tailieunhanh - Bài giảng Học máy (IT 4862): Chương 4.3 - Nguyễn Nhật Quang

Chương 4 - Các phương pháp học có giám sát (Học quy nạp luật - Rule induction). Chương này trình bày những nội dung chính sau: Phương pháp học quy nạp luật, các bài toán ví dụ, phân loại, chiến lược bao phủ gia tăng, Learn - one - Rule, đánh giá hiệu quản của một luật, các luật logic vị từ,. nội dung chi tiết. | Học Máy (IT 4862) Nguyễn ễ Nhật hậ Quang quangnn-fit@ Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội Viện Công nghệ thông tin và truyền thông Năm học 2011-2012 Nội dung d môn ô học: h Giới thiệu chung g Đánh giá hiệu năng hệ thống học máy Các phương pháp học dựa trên xác suất Các phương pháp học có giám sát Học quy nạp luật (Rule induction) Các phương pháp học không giám sát L cộng Lọc ộ tác tá Học tăng cường Học Máy – IT 4862 2 Quy nạp p luật – Giới thiệu (1) Để học một tập các luật (IF-THEN) cho bài toán phân loại • Phù hợp khi hàm mục tiêu (phân loại) có thể được biểu diễn bằng một tập các luật (IF-THEN) Hàm mục tiêu: h ≡ {Luật1, Luật2, ., Luậtm} Luậtj ≡ IF (Điều-kiệnj1 Λ Điều-kiệnj2 Λ . Λ Điềukiệnjn) THEN Kết luậnj Các luật (IF-THEN) • Một phương pháp phổ biến để biểu diễn tri thức • Phương pháp biểu diễn dễ hiểu nhất đối với người dùng Học Máy – IT 4862 3 Quy nạp p luật – Giới thiệu (2) Nhắc lại: Học cây quyết định (Decision tree learning) cũng phép p học ọ một ộ tập ập các luật ậ logic g định ị đề có cho p • Bước 1: Học cây quyết định • Bước 2: Biểu diễn mỗi đường đi trong cây (từ nút gốc đến nút lá) thành một luật tương ứng Học một tập các luật • Học ọ cây yq quyết y định: ị Tập ập các luật ậ logic g định ị đề được ợ học ọ đồng g thời • Học quy nạp luật: Tập các luật logic định đề/vị từ được học tuần tự (từng luật một) Cá giải Các iải thuật th ật khác khá nhau h để học h các á kiểu kiể luật l ật khác khá nhau h • Các luật logic định đề (chỉ sử dụng các ký hiệu hằng) ậ logic g vịị từ ((sử dụng ụ g cả các ký ý hiệu ệ biến và các ký ý hiệu ệ vịị từ)) • Các luật – khả năng diễn đạt cao hơn Học Máy – IT 4862 4 Quy nạp p luật – Ví dụ (1) Học một tập các luật logic định đề Vd: Hàm mục ụ tiêu (p (phân loại) ạ ) Buy y_Computer p được ợ biểu diễn bởi: IF (Age=Old Λ Student=No) THEN Buy_Computer=No IF (Student=Yes) THEN Buy_Computer=Yes IF (Age=Medium Λ Income=High) THEN Buy_Computer=Yes Học một .

• Kỹ thuật lập trình
• Các luật logic vị từ
• Chiến lược bao phủ gia tăng
• Bài giảng Học máy
• Phương pháp học có giám sát
• Học quy nạp luật
• Phân loại học quy nạp luật
• Bài giảng Hệ chuyên gia
• Hệ chuyên gia
• Logic mệnh đề
• Logic vị từ cấp một
• Luật suy diễn
• Chuẩn hóa các công thức
• Định lý phân giải
• Trí tuệ nhân tạo
• Bài giảng Trí tuệ nhân tạo
• Dạng chuẩn tắc
• Bài giảng Toán rời rạc
• Toán rời rạc
• Các phép toán mệnh đề
• Biểu thức logic
• Các luật logic
• Logic vị từ
• Nhập môn Logic học
• Đối tượng của logic học
• Phân tích ngôn ngữ tự nhiên
• Ngôn ngữ logic vị từ
• Quy luật cơ bản của tư duy
• Suy luận trực tiếp
• Ngôn ngữ tự nhiên
• Quy luật tư duy
• Tam đoạn luận nhất quyết đơn
• Biểu diễn tri thức
• Học máy
• Rule induction
• Phương pháp học quy nạp luật
• Luật logic vị từ
• cách tư duy hiệu quả
• kỹ năng sáng tạo
• kỹ năng tư duy
• trạng thái không gian
• hệ luật sinh
• nghiên cứu AI
• Tìm kiếm theo Heuristic
• Biểu diển tri thức