如何搭建機械學習網路

Ⅰ 機器學習的基本流程是什麼

1 抽象成數學問題
明確問題是進行機器學習的第一步。機器學習的訓練過程通常都是一件非常耗時的事情，胡亂嘗試時間成本是非常高的。

這里的抽象成數學問題，指的我們明確我們可以獲得什麼樣的數據，目標是一個分類還是回歸或者是聚類的問題，如果都不是的話，如果劃歸為其中的某類問題。

2 獲取數據
數據決定了機器學習結果的上限，而演算法只是盡可能逼近這個上限。

數據要有代表性，否則必然會過擬合。

而且對於分類問題，數據偏斜不能過於嚴重，不同類別的數據數量不要有數個數量級的差距。

而且還要對數據的量級有一個評估，多少個樣本，多少個特徵，可以估算出其對內存的消耗程度，判斷訓練過程中內存是否能夠放得下。如果放不下就得考慮改進演算法或者使用一些降維的技巧了。如果數據量實在太大，那就要考慮分布式了。

3 特徵預處理與特徵選擇

良好的數據要能夠提取出良好的特徵才能真正發揮效力。

特徵預處理、數據清洗是很關鍵的步驟，往往能夠使得演算法的效果和性能得到顯著提高。歸一化、離散化、因子化、缺失值處理、去除共線性等，數據挖掘過程中很多時間就花在它們上面。這些工作簡單可復制，收益穩定可預期，是機器學習的基礎必備步驟。

篩選出顯著特徵、摒棄非顯著特徵，需要機器學習工程師反復理解業務。這對很多結果有決定性的影響。特徵選擇好了，非常簡單的演算法也能得出良好、穩定的結果。這需要運用特徵有效性分析的相關技術，如相關系數、卡方檢驗、平均互信息、條件熵、後驗概率、邏輯回歸權重等方法。

4 訓練模型與調優

直到這一步才用到我們上面說的演算法進行訓練。現在很多演算法都能夠封裝成黑盒供人使用。但是真正考驗水平的是調整這些演算法的（超）參數，使得結果變得更加優良。這需要我們對演算法的原理有深入的理解。理解越深入，就越能發現問題的症結，提出良好的調優方案。

5 模型診斷

如何確定模型調優的方向與思路呢？這就需要對模型進行診斷的技術。

過擬合、欠擬合 判斷是模型診斷中至關重要的一步。常見的方法如交叉驗證，繪制學習曲線等。過擬合的基本調優思路是增加數據量，降低模型復雜度。欠擬合的基本調優思路是提高特徵數量和質量，增加模型復雜度。

誤差分析 也是機器學習至關重要的步驟。通過觀察誤差樣本，全面分析誤差產生誤差的原因:是參數的問題還是演算法選擇的問題，是特徵的問題還是數據本身的問題……

診斷後的模型需要進行調優，調優後的新模型需要重新進行診斷，這是一個反復迭代不斷逼近的過程，需要不斷地嘗試， 進而達到最優狀態。

6 模型融合

一般來說，模型融合後都能使得效果有一定提升。而且效果很好。

工程上，主要提升演算法准確度的方法是分別在模型的前端（特徵清洗和預處理，不同的采樣模式）與後端（模型融合）上下功夫。因為他們比較標准可復制，效果比較穩定。而直接調參的工作不會很多，畢竟大量數據訓練起來太慢了，而且效果難以保證。

7 上線運行

這一部分內容主要跟工程實現的相關性比較大。工程上是結果導向，模型在線上運行的效果直接決定模型的成敗。 不單純包括其准確程度、誤差等情況，還包括其運行的速度(時間復雜度)、資源消耗程度（空間復雜度）、穩定性是否可接受。

這些工作流程主要是工程實踐上總結出的一些經驗。並不是每個項目都包含完整的一個流程。這里的部分只是一個指導性的說明，只有大家自己多實踐，多積累項目經驗，才會有自己更深刻的認識。

Ⅱ 使用SOLIDWORKS做機械設計，技術部的圖紙管理網路該怎麼搭建是不是要用到伺服器，然後工程師

solidworks圖紙管理，要實現更好的共享、協作是要用到伺服器的，圖紙文件存儲在自己的伺服器上也是比較安全，然而後通過圖紙管理軟體（如：彩虹圖紙管理軟體/系統）把圖紙進行分類、編碼管理，能更方便共享協作，再通過許可權的分配（瀏覽、修改編輯、導出等），與任務管理，把任務具體分配到個人，誰負責哪一塊清楚明了，實現在線協同。

Ⅲ 如何建立一個深度學習系統

Programming Libraries 編程庫資源
我是一個「學習要敢於冒險和嘗試」觀念的倡導者。這是我學習編程的方式，我相信很多人也是這樣學習程序設計的。先了解你的能力極限，然後去拓展你的能力。如果你了解如何編程，可以將編程經驗很快借鑒到深入學習機器學習上。在你實現一個實際的產品系統之前，你必須遵循一些規則、學習相關數學知識。
找到一個庫並且仔細閱讀相關文檔，根據教程，開始嘗試實現一些東西。下面列出的是開源的機器學習庫中最好的幾種。我認為，並不是他們中的每一種都適合用在你的系統中，但是他們是你學習、探索和實驗的好材料。
你可以從一個由你熟悉的語言編寫的庫開始學習，然後再去學習其他功能強大的庫。如果你是一個優秀的程序員，你會知道怎樣從一種語言，簡單合理地遷移到另一種語言。語言的邏輯都是相同的，只是語法和API稍有不同。
R Project for Statistical Computing：這是一個開發環境，採用一種近似於Lisp的腳本語言。在這個庫中，所有你想要的與統計相關的功能都通過R語言提供，包括一些復雜的圖標。CRAN(你可以認為是機器學弟的第三方包)中的機器學習目錄下的代碼，是由統計技術方法和其他相關領域中的領軍人物編寫的。如果你想做實驗，或是快速拓展知識，R語言都是必須學習的。但它可能不是你學習的第一站。
WEKA：這是一個數據挖掘工作平台，為用戶提供數一系列據挖掘全過程的API、命令行和圖形化用戶介面。你可以准備數據、可視化、建立分類、進行回歸分析、建立聚類模型，同時可以通過第三方插件執行其他演算法。
Mahout是Hadoop中為機器學習提供的一個很好的JAVA框架，你可以自行學習。如果你是機器學習和大數據學習的新手，那麼堅持學習WEKA，並且全心全意地學習一個庫。
Scikit Learn:這是用Python編寫的，基於NumPy和SciPy的機器學習庫。如果你是一個Python或者Ruby語言程序員，這是適合你用的。這個庫很用戶介面友好，功能強大，並且配有詳細的文檔說明。如果你想試試別的庫，你可以選擇Orange。
Octave:如果你很熟悉MatLab，或者你是尋求改變的NumPy程序員，你可以考慮 Octave。這是一個數值計算環境，與MatLab像是，藉助Octave你可以很方便地解決線性和非線性問題，比如機器學習演算法底層涉及的問題。如果你有工程背景，那麼你可以由此入手。
BigML:可能你並不想進行編程工作。你完全可以不通過代碼，來使用 WEKA那樣的工具。你通過使用BigMLS的服務來進行更加深入的工作。BigML通過Web頁面，提供了機器學習的介面，因此你可以通過瀏覽器來建立模型。
補充：
NLTK NLTK is a leading platform for building Python programs to work with human language data. It provides easy-to-use interfaces to over 50 corpora and lexical resources such as WordNet, along with a suite of text processing libraries for classification, tokenization, stemming, tagging, parsing, and semantic reasoning.LingPipe: 是一個自然語言處理的Java開源工具包。LingPipe目前已有很豐富的功能，包括主題分類（Top Classification）、命名實體識別（Named Entity Recognition）、詞性標注（Part-of Speech Tagging）、句題檢測（Sentence Detection）、查詢拼寫檢查（Query Spell Checking）、興趣短語檢測（Interseting Phrase Detection）、聚類（Clustering）、字元語言建模（Character Language Modeling）、醫學文獻下載/解析/索引（MEDLINE Download, Parsing and Indexing）、資料庫文本挖掘（Database Text Mining）、中文分詞（Chinese Word Segmentation）、情感分析（Sentiment Analysis）、語言辨別（Language Identification）等API。

