人工智能概述

问题求解的基本原理

知识表示

基于逻辑问题的求解方法

不确定知识的表示和推理

专家系统

知识获取和知识学习

自然语言处理系统

问答和实践

 

 

   

 

知识获取与机器学习  实例学习方法(1)


     ·增加选择项

      由下例可看出可通过增加析取项而得到归纳推理。

      例1:RaNK(c1,J)=>FacE(c1)

      例2:RaNK(c1,K)=>FacE(c1)

      例3:RaNK(c1,Q)=>FacE(c1)

      得到规则:RaNK(c1,J)∨RaNK(c1,Q)∨RaNK(c1,K)=>FacE(c1)

      ·曲线拟合

      曲线拟合适用于数值问题的归纳。

      规则空间的要求有三个方面:

      ·规则的表现形式应适应归纳推理

      ·规则的表示与实例的表示一致

       倘若示教例子和规则的表示形式相差很大,那么解释实例和选择例

   子的过程就很复杂。例如在学习“对牌”的概念,对牌是两张点数相同

   的牌。规则如下:

    RaNK(c1,x)RaNK(c2,x) =>PaiR

       为了学习规则,提供下面的示教例子:

    (2,clubs),(3,diamonds),(2,hearts)    

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