《归纳学习 算法 理论 应用》求取 ⇩

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AQll4

1.4 AQ157

1.5 扩张矩阵算法与AEl11

1.6 广义扩张矩阵与AE915

1.7 扩张矩阵的启发式算法与HCV21

1.8 快速覆盖算法FCV24

1.9 一个简单的贪心算法GS30

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-Dimension64

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THOUGHT107

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PKAS145

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