挑選出一個平台，並且在你實際學習機器學習的時候使用它。不要紙上談兵，要去實踐！
Video Courses視頻課程
很多人都是通過視頻資源開始接觸機器學習的。我在YouTube和VideoLectures上看了很多於機器學習相關的視頻資源。這樣做的問題是，你可能只是觀看視頻而並不實際去做。我的建議是，你在觀看視頻的時候，應該多記筆記，及時後來你會拋棄你的筆記。同時，我建議你將學到的東西付諸實踐。
坦白講，我沒有看見特別合適初學者的視頻資源。視頻資源都需要你掌握一定的線性代數、概率論等知識。Andrew Ng在斯坦福的講解可能是最適合初學者的，下面是我推薦的一些視頻資源。
Stanford Machine Learning斯坦福的機器學習課程：可以在Coursera上觀看，這門課是由 Andrew Ng講解的。只要注冊，你可以隨時觀看所有的課程視頻，從Stanford CS229 course下載講義和筆記。這門課包括了家庭作業和小測試，課程主要講解了線性代數的知識，使用Octave庫。
Caltech Learning from Data加利福尼亞理工學院的數據分析課程：你可以在edX上學習這門課程，課程是由Yaser Abu-Mostafa講解的。所有的課程視頻和資料都在加利福尼亞理工學院的網站上。與斯坦福的課程類似，你可以根據自己的情況安排學習進度，完成家庭作業和小論文。它與斯坦福的課程主題相似，關注更多的細節和數學知識。對於初學者來說，家庭作業可能稍有難度。
Machine Learning Category on VideoLectures.Net網站中的機器學習目錄：這是個很容易令人眼花繚亂的資源庫。你可以找出比較感興趣的資源，並且深入學習。不要糾結於不適合你的視頻，或者對於感興趣的內容你可以做筆記。我自己會一直重復深入學習一些問題，同時發現新的話題進行學習。此外，在這個網站上你可以發現是這個領域的大師是什麼樣的。
「Getting In Shape For The Sport Of Data Science」 – 由Jeremy Howard講授：這是與機器學習競賽者的對話，他們是一些實踐中的R語言用戶。這是非常珍貴的資源，因為很少有人會討論研究一個問題的完整過程和究竟怎樣做。我曾經幻想過在網上找到一個TV秀，記錄機器學習競賽的全過程。這就是我開始學習機器學習的經歷！
Overview Papers綜述論文
如果你並不習慣閱讀科研論文，你會發現論文的語言非常晦澀難懂。一篇論文就像是一本教科書的片段，但是論文會介紹一個實驗或者是領域中其他的前沿知識。然而，如果你准備從閱讀論文開始學習機器學習的話，你還是可以找到一些很有意思的文章的。
The Discipline of Machine Learning機器學習中的規則：這是由Tom Mitchell編著的白皮書，其中定義了機器學習的規則。Mitchell在說服CMU總裁為一個百年內都存在的問題建立一個獨立的機器學習部門時，也用到了這本書中的觀點。
A Few Useful Things to Know about Machine Learning：這是一篇很好的論文，因為它以詳細的演算法為基礎，又提出了一些很重要的問題，比如：選擇特徵的一般化，模型簡化等。
我只是列出了兩篇重要的論文，因為閱讀論文會讓你陷入困境。
Beginner Machine Learning Books給機器學習初學者的書
關於機器學習的書有很多，但是幾乎沒有為初學者量身定做的。什麼樣的人才是初學者呢？最有可能的情況是，你從另外一個完全不同的領域比如：計算機科學、程序設計或者是統計學，來到機器學習領域。那麼，大部分的書籍要求你有一定的線性代數和概率論的基礎。
但是，還有一些書通過講解最少的演算法來鼓勵程序員學習機器學習，書中會介紹一些可以使用工具、編程函數庫來讓程序員嘗試。其中最有代表性的書是：《Programming Collective Intelligence》，《Machine Learning for Hackers》，《Hackersand Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques》（Python版, R版, 以及Java版）。如果感到迷惑的話，你可以選擇其中一本開始學習。
Programming Collective Intelligence: Building Smart Web 2.0 Applications：這本書是為程序員寫的。書中簡略介紹相關理論，重點以程序為例，介紹web中的實際問題和解決辦法。你可以買來這本書，閱讀，並且做一些練習。
Machine Learning for Hackers （中文版：機器學習:實用案例解析 ）：我建議你在閱讀了《Programming Collective Intelligence》一書之後，再閱讀這本書。這本書中也提供了很多實踐練習，但是涉及更多的數據分析，並且使用R語言。我個人很喜歡這本書！
Machine Learning: An Algorithmic Perspective：這本書是《Programming Collective Intelligence》的高級版本。它們目的相同（讓程序員開始了解機器學習），但是這本書包括一些數學知識，參考樣例和phython程序片段。如果你有興趣的話，我建議你在看完《Programming Collective Intelligence》之後來閱讀這本書。
數據挖掘：實用機器學習工具與技術（英文版·第3版） ：我自己是從這本書開始了解機器學習的，那時是2000年這本書還是第一版。我那時是Java程序員，這本書和WEKA庫為我的學習和實踐提供了一個很好的環境。我通過這樣的平台和一些插件，實現我的演算法，並且真正開始實踐機器學習和數據挖掘的過程。我強烈推薦這本書，和這樣的學習過程。
Machine Learning（中文版：計算機科學叢書:機器學習 ）：這是一本很老的書，包括了一些規則和很多參考資料。這是一本教科書，為每個演算法提供了相關講解。
有一些人認為那些經典的機器學習教科書很了不起。 我也贊同，那些書的確非常好。但是，我認為，對於初學者來說，這些書可能並不合適。
Further Reading 繼續閱讀
在寫這篇文章時，我認真思考了相關問題，同時也參考了其他人推薦的資料，以確保我沒有遺漏任何重要參考資料。為了確保文章的完整性，下面也列出了一些網上流行的，可以供初學者使用的材料。.
A List of Data Science and Machine Learning Resources:這是一份仔細整理的列表。你可以花一些時間，點擊鏈接，仔細閱讀作者的建議。值得一讀！
What are some good resources for learning about machine learning Why：這個問題的第一個答案令人吃驚。每次我閱讀這篇文章的時候，都會做好筆記，並且插入新的書簽。答案中對我最有啟發的部分是機器學習課程列表，以及相應的課程筆記和問答網站。
Overwhelmed by Machine Learning: is there an ML101 book：這是StackOverflow上的問題。並且提供了一系列機器學習推薦書籍。Jeff Moser提供的第一個答案是很有用的，其中有課程視頻和講座的鏈接。

