显然，管理的基本原理和方法技术的知识，对于管理实践、阐述以及改善都会产生巨大的影响。既 然在人类协同工作的所有领域中，集体努力的效率远远地落后于机器的使用，管理的科学知识的应用潜 力巨大，而这些应用必将极大地推动人类社会的进步。 享利·法约尔、切斯特·巴纳德和阿尔文·布朗这些早期从事实践的管理学者，在很多年以前就已 认识到，人们需要一种明确的管理概念和管理理论及基本原理的结构体系。随着时间的推移，明智的管 理者们越来越认识到这种需要

《机器学习》学习规则

《机器学习》教材

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)