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This complete matlab for neural network

发信人: mining (key), 信区: DataMining
标  题: Re: 请教一个概念：归纳学习？
发信站: 南京大学小百合站 (Thu May 30 15:15:56 2002), 站内信件

 从认知的角度来看，学习的分类有：归纳学习、演绎学习、类比学习等
从机器学习的角度来看，可分为：机械式学习、示例学习、类比学习、归纳学习等等。
我想提的一个问题是：
从应用的角度来看，基于归纳思想的机器学习是否都应该考学习模型的推广能力
（generalization）？
神经网络在这方面有大量的论述，而其他归纳学习方法为什么没有？
极大极小规则在数学上有没有严格的论证？
【 在 tyqqre (tyqqre) 的大作中提到: 】
: 有两种类型的学习方法：归纳法和演绎法。
: 演绎方法：根据已有的规则（条件子句），和一些无条件子句，从而得到结论.
: 例如已知道规则：if x是y的父亲，y是z的父亲，then x是z的祖父(x,y,z是变量）
:         和一些事实：a是b的父亲，b是c的父亲
: 如果求c的祖父是谁？那么通过演绎系统就可以得到答案是a
: 归纳方法：可以说是演绎方法的逆方法就是通过一些事实，得到某个概念的内涵.
: 例如：知道a是b的父亲，b是c的父亲，a是c的祖父
: 通过归纳学习系统就可以得到：if x是y的父亲，y是z的父亲，then x是z的祖父这条规则
: 
: 决策数和神经网络的学习方法都是归纳学习方法，因为他们他们不能从以前的规则中推导
: 出来，是从数据中得到的规则或函数。
: 
: 不知道对否？      
: 【 在 mining 的大作中提到: 】
: : 我理解的归纳学习就是一种从样本中寻找数据之间依赖关系的过程。
: : 实现这个过程的算法可以是符号机制的，也可以是联结机制的
: : 如ID3,?C4.5,rough set Theroy、neural networks 等框架下的学习方法都可以归为
: : Induction learning.
: : 不知对否，望各位指教！


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