【章节小结】 第六章有关的机器学习都属于归纳学习，特别是其中的实例学习。这里简单介绍一下记忆学习、传授学习和类比学习。 记忆学习又称死记硬背学习，这种学习直接记忆环境提供的知识。对于记忆学习，有两种极端的观点，一种认为，存储对任何智能程序都是必要的、基本的，不必专门研究，另一种观点，存储是一复杂问题，对任何认知系统都是必要的，需要详细研究。Lenat认为，记忆学习是最低层次的数据处理。记忆学习的设计要考虑三个问题：存储结构、稳定性和记忆与计算的权衡。 传授学习又称为指点学习，这时，环境提供的信息较抽象，水平较高，学习环节把这些信息变换成执行环节使用的较低水平的信息。 类比是人类认识事物的一种重要手段，许多事情通过类比、比喻便清楚了。类比可抽象描述为，给定一个集合X中每个元素x有个属性表a1,a2,…,an，每个x都有对应的属性值。Y中每个元素y也有属性表，属性是b1,b2,…,bm，每个属性也有值。类比问题是对x,要从Y中选出一个元素y,它与x有尽可能多的相类似的属性和尽可能多的相近的属性值。这样的y与x是相类比的。类比是类比学习的关键，通过建立类比可获得新知识。 观察与发现学习属于归纳学习，由环境提供的观察来学习，这些观察是未经施教者分类的例子，所以观察与发现学习是无示教的归纳学习。观察与发现学习可分为两类，一是被动观察，另一类是主动试验。概念聚类是观察学习的代表，AM数学推理系统是发现学习的代表。 【课后习题】 类比学习的讨论 如x1在程度a上可类比于y1 y1在程度b上可类比于z1,问x1会怎样类比于z1? x1在程度a上可类比于y1, 又在程度b上可类比于z1, 问y1怎样类比于z1? |