机器学习课件：专家系统与搜索策略详解

本课件涵盖了机器学习的核心概念与应用，从专家系统的基础出发，深入探讨了搜索策略在问题求解系统中的重要性。第2章首先介绍了专家系统的关键技术，如知识表达的规则IF…THEN形式，先验和后验概率的概念，以及模糊逻辑和模糊推理的应用，这些内容有助于理解和构建简单到复杂的专家系统，特别是模糊专家系统，其中自动抽取和构造模糊规则是关键技术。 接着，课件区分了两类问题求解系统：知识贫乏系统依赖于搜索技术，它们在面对复杂问题时效率较低，而知识丰富系统则通过推理技术解决问题，能够更直接地找到解决方案，提高效率。搜索问题在人工智能中的核心地位被强调，包括目标的表示、搜索空间的构建和搜索策略的分类，如盲目搜索与启发式搜索的差异。启发式搜索利用问题特性的信息，如旅行商问题、最大团问题、背包问题和最小覆盖问题等，有效地优化搜索过程，寻找最优解。 搜索问题的具体实例涵盖几何问题（如铺满五边形）、图论问题（如地图标注名称覆盖和边界提取），以及深度学习中的神经网络权值确定，这些都是将实际问题转化为搜索问题的典型例子。此外，课件还讨论了状态空间搜索和与或树搜索这两种不同的搜索方法，其中宽度优先搜索和深度优先搜索是基于树状结构状态空间的两种常见搜索策略。 这门机器学习课件提供了一个全面的框架，不仅介绍了基础知识，还强调了实际问题如何通过搜索策略解决，这对于理解机器学习在决策制定和问题求解中的应用至关重要。无论是对初学者还是进阶研究者，这个内容都具有很高的实用性和理论价值。