Ⅳ 如何使用JavaScript構建機器學習模型

如何使用JavaScript構建機器學習模型

目前，機器學習領域建模的主要語言是 Python 和 R，前不久騰訊推出的機器學習框架 Angel 則支持 Java 和 Scala。本文作者 Abhishek Soni 則用行動告訴我們，開發機器學習模型，JavaScript 也可以。

JavaScript？我不是應該使用 Python 嗎？甚至 Scikit-learn 在 JavaScript 上都不工作。

這是可能的，實際上，連我自己都驚訝於開發者對此忽視的態度。就 Scikit-learn 而言，Javascript 的開發者事實上已經推出了適用的庫，它會在本文中有所提及。那麼，讓我們看看 Javascript 在機器學習上能夠做什麼吧。

根據人工智慧先驅 Arthur Samuel 的說法，機器學習為計算機提供了無需明確編程的學習能力。換句話說，它使得計算機能夠自我學習並執行正確的指令，無需人類提供全部指導。

谷歌已經把自己移動優先的策略轉換到人工智慧優先很久了。

為什麼 JavaScript 在機器學習界未被提及過？

• 慢（真的假的？）

• 矩陣操作很困難（這里有庫，比如 math.js）

• 僅用於 Web 開發（然而這里還有 Node.js）

• 機器學習庫通常是在 Python 上的（還好，JS 的開發者人數也不少）

在 JavaScript 中有一些可供使用的預制庫，其中包含一些機器學習演算法，如線性回歸、SVM、樸素貝葉斯等等，以下是其中的一部分。

• brain.js（神經網路）

• Synaptic（神經網路）

• Natural（自然語言處理）

• ConvNetJS（卷積神經網路）

• mljs（一組具有多種功能的子庫）

首先，我們將使用 mljs 回歸庫來進行一些線性回歸操作。

參考代碼：https://github.com/abhisheksoni27/machine-learning-with-js

1. 安裝庫

• $ npm install ml-regression csvtojson


• $ yarn add ml-regression csvtojson



ml-regression 正如其名，負責機器學習的線性回歸。

csvtojson 是一個用於 node.js 的快速 CSV 解析器，它允許載入 CSV 數據文件並將其轉換為 JSON。

2. 初始化並載入數據

下載數據文件（.csv），並將其加入你的項目。

鏈接：http://www-bcf.usc.e/~gareth/ISL/Advertising.csv

如果你已經初始化了一個空的 npm 項目，打開 index.js，輸入以下代碼。

• const ml = require('ml-regression');


• const csv = require('csvtojson');


• const SLR = ml.SLR; // Simple Linear Regression



• const csvFilePath = 'advertising.csv'; // Data


• let csvData = [], // parsed Data


• X = [], // Input


• y = []; // Output



• let regressionModel;



我把文件放在了項目的根目錄下，如果你想放在其他地方，請記得更新 csvFilePath。

現在我們使用 csvtojson 的 fromFile 方法載入數據文件：

• csv()


• .fromFile(csvFilePath)


• .on('json', (jsonObj) => {


• csvData.push(jsonObj);


• })


• .on('done', () => {


• dressData(); // To get data points from JSON Objects


• performRegression();


• });



3. 打包數據，准備執行

JSON 對象被存儲在 csvData 中，我們還需要輸入數據點數組和輸出數據點。我們通過一個填充 X 和 Y 變數的 dressData 函數來運行數據。

• function dressData() {


• /**


• * One row of the data object looks like:


• * {


• * TV: "10",


• * Radio: "100",


• * Newspaper: "20",


• * "Sales": "1000"


• * }


• *


• * Hence, while adding the data points,


• * we need to parse the String value as a Float.


• */


• csvData.forEach((row) => {


• X.push(f(row.Radio));


• y.push(f(row.Sales));


• });


• }



• function f(s) {


• return parseFloat(s);


• }



4. 訓練模型開始預測

數據已經打包完畢，是時候訓練我們的模型了。

為此，我們需要寫一個 performRegression 函數：

• function performRegression() {


• regressionModel = new SLR(X, y); // Train the model on training data


• console.log(regressionModel.toString(3));


• predictOutput();


• }



performRegression 函數有一個方法 toString，它為浮點輸出獲取一個名為 precision 的參數。predictOutput 函數能讓你輸入數值，然後將模型的輸出傳到控制台。它是這樣的（注意，我使用的是 Node.js 的 readline 工具）：

• function predictOutput() {


• rl.question('Enter input X for prediction (Press CTRL+C to exit) : ', (answer) => {


• console.log(`At X = ${answer}, y = ${regressionModel.predict(parseFloat(answer))}`);


• predictOutput();


• });


• }



以下是為了增加閱讀用戶的代碼

• const readline = require('readline'); // For user prompt to allow predictions



• const rl = readline.createInterface({


• input: process.stdin,


• output: process.stdout


• });



5. 大功告成！

遵循以上步驟，你的 index.js 應該是這樣：

• const ml = require('ml-regression');


• const csv = require('csvtojson');


• const SLR = ml.SLR; // Simple Linear Regression



• const csvFilePath = 'advertising.csv'; // Data


• let csvData = [], // parsed Data


• X = [], // Input


• y = []; // Output



• let regressionModel;



• const readline = require('readline'); // For user prompt to allow predictions



• const rl = readline.createInterface({


• input: process.stdin,


• output: process.stdout


• });



• csv()


• .fromFile(csvFilePath)


• .on('json', (jsonObj) => {


• csvData.push(jsonObj);


• })


• .on('done', () => {


• dressData(); // To get data points from JSON Objects


• performRegression();


• });



• function performRegression() {


• regressionModel = new SLR(X, y); // Train the model on training data


• console.log(regressionModel.toString(3));


• predictOutput();


• }



• function dressData() {


• /**


• * One row of the data object looks like:


• * {


• * TV: "10",


• * Radio: "100",


• * Newspaper: "20",


• * "Sales": "1000"


• * }


• *


• * Hence, while adding the data points,


• * we need to parse the String value as a Float.


