归纳学习 算法 理论 应用PDF电子书下载

目录 1

前言 1

第一章 有导师学习算法 1

1 覆盖算法 1

1.1 覆盖算法的例子 1

1.2 基本概念 3

1.3 星算法与AQll 4

1.4 AQ15 7

1.5 扩张矩阵算法与AEl 11

1.6 广义扩张矩阵与AE9 15

1.7 扩张矩阵的启发式算法与HCV 21

1.8 快速覆盖算法FCV 24

1.9 一个简单的贪心算法GS 30

2 分治算法 33

2.1 CLS系统 33

2.2 ID3算法 34

2.3 ID3的某些改进算法 37

3 联接学习 41

第二章 学习理论 43

4 学习的形式理论 43

5 学习的计算理论 45

5.1 最优覆盖问题 46

5.2 最一般复合问题 52

5.3 最小决策树问题 54

5.4 精确训练神经网络问题 56

5.5 最小属性子集问题 57

6 计算学习理论 58

6. 1 PAC学习 59

6.2 Occam算法 63

6.3 VC-Dimension 64

6.4 计算学习理论的局限性 65

6.5 COLT的一个公开问题的解决 68

6.6 某些经典文献中的理论错误 77

6.7 k-term DNF是可学习的 78

7 概念聚类 81

7.1 动态聚类 81

第三章 无导师学习算法 81

7.2 概念聚类 82

8 概念形成 84

8.1 COBWEB算法 85

8.2 例子 87

8.3 评价函数 88

9 科学发现 89

9.1 BACON系统 89

9.2 科学发现的递归函数法 91

10 知识发现 96

10.1 知识发现的计算模型 96

10.2 应用举例 99

第四章 归纳学习的应用 103

11 科学发现用于彩色匹配 103

11.1 色彩的基本关系 104

11.2 基于科学发现的RGB-CMYK空间变换 104

12 专家系统实时化工具THOUGHT 107

13.1 表格识别与理解子系统 113

13 OX报表自动录入系统 113

13.2 数字识别子系统 116

13.3 印刷汉字识别子系统 121

14 三角剖分的模拟退火方法 124

14.1 组合优化问题的模拟退火解法 125

14.2 模拟退火算法的实现 127

14.3 模拟退火解三角剖分问题 128

14.4 同现有三角剖分算法比较 133

15.1 基本概念 134

15 基于模拟退火的图像输出抖动模式的研究 134

15.2 模拟退火求解抖动模式 136

15.3 评价函数及其改进 141

16 一个实用化知识获取系统PKAS 145

16.1 贝叶斯分类 145

16.2 GS算法 147

16.3 检测 147

16.4 实例 148

16.5 实验结果及结论 150

17 AQ15应用于医疗诊断问题 151

参考文献 152