1、華南理工大學(xué)高級人工智能復(fù)習(xí)資料第1部分緒論1.什么是人工智能？試從學(xué)科和能力兩方面加以說明。人工智能是用計(jì)算機(jī)來表示和執(zhí)行人類的智能活動(dòng)，人工智能（學(xué)科）：是計(jì)算機(jī)科學(xué)中涉及研究、設(shè)計(jì)和應(yīng)用智能機(jī)器的一個(gè)分支。其近 期的主要目標(biāo)在于研究用機(jī)器來模仿和執(zhí)行人腦的某些智力功能，并開發(fā)相關(guān)理論和技術(shù)。人工智能（能力）：是智能機(jī)器所執(zhí)行的通常與人類智能有關(guān)的智能行為，如判斷、推 理、證明、識別、感知、理解、通信、設(shè)計(jì)、思考、規(guī)劃、學(xué)習(xí)和問題求解等思維活動(dòng)。2.在人工智能的發(fā)展過程中，有哪些思想和思潮起了重要作用？數(shù)理邏輯，關(guān)于計(jì)算的新思想控制論思想專家系統(tǒng)，機(jī)器學(xué)習(xí)，計(jì)算智能，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等和行為主

2、義的研究3.為什么能夠用機(jī)器（計(jì)算機(jī)）模仿人的智能？人類智能是一個(gè)非常復(fù)雜的行為，至今仍未能被完全解釋。但人的一些初級認(rèn)知過程目 前計(jì)算機(jī)也能按類似的原理工作。再有，可以將人看是一個(gè)智能信息處理系統(tǒng)。作為信息處 理系統(tǒng)又叫符號操作系統(tǒng)或物理符號系統(tǒng)。所謂符號就是模式。任一模式，只要它能與其他 模式相區(qū)別，就是一個(gè)符號。一個(gè)完善的符號系統(tǒng)應(yīng)具有下列6種基本功能：（1）輸入符號；（2）輸出符號；（3）存儲符號；（4）復(fù)制符號；（5）建立符號結(jié)構(gòu)：通過找出各符號間的關(guān)系，在符號系統(tǒng)中形成符號結(jié)構(gòu)；（6）條件性遷移：根據(jù)已有符號，繼續(xù)完成活動(dòng)過程。假設(shè)：任何一個(gè)系統(tǒng)，如果它能夠表現(xiàn)出智能，那么它就必定

3、能夠執(zhí)行上述6種功能；反之， 任何系統(tǒng)如果具有這6種功能，那么它就能夠表現(xiàn)出智能，這種智能指的是人類所具有的那 種智能。把這個(gè)假設(shè)稱為物理符號系統(tǒng)的假設(shè)。物理符號系統(tǒng)的假設(shè)伴隨3個(gè)推論，推論1：既然人具有智能，那么他（她）就一定是個(gè)物理符號系統(tǒng)。推論2：既然計(jì)算機(jī)是一個(gè)物理符號系統(tǒng)，它就一定能夠表現(xiàn)出智能。推論3：既然人是一個(gè)物理符號系統(tǒng)，計(jì)算機(jī)也是一個(gè)物理符號系統(tǒng)，那么就能夠用計(jì) 算機(jī)來模擬人的活動(dòng)。1-4.人工智能的主要研究和應(yīng)用領(lǐng)域是什么？其中，哪些是新的研究熱點(diǎn)？研究領(lǐng)域：問題求解，邏輯推理與定理證明，自然語言理解，自動(dòng)程序設(shè)計(jì)，專家系統(tǒng)， 機(jī)器學(xué)習(xí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，機(jī)器人學(xué)，模式識別，機(jī)器