• */


• csvData.forEach((row) => {


• X.push(f(row.Radio));


• y.push(f(row.Sales));


• });


• }



• function f(s) {


• return parseFloat(s);


• }



• function predictOutput() {


• rl.question('Enter input X for prediction (Press CTRL+C to exit) : ', (answer) => {


• console.log(`At X = ${answer}, y = ${regressionModel.predict(parseFloat(answer))}`);


• predictOutput();


• });


• }



到你的終端上運行 node index.js，得到的輸出會是這樣：

• $ node index.js


• f(x) = 0.202 * x + 9.31


• Enter input X for prediction (Press CTRL+C to exit) : 151.5


• At X = 151.5, y = 39.98974927911285


• Enter input X for prediction (Press CTRL+C to exit) :



恭喜！你剛剛在 JavaScript 中訓練了第一個線性回歸模型。

Ⅳ 學習過程如何搭建知識架構

第一，感知整體
事物都處於普遍聯系中。在傳統教學中，往往是把知識一點一點地分割地交給學生，而在運用知識分析解決問題是就必須要用整體的系統的思維方式來解決問題。建構知識體系，有效幫助了學生在舊知與新知之間架橋，進一步運用已知學習未知。並進行知識遷移，學習與應用相結合，處理好知識間、單元間的鏈接，課內外的鏈接，實現變微觀為宏觀，變靜態為動態，變抽象為形象，使學生頭腦中的認知結構不斷完善，形成連綿不斷的知識鏈，組成縱橫交錯的知識交通網路，觸類旁通，增強了整體感知能力。
第二，學會學習
知識樹的建構，構建起了學生已有知識間的橫向和縱向聯系，實現對知識的宏觀網路構建和靈活運用目標，達到了戰略學習目標，對學生提升學習的效益，把學生從漫無邊際的學習中解放出來，系統掌握學科內的核心概念、基本觀點、基本理論，抓住學科的主幹和關鍵知識，有效獲取學習信息；把學生從死記硬背中解放出來，初步嘗試和逐步學會分析問題和解決問題；迫使思考關鍵點，提取「關鍵詞」，不易漏掉任何一個與關鍵點有關聯的要素，能有效克服「馬大哈」，也節省了記憶空間，增強了理解能力，色彩及圖形的採用充分調動了學生的大腦，學生的記憶容量和記憶准確性、可靠性、持久性成倍增長；把學生的興奮點和關注力從書本上的「死知識」引向重新建構的實際，在運用中強化學習，形成科學的思維方法和習慣。
第三，學會主動
學習中，學生已由生搬硬套地去寫、背變為帶著任務去寫去建構去解決問題，學生主動介入知識體系的探索，實現從「被動學習」、「機械學習」、「他主學習」向自主學習、主動學習轉變的探索和研究。
色彩和圖形的需求不同，使他們的思緒任意馳騁，將聯想擴展到極致，可以隨時展開想像的翅膀，一邊讀書，一般思考，一邊「塗鴉」。這較為有效地克服了過度包辦的現象，學生的整個思維主動活躍起來。
在不同復習階段，在不同的專題復習中，學生都可以利用建構知識樹的多種方法，主動的去建構任何內容，使知識不在「自發生成」，而是主動的有效的生成。
第四，學會對話
建構知識樹是一個反復性較多的作業，要多次和老師進行民主開放的無限對話，使學生更能夠找准自己的問題所在，不斷得到修正、完善，不斷建構網路。
3．實現了教學特色的轉變
通過師生的變化，也促進了教師課堂教學特色的變化。
第一，建立了民主、開放型的課堂教學特色
對話是日常生活中的普遍現象，而在我國傳統的教育教學中，教育者與被教育者之間是缺乏對話的。我們經常口頭上說尊重學生的觀點和想法，但具體做起來大都表現為對學生的不屑一顧或單方面地把我們的設想和相關內容強加於學生。我們很難了解學生對某個知識是如何構建的。
建構知識樹的課堂，將傳統的以教為主的教學過程轉變為以學為主的過程，為學生創立了教學情景，學生通過教師、同學的協商討論，參與操作，發現、理解、整理知識，並內化為情感，落實到行為，成為個體不變的能力、品質和素質。課堂教學實現了由「專制」的講、相互指責的氣氛，逐漸變為民主、開放、欣賞的對話式課堂教學特色。
第二，建立以學習能力培養為主的課堂教學特色
傳統的教學以向學生奉獻真知，重樣板的提供和重結果的傳授為主；忽略了學生思維能力，尤其忽略了教會學生學會掌握知識、創造知識的方法和能力的培養。知識樹的設計喚起他們對學習材料的關注，鼓勵著他們發自內心的贊許與主動的參與。課程成為學習經驗的建構過程，是學生與教師在不斷的互動過程中建構知識意義的過程，課程越來越具有生成性與對話性。建構知識樹的過程，學生主動探索、挖掘信息，將知識網路化和結構化，滿足了他們對知識和能力培養的真正需要。
第三，促進了和諧的師生關系的建設
激勵人，發展人，不強求千篇一律。根據學生實際，實現了教學標高的多層次性要求，不同的興趣、思考、學習基礎，同學們建構出不同的「知識樹」，建設成一片片生機盎然的「知識林」。每一次知識樹展示，通過大屏幕，我們都會有新的發現，新的創造，不同學習層次的學生都有不同程度的成長、成功，多元、多彩的美使我們大家驚嘆不已，我們欣賞，我們積極吸收他人的優秀成果，我們形成了良好的和諧的新型師生關系，又激勵著我再一次熱情地出發！

