习 – 给定某一类别的若干正例和反例，从中获得该类别 的一般定义。 • 搜索的观点 – 在预定义的假设空间中搜索假设，使其与训练样例 有最佳的拟合。 – 利用假设空间的偏序结构 • 算法收敛到正确假设的条件 • 归纳学习的本质，从训练数据中泛化的理由

本章考虑将归纳和分析的机制结合起来的方法，并获得两者的优点：有先验知识时获得更高的泛化精度和依赖训练数据克服先验知识的不足