【课前思考】 机器学习的基本概念、分类，学习的模型。 1.理解通过实例集经归纳可学得知识 实例学习的两个空间模型是什么？ 有几个环节组成？各起什么作用？ 2.实例学习可分为哪几类？ 各有什么特点？ 3.学习单个概念有哪几种类型？ 具体算法? 4.学习多个概念、多步任务与学习单个概念的不同 5.基于解释的学习与归纳学习的不同 【学习目标】 掌握实例学习的两个空间模型、实例学习的分类，以及归纳的机理，学习单个概念、多个概念、多步任务的算法，了解基于解释学习的一些基本观点。 【学习方法】 通过练习理解归纳的机理和一些学习算法。 【本章重点】 掌握实例学习的提法和例子空间、规则空间模型。会使用变型空间法来学习。掌握归纳的机理。会使用AQ11算法、ID3算法，来进行学习。了解基于解释学习是依一个例子和知识库来建立解释结构，得到控制知识。。 【知识点】 1.实例学习的概念，正反例在归纳过程中的不同作用 实例学习模型的构成 2.按规则空间搜索方法对实例学习分类 按论域类型对实例学习进行分类 3.变型空间方法 改进假设方法 产生与测试方法 方案示例方法 4.学习多个概念 学习多步任务 AQ11和ID3算法 5.基于解释的学习的提出 基于解释学习的方法和可操作性 |