Ⅵ 我是做機械行業的，機械行業怎麼做網路推廣比較好

機械行業怎麼做網路推廣比較好？萬變不離其宗，機械行業在做網路推廣的時候，往往很頭疼，但梳理一下其實也就3個方面：

1、網路推廣的目的是什麼？

也就是說，你要想清楚自己的准客戶，他們長什麼樣子，他們的需求是什麼，他們的喜好是什麼？只有搞清楚了這些，後邊的工作才能更好開展，起到事半功倍的效果。

2、網路推廣渠道如何選擇？

(1)網路推廣渠道分類

第1類：針對准客戶搜索習慣的推廣渠道，以主流搜索渠道網路、神馬、360、搜狗等為代表；還有部分主流流量平台的內置搜索渠道，包括今日頭條、微博、微信、抖音等。

機械行業怎麼做網路推廣比較好？

然後在客戶沉澱的平台上，制訂一種玩法或者機制，提供一些福利，讓老客戶帶來新客戶，比如說直接獎勵現金等等。

具體怎麼玩你自己定，玩法有很多。但是有一點很重要，想讓客戶帶客戶，公司提供的機械產品/服務，一定要質量過關，這是建立口碑的基礎，要讓客戶引薦你給新顧客的時候，沒有後顧之憂才行。

【注意】網路推廣的本質和線下找客戶的本質一樣，不管你是機械行業，還是其他傳統行業，都離不開營銷推廣的本質：人（客戶）！始終以人（客戶）為中心進行思考！

Ⅶ 如何搭建機器學習平台

在機器學習和模式識別等領域中，一般需要將樣本分成獨立的三部分訓練集（train set），驗證集（validation set ) 和測試集（test set）。其中訓練集用來估計模型，驗證集用來確定網路結構或者控制模型復雜程度的參數，而測試集則檢驗最終選擇最優的模型的性能如何。一個典型的劃分是訓練集占總樣本的50%，而其它各佔25%，三部分都是從樣本中隨機抽取。

Ⅷ 機器學習系統是用什麼來建立並更新模型

通俗概括: 可以從數據中學習到的，可以實現特定功能（映射）的函數。

進一步專業性概括：模型是在指定的假設空間中，確定學習策略，通過優化演算法去學習到的由輸入到輸出的映射。

機器學習簡介

機器學習看似高深的術語，其實就在生活中，古語有雲：「一葉落而知天下秋」，意思是從一片樹葉的凋落，就可以知道秋天將要到來。這其中蘊含了樸素的機器學習的思想，揭示了可以通過學習對「落葉」特徵的經驗，預判秋天的到來。

機器學習作為人工智慧領域的核心組成，是非顯式的計算機程序學習數據經驗以優化自身演算法，以學習處理任務的過程。一個經典的機器學習的定義是：A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E.（一個計算機程序在處理任務T上的指標表現P可以隨著學習經驗E積累而提高。）

任務T即是機器學習系統如何正確處理數據樣本。 指標表現P即是衡量任務正確處理的情況。 經驗E可以體現在模型學習處理任務後的自身的參數值。模型參數意義即如何對各特徵的有效表達以處理任務。

進一步的，機器學習的過程一般可以概括為：計算機程序基於給定的、有限的學習數據出發（常基於每條數據樣本是獨立同分布的假設），選擇某個的模型方法（即假設要學習的模型屬於某個函數的集合，也稱為假設空間），通過演算法更新模型的參數值（經驗），以優化處理任務的指標表現，最終學習出較優的模型，並運用模型對數據進行分析與預測以完成任務。由此可見，機器學習方法有四個要素：

• 數據

• 模型

• 學習目標

• 優化演算法

我們通過將機器學習方法歸納為四個要素及其相應地介紹，便於更好地理解各種演算法原理的共性所在，而不是獨立去理解各式各樣的機器學習方法。

4.1.1 數據

數據是機器學習方法的基礎的原料，它通常由一條條數據（每一行）樣本組成，樣本由描述其各個維度信息的特徵及目標值標簽（或無）組成。 如圖4.2所示癌細胞分類任務的數據集：

4.1.2 模型

學習到「好」的模型是機器學習的直接目的。機器學習模型簡單來說，即是學習數據特徵與標簽的關系或者學習數據特徵內部的規律的一個函數。

機器學習模型可以看作是（如圖4.3）：首先選擇某個的模型方法，再從數據樣本（x，(y)）中學習，優化模型參數w以調整各特徵的有效表達，最終獲得對應的決策函數f( x; w )。該函數將輸入變數 x 在參數w作用下映射到輸出預測Y，即Y= f(x; w)。

4.1.3 學習目標

學習到「好」的模型，「好」即是模型的學習目標。「好」對於模型也就是預測值與實際值之間的誤差盡可能的低。具體衡量這種誤差的函數稱為代價函數 （Cost Function）或者損失函數（Loss Function），我們即通過以極大化降低損失函數為目標去學習模型。

對於不同的任務目標，往往也需要用不同損失函數衡量，經典的損失函數如：回歸任務的均方誤差損失函數及分類任務的交叉熵損失函數等。

• 均方誤差損失函數

衡量模型回歸預測的誤差情況，我們可以簡單地用所有樣本的預測值減去實際值求平方後的平均值，這也就是均方誤差（Mean Squared Error）損失函數。

• 交叉熵損失函數 衡量分類預測模型的誤差情況，常用極大似然估計法推導出的交叉熵損失函數。通過極小化交叉熵損失，使得模型預測分布盡可能與實際數據經驗分布一致。

4.1.4 優化演算法

有了極大化降低損失函數為目標去學習「好」模型，而如何達到這目標？我們第一反應可能是直接求解損失函數最小值的解析解，獲得最優的模型參數。遺憾的是，機器學習模型的損失函數通常較復雜，很難直接求最優解。幸運的是，我們可以通過優化演算法（如梯度下降演算法、牛頓法等）有限次迭代優化模型參數，以盡可能降低損失函數的值，得到較優的參數值（數值解）。

梯度下降演算法可以直觀理解成一個下山的過程，將損失函數J(w)比喻成一座山，我們的目標是到達這座山的山腳（即求解最優模型參數w使得損失函數為最小值）。

要做的無非就是「往下坡的方向走，走一步算一步」，而下坡的方向也就是J(w)負梯度的方向，在每往下走到一個位置的時候，求解當前位置的梯度，向這一步所在位置沿著最陡峭最易下山的位置再走一步。這樣一步步的走下去，一直走到覺得我們已經到了山腳。

當然這樣走下去，有可能我們不是走到山腳（全局最優），而是到了某一個的小山谷（局部最優），這也後面梯度下降演算法的調優的地方。

Ⅸ 如何搭建一台深度學習伺服器

因為主流的CNN網路實現，在反向求導和更新權值的時候將當前用不到的數據都存起來了，使用了過多的顯存，所以，如果自己實現網路，把反向求導和更新同時實現，這樣在一台顯存只有4G的顯卡上就可能跑一個需要12G顯存的網路。

