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能是學習者本身，氮吹儀廠家還可能是學習者以外的外部環(huán)境。 ② 觀察與發(fā)現(xiàn)學習 觀察與發(fā)現(xiàn)學習又稱為描述的一般化。這類 學習沒 有教 師的 指導，它要 產(chǎn)生 對所 有或 大多數(shù)觀察到的規(guī)律和規(guī)則的解釋。這類學習 包括概 念聚 類、構造分 類、曲線 擬合（使 方程 符合數(shù)據(jù)）、發(fā)現(xiàn)并解釋觀察到的定律并形成理論。 （５） 類比學習 類比學習就是在遇到新的問題時，可以學習以前解決過的類似問題的解決辦法，來解決 當前的問題。所以尋找與當前問題相似的已知問 題就 很重要，并 且必 須要能 夠發(fā) 現(xiàn)當 前任 務與已知任務的相似之點，由此制定出完成 當前任 務的 方案。類 比學 習可以 由系 統(tǒng)已 有的 某一領域知識得到另一領域中類似的知識。 ６．２ 機 器學 習系 統(tǒng)的 基本 模型 以西蒙的關于學習的定義作為出發(fā)點，建 立起如 圖６．１ 所示 的機 器學習 系統(tǒng) 的基 本模 型。通過對這一基本模型的討論，總結出設計學習系統(tǒng)時的一些原則。 ６．２ 機器學習系統(tǒng)的基本模型 ２１５ 一般情況下，一個人的學習過程總是與他所處的
環(huán)境以及他所具備的知識有關。同樣， 機器學習過程也與外界提供的信息環(huán)境以及機器內(nèi)部所存儲的知識庫有關。 圖６．１ 機器學習系統(tǒng)的基本模型 在圖６．１的學習系統(tǒng)基本模型中，包含了 ４個 基本組 成環(huán) 節(jié)。“環(huán)境”和“知識庫”是以 某種知識表示形式表達的信息的集合，分別代 表外界 信息 來源 和系統(tǒng)
所具 有的知 識；“學習 環(huán)節(jié)”和“執(zhí)行環(huán)節(jié)”代表兩個過程。“環(huán)境”向系統(tǒng) 的“學習環(huán) 節(jié)”提供 某些 信息，而“學 習環(huán) 節(jié)”則利用這些信息對系統(tǒng)的“知識庫”進 行改進，以增進 系統(tǒng)“執(zhí)行環(huán) 節(jié)”完成 任務 的效能， “執(zhí)行環(huán)節(jié)”根據(jù)知識庫中 的知 識來 完成 某種 任 務，同時 把獲 得的 信 息反 饋給“學習 環(huán) 節(jié)”。 下面討論系統(tǒng)中的各個環(huán)節(jié)。 ６．２．１ 環(huán)境 在上述機器學習系統(tǒng)的基本模型中，環(huán)境就是指系統(tǒng)外部信息的來源，它可以是系統(tǒng)的 工作對象，也可以是包括工作對象和外界 條件。例 如，在控制 系統(tǒng) 中，環(huán)境就 是生 產(chǎn)流 程或 受控的設備；在計算機故障維修系統(tǒng)中，環(huán)境就是待修計算機當前的癥狀以及與損壞相關的 操作情況說明。總之，環(huán)境就是為學習系統(tǒng)提供獲取知識所需的相關對象的素材
或信息，如 何構造高質量、高水平的信息，將對學習系統(tǒng)獲取知識的能力有很大影響。 信息的水平是指信息的抽象化程度。高水 平信 息比較 抽象，適 用于 更廣泛 的問 題。低 水平信息比較具體，只適用于個別的問題。如果環(huán)境提供較抽象的高水平信息，則針對比較 具體的對象，學習環(huán)節(jié)就要補充一些與該對 象相關 的細 節(jié)。如果 環(huán)境 提供較 具體 的低 水平 信息，即在特殊情況執(zhí)行任務的實例，學習環(huán)境就 要由 此歸納 出規(guī) 則，以便用 于完 成更 廣的 任務。 信息的質量是指對事物表述的正確性、選擇的 適當 性和 組織的 合理 性。信息 質量 對學 習難度有明顯的影響。例如，若向系統(tǒng)提供的示教例子能準確表述對象，且提供示例的次序 又有利于學習，則系統(tǒng)易于進行歸納。若示教例子中有噪聲或示例的次序不太合理，則系統(tǒng) 就難以對其進行歸納。
