?基于學習策略的分類

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1）機械學習?(Rote?learning)

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學習者無需任何推理或其它的知識轉換，直接吸取環境所提供的信息。如塞繆爾的跳棋程序，紐厄爾和西蒙的LT系統。這類學習系統主要考慮的是如何索引存貯的知識并加以利用。系統的學習方法是直接通過事先編好、構造好的程序來學習，學習者不作任何工作，或者是通過直接接收既定的事實和數據進行學習，對輸入信息不作任何的推理。

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2）示教學習?(Learning?from?instruction或Learning?by?being?told)????

3）學生從環境（教師或其它信息源如教科書等）獲取信息，把知識轉換成內部可使用的表示形式，并將新的知識和原有知識有機地結合為一體。所以要求學生有一定程度的推理能力，但環境仍要做大量的工作。教師以某種形式提出和組織知識，以使學生擁有的知識可以不斷地增加。這種學習方法和人類社會的學校教學方式相似，學習的任務就是建立一個系統，使它能接受教導和建議，并有效地存貯和應用學到的知識。不少專家系統在建立知識庫時使用這種方法去實現知識獲取。示教學習的一個典型應用例是FOO程序。

3）演繹學習?(Learning?by?deduction)

學生所用的推理形式為演繹推理。推理從公理出發，經過邏輯變換推導出結論。這種推理是"保真"變換和特化(specialization)的過程，使學生在推理過程中可以獲取有用的知識。這種學習方法包含宏操作(macro-operation)學習、知識編輯和組塊(Chunking)技術。演繹推理的逆過程是歸納推理。

4）類比學習?(Learning?by?analogy)

利用二個不同領域（源域、目標域）中的知識相似性，可以通過類比，從源域的知識（包括相似的特征和其它性質）推導出目標域的相應知識，從而實現學習。類比學習系統可以使一個已有的計算機應用系統轉變為適應于新的領域，來完成原先沒有設計的相類似的功能。

類比學習需要比上述三種學習方式更多的推理。它一般要求先從知識源（源域）中檢索出可用的知識，再將其轉換成新的形式，用到新的狀況（目標域）中去。類比學習在人類科學技術發展史上起著重要作用，許多科學發現就是通過類比得到的。例如著名的盧瑟福類比就是通過將原子結構（目標域）同太陽系（源域）作類比，揭示了原子結構的奧秘。

5）基于解釋的學習?(Explanation-based?learning,?EBL)

學生根據教師提供的目標概念、該概念的一個例子、領域理論及可操作準則，首先構造一個解釋來說明為什該例子滿足目標概念，然后將解釋推廣為目標概念的一個滿足可操作準則的充分條件。EBL已被廣泛應用于知識庫求精和改善系統的性能。

著名的EBL系統有迪喬恩（G.DeJong）的GENESIS,米切爾（T.Mitchell）的LEXII和LEAP,?以及明頓（S.Minton）等的PRODIGY。

6）歸納學習?(Learning?from?induction)

歸納學習是由教師或環境提供某概念的一些實例或反例，讓學生通過歸納推理得出該概念的一般描述。這種學習的推理工作量遠多于示教學習和演繹學習，因為環境并不提供一般性概念描述（如公理）。從某種程度上說，歸納學習的推理量也比類比學習大，因為沒有一個類似的概念可以作為"源概念"加以取用。歸納學習是最基本的，發展也較為成熟的學習方法，在人工智能領域中已經得到廣泛的研究和應用。

基于所獲取知識的表示形式分類　

學習系統獲取的知識可能有：行為規則、物理對象的描述、問題求解策略、各種分類及其它用于任務實現的知識類型。

對于學習中獲取的知識，主要有以下一些表示形式：

1）代數表達式參數

學習的目標是調節一個固定函數形式的代數表達式參數或系數來達到一個理想的性能。

2）決策樹

用決策樹來劃分物體的類屬，樹中每一內部節點對應一個物體屬性，而每一邊對應于這些屬性的可選值，樹的葉節點則對應于物體的每個基本分類。

3）形式文法

在識別一個特定語言的學習中，通過對該語言的一系列表達式進行歸納，形成該語言的形式文法。

4）產生式規則

產生式規則表示為條件—動作對，已被極為廣泛地使用。學習系統中的學習行為主要是：生成、泛化、特化（Specialization）或合成產生式規則。

5）形式邏輯表達式

形式邏輯表達式的基本成分是命題、謂詞、變量、約束變量范圍的語句，及嵌入的邏輯表達式。

6）圖和網絡

有的系統采用圖匹配和圖轉換方案來有效地比較和索引知識。

7）框架和模式（schema）

每個框架包含一組槽，用于描述事物（概念和個體）的各個方面。

8）計算機程序和其它的過程編碼

獲取這種形式的知識，目的在于取得一種能實現特定過程的能力，而不是為了推斷該過程的內部結構。

9）神經網絡

這主要用在聯接學習中。學習所獲取的知識，最后歸納為一個神經網絡。

10）多種表示形式的組合

有時一個學習系統中獲取的知識需要綜合應用上述幾種知識表示形式。

根據表示的精細程度，可將知識表示形式分為兩大類：泛化程度高的粗粒度符號表示、??泛化程度低的精粒度亞符號(sub-symbolic)表示。像決策樹、形式文法、產生式規則、形式邏輯表達式、框架和模式等屬于符號表示類；而代數表達式參數、圖和網絡、神經網絡等則屬亞符號表示類。

按應用領域分類　

最主要的應用領域有：專家系統、認知模擬、規劃和問題求解、數據挖掘、網絡信息服務、圖象識別、故障診斷、自然語言理解、機器人和博弈等領域。

從機器學習的執行部分所反映的任務類型上看，大部分的應用研究領域基本上集中于以下兩個范疇：分類和問題求解。

（1）分類任務要求系統依據已知的分類知識對輸入的未知模式（該模式的描述）作分析，以確定輸入模式的類屬。相應的學習目標就是學習用于分類的準則（如分類規則）。

（2）問題求解任務要求對于給定的目標狀態,??尋找一個將當前狀態轉換為目標狀態的動作序列；機器學習在這一領域的研究工作大部分集中于通過學習來獲取能提高問題求解效率的知識（如搜索控制知識，啟發式知識等）。

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總結

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