Ⅹ 機器學習兩大系統是啥

機器學習
機器學習(Machine Learning)是研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能。它是人工智慧的核心，是使計算機具有智能的根本途徑，其應用遍及人工智慧的各個領域，它主要使用歸納、綜合而不是演譯。

學習能力是智能行為的一個非常重要的特徵，但至今對學習的機理尚不清楚。人們曾對機器學習給出各種定義。H.A.Simon認為，學習是系統所作的適應性變化，使得系統在下一次完成同樣或類似的任務時更為有效。R.s.Michalski認為，學習是構造或修改對於所經歷事物的表示。從事專家系統研製的人們則認為學習是知識的獲取。這些觀點各有側重，第一種觀點強調學習的外部行為效果，第二種則強調學習的內部過程，而第三種主要是從知識工程的實用性角度出發的。

機器學習在人工智慧的研究中具有十分重要的地位。一個不具有學習能力的智能系統難以稱得上是一個真正的智能系統，但是以往的智能系統都普遍缺少學習的能力。例如，它們遇到錯誤時不能自我校正；不會通過經驗改善自身的性能；不會自動獲取和發現所需要的知識。它們的推理僅限於演繹而缺少歸納，因此至多隻能夠證明已存在事實、定理，而不能發現新的定理、定律和規則等。隨著人工智慧的深入發展，這些局限性表現得愈加突出。正是在這種情形下，機器學習逐漸成為人工智慧研究的核心之一。它的應用已遍及人工智慧的各個分支，如專家系統、自動推理、自然語言理解、模式識別、計算機視覺、智能機器人等領域。其中尤其典型的是專家系統中的知識獲取瓶頸問題，人們一直在努力試圖採用機器學習的方法加以克服。

機器學習的研究是根據生理學、認知科學等對人類學習機理的了解，建立人類學習過程的計算模型或認識模型，發展各種學習理論和學習方法，研究通用的學習演算法並進行理論上的分析，建立面向任務的具有特定應用的學習系統。這些研究目標相互影響相互促進。

自從1980年在卡內基-梅隆大學召開第一屆機器學術研討會以來，機器學習的研究工作發展很快，已成為中心課題之一。

目前，機器學習領域的研究工作主要圍繞以下三個方面進行：

（1）面向任務的研究 研究和分析改進一組預定任務的執行性能的學習系統。

（2）認知模型 研究人類學習過程並進行計算機模擬。

（3）理論分析 從理論上探索各種可能的學習方法和獨立於應用領域的演算法

機器學習是繼專家系統之後人工智慧應用的又一重要研究領域，也是人工智慧和神經計算的核心研究課題之一。現有的計算機系統和人工智慧系統沒有什麼學習能力，至多也只有非常有限的學習能力，因而不能滿足科技和生產提出的新要求。本章將首先介紹機器學習的定義、意義和簡史，然後討論機器學習的主要策略和基本結構，最後逐一研究各種機器學習的方法與技術，包括機械學習、基於解釋的學習、基於事例的學習、基於概念的學習、類比學習和基於訓練神經網路的學習等。對機器學習的討論和機器學習研究的進展，必將促使人工智慧和整個科學技術的進一步發展 。
一、 機器學習的定義和研究意義

學習是人類具有的一種重要智能行為，但究竟什麼是學習，長期以來卻眾說紛紜。社會學家、邏輯學家和心理學家都各有其不同的看法。按照人工智慧大師西蒙的觀點，學習就是系統在不斷重復的工作中對本身能力的增強或者改進，使得系統在下一次執行同樣任務或類似任務時，會比現在做得更好或效率更高。西蒙對學習給出的定義本身，就說明了學習的重要作用。

機器能否象人類一樣能具有學習能力呢？1959年美國的塞繆爾(Samuel)設計了一個下棋程序，這個程序具有學習能力，它可以在不斷的對奕中改善自己的棋藝。4年後，這個程序戰勝了設計者本人。又過了3年，這個程序戰勝了美國一個保持8年之久的常勝不敗的冠軍。這個程序向人們展示了機器學習的能力，提出了許多令人深思的社會問題與哲學問題。

機器的能力是否能超過人的，很多持否定意見的人的一個主要論據是：機器是人造的，其性能和動作完全是由設計者規定的，因此無論如何其能力也不會超過設計者本人。這種意見對不具備學習能力的機器來說的確是對的，可是對具備學習能力的機器就值得考慮了，因為這種機器的能力在應用中不斷地提高，過一段時間之後，設計者本人也不知它的能力到了何種水平。

什麼叫做機器學習(machine learning)？至今，還沒有統一的「機器學習」定義，而且也很難給出一個公認的和准確的定義。為了便於進行討論和估計學科的進展，有必要對機器學習給出定義，即使這種定義是不完全的和不充分的。顧名思義， 機器學習是研究如何使用機器來模擬人類學習活動的一門學科。稍為嚴格的提法是：機器學習是一門研究機器獲取新知識和新技能，並識別現有知識的學問。這里所說的「機器」，指的就是計算機；現在是電子計算機，以後還可能是中子計算機、光子計算機或神經計算機等等

二、 機器學習的發展史

機器學習是人工智慧研究較為年輕的分支，它的發展過程大體上可分為4個時期。
第一階段是在50年代中葉到60年代中葉，屬於熱烈時期。…>
第二階段是在60年代中葉至70年代中葉，被稱為機器學習的冷靜時期。
第三階段是從70年代中葉至80年代中葉，稱為復興時期。

機器學習的最新階段始於1986年。

機器學習進入新階段的重要表現在下列諸方面：

(1) 機器學習已成為新的邊緣學科並在高校形成一門課程。它綜合應用心理學、生物學和神經生理學以及數學、自動化和計算機科學形成機器學習理論基礎。

(2) 結合各種學習方法，取長補短的多種形式的集成學習系統研究正在興起。特別是連接學習符號學習的耦合可以更好地解決連續性信號處理中知識與技能的獲取與求精問題而受到重視。

(3) 機器學習與人工智慧各種基礎問題的統一性觀點正在形成。例如學習與問題求解結合進行、知識表達便於學習的觀點產生了通用智能系統SOAR的組塊學習。類比學習與問題求解結合的基於案例方法已成為經驗學習的重要方向。

(4) 各種學習方法的應用范圍不斷擴大，一部分已形成商品。歸納學習的知識獲取工具已在診斷分類型專家系統中廣泛使用。連接學習在聲圖文識別中占優勢。分析學習已用於設計綜合型專家系統。遺傳演算法與強化學習在工程式控制制中有較好的應用前景。與符號系統耦合的神經網路連接學習將在企業的智能管理與智能機器人運動規劃中發揮作用。