4、視覺，智能控制，智能檢索，智能調(diào)度與 指揮，分布式人工智能與Agent，計(jì)算智能與進(jìn)化計(jì)算，數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)，人工生命， 系統(tǒng)與語言工具。研究熱點(diǎn)：專家系統(tǒng)，機(jī)器學(xué)習(xí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，機(jī)器人學(xué)，模式識別，分布式人工智能與 Agent，數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)。1-5.人工智能的發(fā)展對人類有哪些方面的影響？試結(jié)合自己了解的情況和理 解，從經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和文化等方面加以說明？6.試評述人工智能的未來發(fā)展。第2部分知識表示1.什么是知識？知識的要素有哪些？知識的表示方法有哪些？Feigenbaum :知識是經(jīng)過削減、塑造、解釋和轉(zhuǎn)換的信息。簡單地說，知識是經(jīng)過加工的信 息。Bernstein :知識是由特定領(lǐng)域的

5、描述、關(guān)系和過程組成的。Hayes-Roth：知識是事實(shí)、信念和啟發(fā)式規(guī)則。從知識庫的觀點(diǎn)看，知識是某領(lǐng)域中所涉及 的各有關(guān)方面的一種符號表示。知識要素：事實(shí)，規(guī)則，控制，元知識知識表示方法：一階邏輯表示法，產(chǎn)生式知識表示法，框架表示法，語義網(wǎng)絡(luò)表示法，面向 對象表示法2.狀態(tài)空間法、問題歸約法、謂詞邏輯法和語義網(wǎng)絡(luò)法的要點(diǎn)是什么？它們 有何本質(zhì)上的聯(lián)系及異同點(diǎn)？（ppt無）狀態(tài)空間法：基于解答空間的問題表示和求解方法，它是以狀態(tài)和算符為基 礎(chǔ)來表示和求解問題的。一般用狀態(tài)空間法來表示下述方法：從某個(gè)初始狀態(tài)開始，每次加 一個(gè)操作符，遞增地建立起操作符的試驗(yàn)序列，直到達(dá)到目標(biāo)狀態(tài)為止。（ppt

6、無）問題規(guī)約法：已知問題的描述，通過一系列變換把此問題最終變?yōu)橐粋€(gè)子問 題集合；這些子問題的解可以直接得到，從而解決了初始問題。問題規(guī)約的實(shí)質(zhì)：從目標(biāo)（要 解決的問題）出發(fā)逆向推理，建立子問題以及子問題的子問題，直至最后把初始問題規(guī)約為 一個(gè)平凡的本原問題集合。謂詞邏輯法:采用謂詞合式公式和一階謂詞演算把要解決的問題變?yōu)橐粋€(gè)有待證明的 問題，然后采用消解定理和消解反演來證明一個(gè)新語句是從已知的正確語句導(dǎo)出的，從而證 明這個(gè)新語句也是正確的。語義網(wǎng)絡(luò)法：是一種結(jié)構(gòu)化表示方法，它由節(jié)點(diǎn)和弧線或鏈組成。節(jié)點(diǎn)用于表示物體、 概念和狀態(tài)，弧線用于表示節(jié)點(diǎn)間的關(guān)系。語義網(wǎng)絡(luò)的解答是一個(gè)經(jīng)過推理和匹配而得到

7、的 具有明確結(jié)果的新的語義網(wǎng)絡(luò)。語義網(wǎng)絡(luò)可用于表示多元關(guān)系，擴(kuò)展后可以表示更復(fù)雜的問 題。3.如何用謂詞公式表示知識？（見課本例題）用謂詞公式既可表示事物的狀態(tài)、屬性和概念等事實(shí)性的知識，也可表示事物間具有因果關(guān) 系的規(guī)則性知識。用謂詞公式表示知識的一般步驟定義謂詞及個(gè)體，確定每個(gè)謂詞及個(gè)體的確切含義。根據(jù)所要表達(dá)的事物或概念，為每個(gè)謂詞中的變元賦以特定的值。根據(jù)所要表達(dá)的知識的語義，用適當(dāng)?shù)倪B接符將各個(gè)謂詞連接起來形成謂詞公式。第3部分 經(jīng)典邏輯推理1.什么是推理？推理的任務(wù)、分類。推理是按某種策略由已知判斷推出另一判斷的思維過程推理的基本任務(wù)是從一種判斷推出另一種判斷分類：演繹推理：從全稱

