归纳演绎

文章目录 1. 引言 2. 基本术语 3. 假设空间 4. 归纳偏好 5. 发展历程 6. 应用现状 7. 阅读材料 1. 引言 机器学习,致力于研究如何通过计算的手段,利用经验来改善系统自身的性能 2. 基本术语 数据集 数据的集合 样本/示例 每条记录 3. 假设空间 归纳(induction)和演绎(deduction)是科学推理的两大基本手段 从样例中学习 是一种归纳过程, 是归纳学习 广义归纳学习 从样例中学习 狭义的归纳学习 从训练数据中学得概念(concept) 概念学习 目前研究、应用都比较少，因为要学得泛化性能好且语义明确的概念实在太困难了。 现实常用的技术大多是产生“黑箱”模型 了解概念学习，有助于理解机器学习的一些基础思想 布尔概念学习 对“是” “不是”这样的可表示为0/1布尔值的目标概念的学习 4. 归纳偏好 通过学习得到的模型对应了假设空间中的一个假设 5. 发展历程 机器学习是人工智能研究发展到一定阶段的必然产物 6. 应用现状 在过去二十年中，人类收集、存储、传输、处理数据的能力取得了飞速提升，人类社会的各个角落都积累了大量数据，亟需能有效地对数据进行分利用的计算机算法，而机器学习恰顺应了大时代的这个迫切需求，因此该学科领域很自然地取得巨大发展， 受到广泛关注 7. 阅读材料 来源： CSDN 作者： 橘树作团团 链接： https://blog

绪论 1.1 引言 什么是机器学习？ 它是一门致力于研究如何通过计算的手段，利用经验来改善系统自身性能的一门学科。所研究的主要内容是计算机如何通过数据产生模型，即学习算法。有了学习算法后，当我们给它提供经验数据时就能基于这些数据产生模型。在面对新数据时学习算法会给我们相应的判断。经验通常以数据的形式存在 名词理解 模型：一类问题的解题步骤 算法：一个问题的解题步骤 学习算法：由数据产生的一类问题的解题步骤。通过学习算法从数据中获得模型 ps：阿尔法狗零自学三天以100:0战胜阿尔法狗。这里阿尔法狗零利用人类经验提升自身能力，这就是机器学习 1.2 基本术语 数据集 示例 属性、特征 属性空间、样本空间、输入空间：数据的维度空间 特征向量： 学习、训练：从数据中学得模型的过程 训练数据：训练过程中使用的数据 训练样本： 训练集：多个训练样本的集合 假设：学到的模型 真相：数据某种潜在的规律 标记：示例的结果信息 样例：有标记信息的示例 标记空间、输出空间：（x,y），y：所有标记的集合 分类：预测值是离散的学习任务 二分类：只涉及两个类别的分类 多分类： 回归：预测值是连续的学习任务 聚类：将训练集中的示例分组 监督学习：训练数据中拥有标记信息的学习任务 。如分类和回归 无监督学习：训练数据中不包含标记信息的雪人任务；如聚类 泛化能力：学得模型适用于新样本的能力 1.3 假设空间

摘要：中西方由于不同的哲学、地理、历史、文化渊源，思维方式体现出许 的差异。中西方的思维方式差异主要表现为：感性直觉思维与理性逻辑思维 整体优先与注重分析；伦理思维与科学思维；归纳与演绎。本论文主要从文 渊源来分析上述提到的中西方的思维方式的差异中的最后一点。 关键词：思维；差异；归纳与演绎。 所谓思维方式，就是思维主体在实践活动基础上借助于思维形式认识和把握对象本质的某种手段、途径和思路，并以较为固定的、习惯的形式表现出来。思维方式是人们大脑活动的内在程式，它对人们的言行（及至影响外部世界）起决定性作用。思维方式表面上具非物质性，象人的思想一样，无色无形，不可捕摸，它主要由后天环境（文化及教育的）影响所致；思维方式其实又具物质性，大脑皮层对相同事物的反映，会引起皮层“突触”产生某种化学反应和物理（生物电）脉冲，并按“既定路径”来变化传递，在大脑中形成一定的观念（思想）。这种非物质性和物质性的交相影响，“无生有，有生无”，就能够构成思维方式演进发展的矛盾运动。 归纳与演绎是自然科学中重要的逻辑推理方法，其推理方向正好相反。作为统一体的两个侧面，归纳和演绎都属于哲学思维方法的层次。归纳和演绎作为思维形式化的方法，是相辅相成、对立统一的：(1)演绎必须以归纳为基础，因为作为演绎的出发点的一般原理往往是由归纳得出来的。(2)归纳需要以演绎为指导，人的认识一般是从研究个别对象开始