(5) 與機器學習有關的學術活動空前活躍。國際上除每年一次的機器學習研討會外，還有計算機學習理論會議以及遺傳演算法會議。

三、 機器學習的主要策略

學習是一項復雜的智能活動，學習過程與推理過程是緊密相連的，按照學習中使用推理的多少，機器學習所採用的策略大體上可分為4種——機械學習、通過傳授學習、類比學習和通過事例學習。學習中所用的推理越多，系統的能力越強。

四、機器學習系統的基本結構

上圖表示學習系統的基本結構。環境向系統的學習部分提供某些信息，學習部分利用這些信息修改知識庫，以增進系統執行部分完成任務的效能，執行部分根據知識庫完成任務，同時把獲得的信息反饋給學習部分。在具體的應用中，環境，知識庫和執行部分決定了具體的工作內容，學習部分所需要解決的問題完全由上述3部分確定。下面我們分別敘述這3部分對設計學習系統的影響。

影響學習系統設計的最重要的因素是環境向系統提供的信息。或者更具體地說是信息的質量。知識庫里存放的是指導執行部分動作的一般原則，但環境向學習系統提供的信息卻是各種各樣的。如果信息的質量比較高，與一般原則的差別比較小，則學習部分比較容易處理。如果向學習系統提供的是雜亂無章的指導執行具體動作的具體信息，則學習系統需要在獲得足夠數據之後，刪除不必要的細節，進行總結推廣，形成指導動作的一般原則，放入知識庫，這樣學習部分的任務就比較繁重，設計起來也較為困難。

因為學習系統獲得的信息往往是不完全的，所以學習系統所進行的推理並不完全是可靠的，它總結出來的規則可能正確，也可能不正確。這要通過執行效果加以檢驗。正確的規則能使系統的效能提高，應予保留；不正確的規則應予修改或從資料庫中刪除。

知識庫是影響學習系統設計的第二個因素。知識的表示有多種形式，比如特徵向量、一階邏輯語句、產生式規則、語義網路和框架等等。這些表示方式各有其特點，在選擇表示方式時要兼顧以下4個方面：

(1)表達能力強。(2)易於推理。(3)容易修改知識庫。(4)知識表示易於擴展。

對於知識庫最後需要說明的一個問題是學習系統不能在全然沒有任何知識的情況下憑空獲取知識，每一個學習系統都要求具有某些知識理解環境提供的信息，分析比較，做出假設，檢驗並修改這些假設。因此，更確切地說，學習系統是對現有知識的擴展和改進。

執行部分是整個學習系統的核心，因為執行部分的動作就是學習部分力求改進的動作。同執行部分有關的問題有3個：復雜性、反饋和透明性。

五、機器學習分類

1、基於學習策略的分類

學習策略是指學習過程中系統所採用的推理策略。一個學習系統總是由學習和環境兩部分組成。由環境（如書本或教師）提供信息，學習部分則實現信息轉換，用能夠理解的形式記憶下來，並從中獲取有用的信息。在學習過程中，學生（學習部分）使用的推理越少，他對教師（環境）的依賴就越大，教師的負擔也就越重。學習策略的分類標准就是根據學生實現信息轉換所需的推理多少和難易程度來分類的，依從簡單到復雜，從少到多的次序分為以下五種基本類型：

1）機械學習(Rote learning)
學習者無需任何推理或其它的知識轉換，直接吸取環境所提供的信息。如塞繆爾的跳棋程序，紐厄爾和西蒙的LT系統。這類學習系統主要考慮的是如何索引存貯的知識並加以利用。系統的學習方法是直接通過事先編好、構造好的程序來學習，學習者不作任何工作，或者是通過直接接收既定的事實和數據進行學習，對輸入信息不作任何的推理。

2）示教學習(Learning from instruction或Learning by being told)。
學生從環境（教師或其它信息源如教科書等）獲取信息，把知識轉換成內部可使用的表示形式，並將新的知識和原有知識有機地結合為一體。所以要求學生有一定程度的推理能力，但環境仍要做大量的工作。教師以某種形式提出和組織知識，以使學生擁有的知識可以不斷地增加。這種學習方法和人類社會的學校教學方式相似，學習的任務就是建立一個系統，使它能接受教導和建議，並有效地存貯和應用學到的知識。目前，不少專家系統在建立知識庫時使用這種方法去實現知識獲取。示教學習的一個典型應用例是FOO程序。

3）演繹學習(Learning by dection)。
學生所用的推理形式為演譯推理。推理從公理出發，經過邏輯變換推導出結論。這種推理是"保真"變換和特化(specialization)的過程，使學生在推理過程中可以獲取有用的知識。這種學習方法包含宏操作(macro-operation)學習、知識編輯和組塊(Chunking)技術。演繹推理的逆過程是歸納推理。

4）類比學習(Learning by analogy)。
利用二個不同領域（源域、目標域）中的知識相似性，可以通過類比，從源域的知識（包括相似的特徵和其它性質）推導出目標域的相應知識，從而實現學習。類比學習系統可以使一個已有的計算機應用系統轉變為適應於新的領域，來完成原先沒有設計的相類似的功能。類比學習需要比上述三種學習方式更多的推理。它一般要求先從知識源（源域）中檢索出可用的知識，再將其轉換成新的形式，用到新的狀況（目標域）中去。類比學習在人類科學技術發展史上起著重要作用，許多科學發現就是通過類比得到的。例如著名的盧瑟福類比就是通過將原子結構（目標域）同太陽系（源域）作類比，揭示了原子結構的奧秘。

5）基於解釋的學習(Explanation-based learning, EBL)。
學生根據教師提供的目標概念、該概念的一個例子、領域理論及可操作準則，首先構造一個解釋來說明為什該例子滿足目標概念，然後將解釋推廣為目標概念的一個滿足可操作準則的充分條件。EBL已被廣泛應用於知識庫求精和改善系統的性能。著名的EBL系統有迪喬恩（G.DeJong）的GENESIS, 米切爾（T.Mitchell）的LEXII和LEAP, 以及明頓（S.Minton）等的PRODIGY。

6）歸納學習(Learning from inction)。
歸納學習是由教師或環境提供某概念的一些實例或反例，讓學生通過歸納推理得出該概念的一般描述。這種學習的推理工作量遠多於示教學習和演繹學習，因為環境並不提供一般性概念描述（如公理）。從某種程度上說，歸納學習的推理量也比類比學習大，因為沒有一個類似的概念可以作為"源概念"加以取用。歸納學習是最基本的，發展也較為成熟的學習方法，在人工智慧領域中已經得到廣泛的研究和應用。