8、判斷推導(dǎo)出特稱判斷或單稱判斷的過程歸結(jié)推理：從足夠多的事例中歸納出一般性結(jié)論的推理過程，是一種從個(gè)別到一般的推理 默認(rèn)推理：又稱缺省推理，它是在知識不完全的情況下假設(shè)某些條件已經(jīng)具備所進(jìn)行的推理2.什么是置換？什么是合一？什么是歸結(jié)？置換：在謂詞邏輯中，有些推理規(guī)則可應(yīng)用于一定的合式公式和合式公式集，以產(chǎn)生新的合 式公式。一個(gè)重要的推理規(guī)則是假元推理，這就是由合式公式W1和叫n W2產(chǎn)生合式公式 吧的運(yùn)算。另一個(gè)推理規(guī)則是全稱化推理，它是由合式公式 (Vx)W3)產(chǎn)生合式公式 W(A)，其中A為任意常量符號。同時(shí)應(yīng)用假元推理和全稱化推理，例如，可由合式公式(S)叫n吧和叫(A)生成合式公式WA

9、)。這就是尋找的A對x的置換，使W (A)與 W (x) 一致。11合一：尋找項(xiàng)對變量的置換，以使兩表達(dá)式一致，叫做合一。如果一個(gè)置操作用于表達(dá)式 集EJ的每個(gè)元素，則用Ei來表示置換例的集，稱表達(dá)式集EJ是合一的。如果存在 一個(gè)置換s使得：E1s = E2、= E& =.那么稱此s為E 的合一者，因?yàn)閟的作用是使集 合E 成為單一形式。i歸結(jié)：在謂詞公式，某些推理規(guī)則以及置換合一等概念的基礎(chǔ)上，能夠進(jìn)一步研究消解原理， 有些專家把它叫做歸結(jié)原理。3.把謂詞公式化為子句集有哪些步驟？請結(jié)合例子說明之4.把謂詞公式變換成子句形式： (Vx) P(x)f (V y) p(y)p(f(x,y)A(V

10、 y) Q(x,y)f P(y)(Vx) (P(x)f (V y) p(y)f p(f(x,y)A(V y) Q(x,y)f P(y)消去蘊(yùn)涵符號(只應(yīng)用V和符號，以AVB替換A-B)(Vx) (P(x)V (V y)p(y) Vp(f(x,y)A(V y)Q(x,y) VP(y)減少否定符號的轄域(每個(gè)否定符號最多只用到一個(gè)謂詞符號上，并反復(fù)應(yīng)用狄摩 根定律)(3x) (P(x)V (V y)p(y) Vp(f(x,y)A(V y)Q(x,y) VP(y)(3x)( P(x)A(V y)p(y) Vp(f(x,y)A(V y)Q(x,y) VP(y)(3x)( P(x)A (V y)p(y)

11、 Vp(f(x,y)V (V y)Q(x,y) VP(y)(3x)( P(x)A(3 y) p(y) Ap(f(x,y)V曰 y) Q(x,y) AP(y)對變量標(biāo)準(zhǔn)化(對啞元(虛構(gòu)變量)改名，以保證每個(gè)量詞有其自己唯一的啞元)(3x)( P(x)A(3 y) p(y) Ap(f(x,y)V(3 3) Q(x, 3) AP(3)消去存在量詞(以Skolem函數(shù)代替存在量詞內(nèi)的約束變量，然后消去存在量詞)P(A) A p(B)八p(f(A,B)VQ(A, C)八P(C)化為前束形：(把所有全稱量詞移到公式的左邊，并使每個(gè)量詞的轄域包括這個(gè)量詞后 面公式的整個(gè)部分)把母式化為合取范式(任何母式都可

