一. 示例学习的问题描述（见表2.1,表2.2） 二. 决策树学习（ID3算法） 1. 学习效果的衡量标准（示例学习的优化问题） 2. ID3算法： 输入：例子集（正例、反例）；

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；

Goal Concept: A concept definition describing the concept to be learned. (It is assumed that this concept definition fails to satisfy the Operationality Criterion. Training Example: An example of the goal concept Domain Theory: A set of rules and facts to be used in explaining how the training example is an example of the goal concept

1. 基本概念： 定义1 （例子）. 设E=D1×D2 ×… ×Dn 是n维有穷向量空间， 其中 Dj是有穷离散符号集。E中的元素e=(V1 ,V2 , …,Vn)简 记为叫做例子。其中Vj∈Dj

定义1(扩张矩阵)：已知e += 及反例矩阵NE. 对每一 j∈N, 用“死元素”*对 在NE中第j列的所有出现做代换，这 样得出的矩阵叫做正例e +在反例NE背景下的扩张矩阵。记为 EM(e+ |NE), 或简记为EM(e+ )

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

1. 等宽离散法 L 2. 决策树连续属性值处理(二分离散法)

本课程主要研究：（1）机械系统的运动学和动力学分析，包括各种机构的结构分析、运动分析和受力分析，机器动力学问题。（2）一般工作条件和常用参数范围内的通用机械零部件的工作原理、结构特点、基本设计理论和设计计算方法。（3）机械系统方案的设计与选择

复旦大学：《商务智能》课程教学讲座（商务数据分析）机器学习及其应用（主讲：赵卫东）

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