机器学习 第2章_概念学习
时间：2025-07-09
机器学习的中文课件,原文是汤姆米切尔的 Machine Learning
第2章 概念学习和一般到特殊序 章 概念学习– 给定某一类别的若干正例和反例，从中获得该类别的一 给定某一类别的若干正例和反例， 般定义。 般定义。
搜索的观点– 在预定义的假设空间中搜索假设，使其与训练样例有最 在预定义的假设空间中搜索假设， 佳的拟合。 佳的拟合。 – 利用假设空间的偏序结构
算法收敛到正确假设的条件 归纳学习的本质，从训练数据中泛化的理由 归纳学习的本质，
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简介 许多机器学习涉及到从特殊训练样例中得到一般概念。 许多机器学习涉及到从特殊训练样例中得到一般概念。 概念，可被看作一个对象或事件集合，它是从更大的 概念，可被看作一个对象或事件集合， 集合中选取的子集， 集合中选取的子集，或在这个较大集合中定义的布尔 函数。 函数。 概念学习问题的定义– 给定一个样例集合以及每个样例是否属于某个概念的标注， 给定一个样例集合以及每个样例是否属于某个概念的标注， 怎样推断出该概念的一般定义。又称从样例中逼近布尔函 怎样推断出该概念的一般定义。 数。 – 概念学习是指从有关某个布尔函数的输入输出训练样例中 推断出该布尔函数。 推断出该布尔函数。
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概念学习任务 一个例子– 目标概念，Aldo进行水上运动的日子，表示为 目标概念， 进行水上运动的日子， 进行水上运动的日子 布尔函数EnjoySport 布尔函数EnjoySport – 任务目的，基于某天的各属性，预测 任务目的，基于某天的各属性，预测EnjoySport 的值 – 一个样例集，每个样例表示为属性的集合 一个样例集，
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概念学习任务( ) 概念学习任务(2)目标概念EnjoySport的训练样例 表2-1 目标概念 的训练样例Example 1 2 3 4 Sky Sunny Sunny Rainy Sunny AirTemp Warm Warm Cold Warm Humidity Normal High High High Wind Strong Strong Strong Strong Water Warm Warm Warm Cool Forecast Same Same Change Change EnjoySport Yes Yes No Yes
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概念学习任务( ) 概念学习任务(3) 表示假设的形式– 一个简单的形式，实例的各属性约束的合取式 一个简单的形式，实例的各属性约束的 的各属性约束的合取式 – 令每个假设为6个约束(或变量)的向量，每
个约束对 令每个假设为 个约束(或变量)的向量， 个约束 应一个属性可取值范围， 应一个属性可取值范围，为 ?任意本属性可接受的值 明确指定的属性值 φ 不接受任何值
– 假设的例子 <?, Cold, High, ?, ?, ?> <?, ?, ?, ?, ?, ?> // 所有的样例都是正例 < φ, φ, φ, φ, φ, φ> // 所有的样例都是反例Machine LearningPeng Kaixiang 2011. All rights reserved. Date: File: 12.10.2011 ML1.5
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概念学习任务( ) 概念学习任务(4)EnjoySport概念学习任务 概念学习任务 已知 – 实例集 实例集X 每个实例 由6个属性描述，每个属性的取值范围已确定 每个实例x由 个属性描述 个属性描述， – 假设集 假设集H 每个假设 描述为 个属性的取值约束的合取 每个假设h描述为 描述为6个属性的取值约束的合取 – 目标概念 目标概念c 一个布尔函数，变量为实例 一个布尔函数， – 训练样例集 训练样例集D 目标函数(或目标概念)的正例和反例 目标函数(或目标概念) 求解 – H中的一假设 ，使对于 中任意 ，h(x)=c(x) 中的一假设h,使对于X中任意 中任意x, 中的一假设
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术语定义 实例 实例x 实例集 实例集X 概念 目标概念 目标概念c 训练样例 训练样例x 训练样例集 训练样例集D 正例，目标概念成员 正例， 反例，非目标概念成员 反例， 假设 假设h 假设集H 假设集 机器学习的目标就是寻找一个假设 就是寻找一个假设h,使得对所有的h, 机器学习的目标就是寻找一个假设 ，使得对所有的 ，都有 h(x)=c(x)Machine LearningPeng Kaixiang 2011. All rights reserved. Date: File: 12.10.2011 ML1.7
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归纳学习假设 什么是归纳学习？ 什么是归纳学习？ – 从特殊的样例得到普遍的规律 归纳 – 只能保证输出的假设能与训练样例相拟合 归纳假设的一个基本假定 …… 此处隐藏：4089字，全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……
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