12、寫成由一些謂詞公式和(或)謂詞公式的否定的析 取的有限集組成的合取)P(A) A p(B) VQ(A, C) A p(B) VP(C) A p(f(A,B) VQ(A, C) A p(f(A,B) VP(C)P(A) A p(B) VQ(A, C) A p(B) VP(C) A p(f(A,B) VQ(A, C) A p(f(A,B) VP(C)消去全稱量詞(所有余下的量詞均被全稱量詞量化了。消去前綴，即消去明顯出現(xiàn)的 全稱量詞)消去連詞符號A (用A,B代替(AAB)，消去符號A。最后得到一個(gè)有限集，其中每個(gè) 公式是文字的析取)P(A)p(B) VQ(A, C)p(B) VP(C)p(f(A

13、,B) VQ(A, C)p(f(A,B)VP(C)更換變量名稱(可以更換變量符號的名稱，使一個(gè)變量符號不出現(xiàn)在一個(gè)以上的子句 中)P(x1)p(y1) V Q(x2, 31)p(y2) VP(32)p(f(x3,y3) VQ(x3, 33)p(f(x4,y4) VP(34)3-5.簡述用歸結(jié)法證明定理的過程(消解反演求解過程)。請結(jié)合例子說明之。給出一個(gè)公式集S和目標(biāo)公式L，通過反證或反演來求證目標(biāo)公式L，其證明步驟如下：否定L，得到L；把1添加到S中去；把新產(chǎn)生的集合L，S化成子句集F；(以前)應(yīng)用消解原理，力圖推導(dǎo)出一個(gè)表示矛盾的空子句(現(xiàn)在ppt)反復(fù)歸結(jié)子句集F中的子句，若出現(xiàn)了空子句

14、，則停止歸結(jié)，此時(shí) 就證明了 L永真3-6.如何通過消解反演求取問題的答案？請結(jié)合例子說明之。從反演樹求取對某個(gè)問題的答案，其過程如下：把由目標(biāo)公式的否定產(chǎn)生的每個(gè)子句添加到目標(biāo)公式否定之否定的子句中去；按照反演樹，執(zhí)行和以前相同的消解，直至在根部得到某個(gè)子句為止；用根部的子句作為一個(gè)回答語句。實(shí)質(zhì)：把一棵根部有NIL的反演樹變換為根部帶有回答語句的一棵證明樹。7.與/或形規(guī)則演繹系統(tǒng)有哪幾種推理方式？各自的特點(diǎn)如何？說明推理 過程。請結(jié)合例子說明之。與/或形演繹推理推理方式：正向演繹、逆向演繹、雙向演繹；正向演繹：從已知事實(shí)出發(fā)，正向地使用蘊(yùn)含式（F規(guī)則）進(jìn)行演繹推理，直至得到某個(gè)目標(biāo)公式的

15、一個(gè) 終止條件為止。事實(shí)表達(dá)式的與/或變換：1消去公式中的“9”； 2把“ ”移到緊靠謂詞的位置上；3重 新命名變元名；4引入Skolem函數(shù)消去存在量詞；5消去全稱量詞，且使各主要合取式中的 變元不同名把領(lǐng)域知識的表示形式變成規(guī)定形式的步驟：1消去公式中的“9”； 2把“ ”移到緊靠 謂詞的位置上；3引入Skolem函數(shù)消去存在量詞；4消去全稱量詞5恢復(fù)蘊(yùn)含式 推理過程：1用與/或樹把已知事實(shí)表示出來2用F規(guī)則的左部和與/或樹的葉節(jié)點(diǎn)進(jìn)行匹配，并將匹配成功的F規(guī)則加入到與/或樹中3重復(fù)第（2）步，直到產(chǎn)生一個(gè)含有以目標(biāo)節(jié)點(diǎn)作為終止節(jié)點(diǎn)的解圖為止逆向演繹推理：從待證明的問題（目標(biāo)）出發(fā)，通過逆

