《第四章 机器学习之基于知识和经验的学习课件》由会员分享，可在线阅读，更多相关《第四章 机器学习之基于知识和经验的学习课件（21页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、4.3 根据丰富德知识和经验提高推理效率,归纳学习是在没有先验知识的情况下，把多个样本的类似性和统计性质作为线索来生成新的知识。 效率化学习和基于解释的学习，则是对于少数的几个样本，在应用丰富的先验知识得到的实际推理结果基础上，获得的知识。,4.3.1 效率化学习,同一个问题的求解，其解应该是相同的；或是在对一个问题的求解过程中，相同部分的问题也会反复出现。 在这些情况下，如果对于能解决部分的问题的解答存储起来，下次再利用，那么就可以避免进行无效地重复劳动。这种在初次经验的基础上进行第二次及以后的搜索，以取得比初次更好的问题解决的学习称为效率化学习。,4.3.2 基于解释的学习(EBL),解释
2、学习是为了避免实例样本归纳学习所产生的不可靠性而产生的。它不考虑学习很多实例，而是采用演绎推理的方法。这种方法只用一个或几个实例，通过对其求解过程的分析，构造出求解过程的因果解释结构, 并获取控制知识,以便用于指导以后求解类似问题。,解释学习的发展历史,1983年美国Illinois大学的DeJong提出。 1986年, Mitchell, Keller 和 Kedar-Cabelli 提出了解释的泛化(Explanation-Based Generalization, 简称EBG)的统一框架, 1986年DeJong 和Mooney提出全局取代解释泛化Explanation Generali
3、zation using Global Substitutions, 缩写EGGS) 方法 1987年卡耐基-梅隆大学的Minton 和 Carbonell提出解释特化 (Explanation-Based Specialization，简写EBS)学习方法,EBL学习的形式：,给定： 目标概念 要学习的概念 训练样本 目标概念的一个样本 领域知识 用于解释训练样本的一组规则 操作准则 说明目标概念应具有的谓词表达公式 求解： 目标概念的充分性规则描述,EBL学习的基本步骤：,解释。根据领域知识，解释训练样本(构建一棵证明树)，以证明它是目标概念的一个例子； 概括。对第步的证明树进行泛化处理(
4、将常量变量化)，以形成一般化的证明树； 选取。选择满足操作准则的规则，其结果作为学习得到的目标概念。,例如：物体X可能前进的条件,给定的训练样本为： 色(carA,红) 发动机(carA,on) 齿轮(carA,d) 色(carB,黑) 发动机(carB,on) 齿轮(carB,p) 色(信号,蓝) 制动器(carA,off) 前方障碍(carA,none) 车灯(carA,on) 制动器(carB,on) 前方障碍(carB,carA) 车灯(carB,off) daytime,给定的领域知识：,前方安全(X)行驶可能(X)前进可能(X) 色(信号,蓝)前方障碍(X,none)视野良好(X)
5、前方安全(X) 发动机(X,on)齿轮(X,d)制动器(X,off)行驶可能(X) daytime(nighttime车灯(X,on)视野良好(X),给定的操作准则：,用谓词演算逻辑法来描述目标概念。,根据给定的内容生成前进可能(X)的一棵证明树,前进可能(carA),前方安全(carA),色(信号,蓝),daytime,视野良好(carA),制动器(carA,off),前方障碍(carA,none),行驶可能(carA),发动机(carA,on),齿轮(carA,d),将该树进行一般化处理，得泛化证明树,前进可能(X),前方安全(X),色(信号,蓝),daytime,视野良好(X),制动器(
6、X,off),前方障碍(X,none),行驶可能(X),发动机(X,on),齿轮(X,d),其谓词逻辑表示为：,色(信号,蓝)前方障碍(X,none)daytime发动机(X,on)制动器(X,off)齿轮(X,d)前进可能(X),又例如，学习一个物体x可以安全地放置到另一个物体y上的概念,给定的训练样本为： on(a,b) isa(a,brick) isa(b,endtable) volume(a,1) density(a,1) weight(endtable,5) less(1,5),给定的领域知识,lighter(X,Y)safe-to-stack(X,Y) volume(p,v)den
7、sity(p,d)weight(p,v*d) weight(p1,w1)weight(p2,w2)less(w1,w2) lighter(p1,p2),给定的操作准则,用谓词演算逻辑法表示目标概念。,根据给定的数据构建一棵证明树,safe-to-stack(a,b),lighter(a,b),weight(b,5),density(a,1),less(1,5),volume(a,1),weight(a,1),isa(b,endtable),weight(endtable,5),on(a,b),一般化后得到,safe-to-stack(x,y),lighter(x,y),weight(y,w2)
8、,density(x,d1),less(w1,w2),volume(x,v1),weight(x,w1),isa(y,endtable),weight(endtable,w2),on(x,y),用谓词逻辑表示的目标概念,volume(X,v1)density(X,d1)isa(Y,endtable)weight(endtable,w2)on(X,Y)less(w1,w2)safe-to-stack(X,Y),虽然演绎推理式的学习中，不用样本实例也可以生成证明树，但有了实例的指导，可以提取出解决实际问题时可以应用的部分，减少存储容量和搜索时间方面的浪费。,样本实例在演绎学习中的作用,EBL与SBL的对比：,通过演绎得到的知识，其正确性、健全性得到了保证；而通过归纳学习得到的知识，其正确性难以保证。 EBL的学习不需要很多的样本，就可以得到有效的规则；SBL学习的样本则越多越好。 EBL学习需要有丰富的先验知识和足以说明样本的有关内容；而SBL学习需要的先验知识少。,EBL与SBL的对比：,EBL与SBL的最大不同，在于EBL学习的目的是提高问题解决的效率；而SBL学习的目的是形成一个新的概念。,
