第2章_概念学习ppt课件.ppt

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1、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?第2章概念学习和一般到特殊序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。概念，可被看作一个对象或事件集合，它是从更大的集合中选取的子集，或在这个较大集合中定义的布尔函数。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，怎样推断出该概念的一般定义。又称从样例中逼近布尔函数。概念学习是指从有关某个布尔函数的输入输出

2、训练样例中推断出该布尔函数。概念学习任务一个例子目标概念Aldo进行水上运动的日子，表示为布尔函数EnjoySport任务目的基于某天的各属性，预测EnjoySport的值给定一个样例集D每个样例表示为6个属性的集合概念学习任务（2）YesChangeCoolStrongHighWarmSunny4NoChangeWarmStrongHighColdRainy3YesSameWarmStrongHighWarmSunny2YesSameWarmStrongNormalWarmSunny1EnjoySportForecastWaterWindHumidity

3、AirTempSkyExample表2-1目标概念EnjoySport的训练样例概念学习任务（3）表示假设的形式（目标函数的表示）一个简单的形式，实例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不接受任何值假设的例子//所有的样例都是正例<,,,,,>//所有的样例都是反例概念学习任务（4）形式化描述：已知实例集X每个实例x由6个属性描述，每个属性的取值范围已确定假设集H每个假设h描述为6个属性

4、的取值约束的合取目标概念c一个布尔函数，变量为实例训练样例集D目标函数（或目标概念）的正例和反例求解H中的一假设h，使对于X中任意x，h(x)=c(x)术语定义实例x实例集X概念目标概念c训练样例x训练样例集D正例，目标概念成员反例，非目标概念成员假设h假设集H机器学习的目标就是寻找一个假设h，使得对所有的h，都有h(x)=c(x)归纳学习假设什么是归纳学习？从特殊的样例得到普遍的规律（从特殊到一般）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对于未见实例最好的假设就是与训练数据最佳拟合的假设归纳学习假设任一假设如果在足够大的训练样例集中

5、很好地逼近目标函数，它也能在未见实例中很好地逼近目标函数。作为搜索的概念学习概念学习可以看作一个搜索的过程搜索范围：假设的表示所隐含定义的整个空间搜索目标：能够最好地拟合训练样例的假设当假设的表示形式选定后，那么就隐含地为学习算法确定了所有假设的空间例子EnjoySport的假设空间，如果属性Sky有3种可能的值，而AirTemp、Humidity、Wind、Water和Forecast都只有两种可能值。实例空间X：包含3×2×2×2×2×2=96种不同的实例假设空间H包含5×4×4×4×4×4=5120种语法不同的假设由于：包含有符号的假设将每个实例都

6、分类为反例。因此，语义不同的假设只有1+4×3×3×3×3×3=973个。假设的一般到特殊序假设的一般到特殊序关系考虑下面两个假设h1=h2=任何被h1划分为正例的实例都会被h2划分为正例，因此h2比h1更一般。利用这个关系，无需列举所有假设，就能在无限的假设空间中进行彻底的搜索假设的一般到特殊序（2）关系“更一般”的精确定义任给实例x和假设h，说x满足h，当且仅当h(x)=1令hj和hk是在X上定义的布尔函数，称hj比hk更一般，当且仅当(xX)[(hk(x)=1)(hj

7、(x)=1)]记为hjmore_general_than_or_equal_tohk，或hjghk假设的一般到特殊序（3）“更一般”的严格情形hj>ghk，当且仅当，(hjghk)(hkghj)“更特殊”关系的定义hjghk，当且仅当，hkghj以EnjoySport为例说明上面的定义偏序的特点（区别于全序），全序上的搜索可以是二分法，偏序的搜索比无序简单，比全序复杂。这个偏序关系的定义与目标概念无关h1=h2=h3=x1=

8、trongCoolSame>x2=