16、向地使用蘊(yùn)含式（B規(guī)則）進(jìn)行演繹推理，直到得到包 含已知事實(shí)的終止條件為止變換過程與正向演繹推理中的已知事實(shí)的變換相似。先消去全稱量詞，方法是用存在量 詞約束的變元的Skolem函數(shù)消去全稱量詞約束的相應(yīng)變元，然后在消去存在量詞 推理過程：1用與/或樹把目標(biāo)公式表示出來2用B規(guī)則的右部和與/或樹的葉節(jié)點(diǎn)進(jìn)行匹配，并將匹配成功的B規(guī)則加入到與/或樹中3重復(fù)進(jìn)行第步，直到產(chǎn)生某個(gè)終止在事實(shí)節(jié)點(diǎn)上的一致解圖為止與/或形雙向演繹推理：由表示目標(biāo)及表示已知事實(shí)的兩個(gè)與/或樹結(jié)構(gòu)組成，這些與/或樹分別由正向演繹的F 規(guī)則及逆向演繹的B規(guī)則進(jìn)行操作，并且仍然限制F規(guī)則為單文字的左部，B規(guī)則為單文字 的右部。

17、第4部分 不確定推理1.研究不確定性推理有何意義?有哪幾種不確定性？現(xiàn)實(shí)世界中遇到的問題和事物間的關(guān)系往往比較復(fù)雜，客觀事物存在的隨機(jī)性、模糊性、 不完全性和不精確性，往往導(dǎo)致人們認(rèn)識上一定程度的不確定性。這是，若仍然采用經(jīng)典的 精確推理方法進(jìn)行處理，必然無法反映事物的真實(shí)性。謂詞，需要在不完全和不確定的情況 下運(yùn)用不確定知識進(jìn)行推理，即進(jìn)行不確定性推理。（課件）意義：使計(jì)算機(jī)對人類思維的模擬更接近于人類的真實(shí)思維過程。不確定性推理是一種建立在非經(jīng)典邏輯基礎(chǔ)上的基于不確定性知識的推理，它從不確定 性的初始證據(jù)出發(fā)，通過運(yùn)用不確定性知識，推出具有一定程度的不確定性的和合理的或近 乎合理的結(jié)論。由

18、兩種不確定性，即關(guān)于證據(jù)的不確定性和關(guān)于結(jié)論的不確定性2.在什么情況下需要采用不確定推理？ 選擇不確定性表示方法時(shí)應(yīng)考慮的因素：充分考慮領(lǐng)域問題的特征；恰當(dāng)?shù)孛枋鼍唧w問題的 不確定性；滿足問題求解的實(shí)際需求；便于推理過程中對不確定性的推算3.簡述概率方法、Bayes網(wǎng)等不確定推理方法。請結(jié)合例子說明之。4. Bayes網(wǎng)的兩個(gè)要素是什么？ Bayes網(wǎng)蘊(yùn)涵的條件獨(dú)立假設(shè)是什么？簡述 Bayes網(wǎng)的推理模式。請結(jié)合例子說明之.貝葉斯網(wǎng)的兩個(gè)要素：一組條件獨(dú)立性假定(可表示為一有向無環(huán)圖)以及一組局部條 件概率集合；精確定義條件獨(dú)立性：令X , Y和Z為3個(gè)離散值隨機(jī)變量，當(dāng)給定Z值時(shí)X服從的概率

19、分布獨(dú)立于Y的值， 稱X在給定Z時(shí)條件獨(dú)立于Y，即(Vx , j ,乙)P(X = x I Y = y ,Z =乙)=P(X = x I Z =乙)i j kijkik上式通常簡寫成P(X I Y,Z) = P(X I Z)擴(kuò)展到變量集合：下面等式成立時(shí)，稱變量集合X1.X,在給定變量集合時(shí)條件獨(dú)立于變量集合P(X .X I Y .Y , Z .Z ) = P(X .X I Z .Z )1 l 1 m 1 n1 l 1 n推理模式：可以用貝葉斯網(wǎng)在給定其他變量的觀察值時(shí)推理出某些目標(biāo)變量的值由于所處理的是隨機(jī)變量，所以一般不會(huì)賦予目標(biāo)變量一個(gè)確切的值真正需要推理的是目標(biāo)變量的概率分布，它指定了