2、基於所獲取知識的表示形式分類

學習系統獲取的知識可能有：行為規則、物理對象的描述、問題求解策略、各種分類及其它用於任務實現的知識類型。

對於學習中獲取的知識，主要有以下一些表示形式：
1）代數表達式參數：學習的目標是調節一個固定函數形式的代數表達式參數或系數來達到一個理想的性能。
2）決策樹：用決策樹來劃分物體的類屬，樹中每一內部節點對應一個物體屬性，而每一邊對應於這些屬性的可選值，樹的葉節點則對應於物體的每個基本分類。
3）形式文法：在識別一個特定語言的學習中，通過對該語言的一系列表達式進行歸納，形成該語言的形式文法。
4）產生式規則：產生式規則表示為條件—動作對，已被極為廣泛地使用。學習系統中的學習行為主要是：生成、泛化、特化（Specialization）或合成產生式規則。
5）形式邏輯表達式：形式邏輯表達式的基本成分是命題、謂詞、變數、約束變數范圍的語句，及嵌入的邏輯表達式。
6）圖和網路：有的系統採用圖匹配和圖轉換方案來有效地比較和索引知識。
7）框架和模式（schema）：每個框架包含一組槽，用於描述事物（概念和個體）的各個方面。
8）計算機程序和其它的過程編碼：獲取這種形式的知識，目的在於取得一種能實現特定過程的能力，而不是為了推斷該過程的內部結構。
9）神經網路：這主要用在聯接學習中。學習所獲取的知識，最後歸納為一個神經網路。
10）多種表示形式的組合：有時一個學習系統中獲取的知識需要綜合應用上述幾種知識表示形式。

根據表示的精細程度，可將知識表示形式分為兩大類：泛化程度高的粗粒度符號表示、??泛化程度低的精粒度亞符號(sub-symbolic)表示。像決策樹、形式文法、產生式規則、形式邏輯表達式、框架和模式等屬於符號表示類；而代數表達式參數、圖和網路、神經網路等則屬亞符號表示類。

3、按應用領域分類

目前最主要的應用領域有: 專家系統、認知模擬、規劃和問題求解、數據挖掘、網路信息服務、圖象識別、故障診斷、自然語言理解、機器人和博弈等領域。

從機器學習的執行部分所反映的任務類型上看，目前大部分的應用研究領域基本上集中於以下兩個范疇：分類和問題求解。
（1）分類任務要求系統依據已知的分類知識對輸入的未知模式（該模式的描述）作分析，以確定輸入模式的類屬。相應的學習目標就是學慣用於分類的准則（如分類規則）。
（2）問題求解任務要求對於給定的目標狀態,??尋找一個將當前狀態轉換為目標狀態的動作序列；機器學習在這一領域的研究工作大部分集中於通過學習來獲取能提高問題求解效率的知識（如搜索控制知識，啟發式知識等）。

4、綜合分類

綜合考慮各種學習方法出現的歷史淵源、知識表示、推理策略、結果評估的相似性、研究人員交流的相對集中性以及應用領域等諸因素。將機器學習方法區分為以下六類：

1）經驗性歸納學習(empirical inctive learning)。
經驗性歸納學習採用一些數據密集的經驗方法（如版本空間法、ID3法，定律發現方法）對例子進行歸納學習。其例子和學習結果一般都採用屬性、謂詞、關系等符號表示。它相當於基於學習策略分類中的歸納學習，但扣除聯接學習、遺傳演算法、加強學習的部分。

2）分析學習（analytic??learning）。
分析學習方法是從一個或少數幾個實例出發，運用領域知識進行分析。其主要特徵為：
·推理策略主要是演繹，而非歸納；
·使用過去的問題求解經驗（實例）指導新的問題求解，或產生能更有效地運用領域知識的搜索控制規則。
分析學習的目標是改善系統的性能，而不是新的概念描述。分析學習包括應用解釋學習、演繹學習、多級結構組塊以及宏操作學習等技術。

3）類比學習。
它相當於基於學習策略分類中的類比學習。目前，在這一類型的學習中比較引人注目的研究是通過與過去經歷的具體事例作類比來學習，稱為基於範例的學習(case_based learning)，或簡稱範例學習。

4）遺傳演算法（genetic??algorithm）。
遺傳演算法模擬生物繁殖的突變、交換和達爾文的自然選擇（在每一生態環境中適者生存）。它把問題可能的解編碼為一個向量，稱為個體，向量的每一個元素稱為基因，並利用目標函數（相應於自然選擇標准）對群體（個體的集合）中的每一個個體進行評價，根據評價值（適應度）對個體進行選擇、交換、變異等遺傳操作，從而得到新的群體。遺傳演算法適用於非常復雜和困難的環境，比如，帶有大量雜訊和無關數據、事物不斷更新、問題目標不能明顯和精確地定義，以及通過很長的執行過程才能確定當前行為的價值等。同神經網路一樣，遺傳演算法的研究已經發展為人工智慧的一個獨立分支，其代表人物為霍勒德（J.H.Holland）。

5）聯接學習。
典型的聯接模型實現為人工神經網路，其由稱為神經元的一些簡單計算單元以及單元間的加權聯接組成。

6）加強學習（reinforcement learning）。
加強學習的特點是通過與環境的試探性（trial and error）交互來確定和優化動作的選擇，以實現所謂的序列決策任務。在這種任務中，學習機制通過選擇並執行動作，導致系統狀態的變化，並有可能得到某種強化信號（立即回報），從而實現與環境的交互。強化信號就是對系統行為的一種標量化的獎懲。系統學習的目標是尋找一個合適的動作選擇策略，即在任一給定的狀態下選擇哪種動作的方法，使產生的動作序列可獲得某種最優的結果（如累計立即回報最大）。

在綜合分類中,經驗歸納學習、遺傳演算法、聯接學習和加強學習均屬於歸納學習,其中經驗歸納學習採用符號表示方式，而遺傳演算法、聯接學習和加強學習則採用亞符號表示方式；分析學習屬於演繹學習。

實際上，類比策略可看成是歸納和演繹策略的綜合。因而最基本的學習策略只有歸納和演繹。

從學習內容的角度看，採用歸納策略的學習由於是對輸入進行歸納，所學習的知識顯然超過原有系統知識庫所能蘊涵的范圍,所學結果改變了系統的知識演繹閉包, 因而這種類型的學習又可稱為知識級學習;而採用演繹策略的學習盡管所學的知識能提高系統的效率，但仍能被原有系統的知識庫所蘊涵,即所學的知識未能改變系統的演繹閉包,因而這種類型的學習又被稱為符號級學習。