20、在給予其他變量的觀察值條件下，目標(biāo)變量取每一個(gè)可能值的概率在網(wǎng)絡(luò)中所有其他變量都確切知道的情況下，這一推理步驟很簡單一般來說，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)可用于在知道某些變量的值或分布時(shí)計(jì)算網(wǎng)絡(luò)中另一部分變量的概率 分布第5部分機(jī)器學(xué)習(xí)1什么是學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)?為什么要研究機(jī)器學(xué)習(xí)？學(xué)習(xí)(西蒙)：學(xué)習(xí)就是系統(tǒng)在不斷重復(fù)的工作中對本身能力的增強(qiáng)或者改進(jìn)，使得系 統(tǒng)在下一次執(zhí)行同樣任務(wù)或類似任務(wù)時(shí)，比現(xiàn)在做的更好或效率更高。(課件)學(xué)習(xí)是系統(tǒng)所作的適應(yīng)性變化，使得系統(tǒng)在下一次完成同樣或類似的任務(wù)時(shí)更 為有效。機(jī)器學(xué)習(xí)：機(jī)器學(xué)習(xí)是研究如何使用機(jī)器來模擬人類學(xué)習(xí)活動(dòng)的一門學(xué)科。稍為嚴(yán)格的 提法是：機(jī)器學(xué)習(xí)是一門研究及其獲

21、取新知識和新技能，并識別現(xiàn)有知識的學(xué)問。機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)入新階段的重要性表現(xiàn)在以下諸多方面：機(jī)器學(xué)習(xí)已成為新的邊緣學(xué)科并在高校形成一門課程。（2）結(jié)合各種學(xué)習(xí)方法，取長補(bǔ)短的多種形式的繼承學(xué)習(xí)系統(tǒng)研究正在興起。（3）機(jī)器學(xué)習(xí)與人工智能各種基礎(chǔ)問題的統(tǒng)一性觀點(diǎn)正在形成。（4）各種學(xué)習(xí)方法的應(yīng)用范圍不斷擴(kuò)大，一部分已形成商品。（5）數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)的研究已形成熱潮，并在生物醫(yī)學(xué)、金融管理、商業(yè)銷售等 領(lǐng)域得到成功應(yīng)用，給機(jī)器學(xué)習(xí)注入新的活力。（6）與機(jī)器學(xué)習(xí)有關(guān)的學(xué)術(shù)活動(dòng)空前活躍。（課件）機(jī)器學(xué)習(xí)的重要性：機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的主要核心研究領(lǐng)域之一也是現(xiàn)代智能 系統(tǒng)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)和瓶頸；很難想象一個(gè)沒有學(xué)習(xí)

22、功能的系統(tǒng)能被稱具有智能的系統(tǒng)；來自 生物、金融與網(wǎng)絡(luò)等各領(lǐng)域的數(shù)據(jù)，迫切需要分析或建立模型。2試述機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)，并說明各部分的作用。環(huán)境向系統(tǒng)的學(xué)習(xí)部分提供某些信息，學(xué)習(xí)部分利用這些信息修改知識庫，以增進(jìn)系統(tǒng) 執(zhí)行部分完成任務(wù)的效能，執(zhí)行部分根據(jù)知識庫完成任務(wù)，同時(shí)把獲得的信息反饋給學(xué)習(xí)部 分。在具體的應(yīng)用中，環(huán)境、知識庫和執(zhí)行部分決定了具體的工作內(nèi)容，學(xué)習(xí)部分所需要解 決的問題完全由上述三部分確定。3試說明歸納學(xué)習(xí)的模式和學(xué)習(xí)方法。歸納學(xué)習(xí)的一般模式為：給定：觀察陳述（事實(shí)）F，用以表示有關(guān)某些對象、狀態(tài)、過程等的特定知識； 假定的初始?xì)w納斷言（可能為空）；背景知識，用于定義有關(guān)

23、觀察陳述、候選斷言以及任 何相關(guān)問題領(lǐng)域知識、假設(shè)和約束，其中包括能夠刻畫所求歸納斷言的性質(zhì)的優(yōu)先準(zhǔn)則。求：歸納斷言（假設(shè)）H，能重言蘊(yùn)涵或弱蘊(yùn)涵觀察陳述，并滿足背景知識。學(xué)習(xí)方法：（1）示例學(xué)習(xí)：示例學(xué)習(xí)又稱為實(shí)例學(xué)習(xí)，它是通過環(huán)境中若干與某概念有關(guān)的例子， 經(jīng)歸納得出一般性概念的一種方法。在這種學(xué)習(xí)方法中，外部環(huán)境（老師）提供的是一組例 子（正例和反例），它們是一組特殊的知識，每一個(gè)例子表達(dá)了僅適用與該例子的知識。示 例學(xué)習(xí)就是要從這些特殊知識中歸納出適用于更大范圍的一般性知識，以覆蓋所有的正例并 排除所有的反例。（2）觀察發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)：觀察發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)又稱為描述性概括，其目標(biāo)是確定一個(gè)定律或理論

24、的一 般性描述，刻畫觀察集，制定其類對象的性質(zhì)。觀察發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)可分為觀察學(xué)習(xí)與機(jī)器發(fā)現(xiàn)兩 種。前者用于對事例進(jìn)行聚類，形成概念描述；后者用于發(fā)現(xiàn)規(guī)律，產(chǎn)生定律或規(guī)則。4簡述概念學(xué)習(xí)的基本過程，請結(jié)合例子說明之。概念，可被看作一個(gè)對象或事件集合，它是從更大的集合中選取的子集，或在這個(gè)較大 集合中定義的布爾函數(shù)。概念學(xué)習(xí)問題的定義：給定一個(gè)樣例集合以及每個(gè)樣例是否屬于某個(gè)概念的標(biāo)注，怎樣推斷出該概念的一般定 義。又稱從樣例中逼近布爾函數(shù)。概念學(xué)習(xí)是指從有關(guān)某個(gè)布爾函數(shù)的輸入輸出訓(xùn)練樣例中推斷出該布爾函數(shù)。已知：實(shí)例集X：每個(gè)實(shí)例x由6個(gè)屬性描述，每個(gè)屬性的取值范圍已確定假設(shè)集H：每個(gè)假設(shè)h描述為6個(gè)屬性的取值約束的合取目標(biāo)概念c： 一個(gè)布爾函數(shù)，變量為實(shí)例訓(xùn)練樣例集。：目標(biāo)函數(shù)（或目標(biāo)概念）的正例和反例 求解：H中的一假設(shè)h，使對于X中任意x，h（x）=c（x）5-5簡述決策樹方法及其使用場合；在構(gòu)造決策樹的過程中，測試屬性的選取 采用什么原則？如何實(shí)現(xiàn)？請結(jié)合例子說明之。決策樹學(xué)習(xí)是一種逼近離散值目標(biāo)函數(shù)的方法，在這種方法中學(xué)習(xí)到的函數(shù)被表示為一 棵決策樹。學(xué)習(xí)得到的決策樹也能再被表示為多個(gè)if-then的規(guī)則，以提高可讀性。決策樹通過把實(shí)例從跟結(jié)點(diǎn)排列到某個(gè)葉子結(jié)點(diǎn)來分類實(shí)例，葉子結(jié)點(diǎn)即為實(shí)例所屬的 分類。樹上的每一個(gè)結(jié)點(diǎn)指定了對實(shí)例的某個(gè)屬性的測試，