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机器学习人工智能的核心技术机器学习人工智能（Artificial Intelligence, AI）已经成为现代科技领域的热门话题。
它利用计算机系统模拟和实现人类智能，使机器能够通过学习和推理从数据中获取知识并做出决策。
机器学习人工智能的核心技术包括以下几个方面。
一、数据预处理在机器学习任务中，数据预处理是非常重要的一步，它包括数据清洗、特征提取和数据转换。
数据清洗是指去除数据中的噪音、异常值和缺失值，以及对数据进行归一化处理，使得数据更加规范和可用。
特征提取是从原始数据中提取有用的特征，以便更好地描述数据的特性。
数据转换是将数据转换成机器学习算法可以处理的形式，比如将文本数据转换成数值表示。
二、监督学习监督学习是机器学习中一种常见的方法，它利用带有标签的训练数据来训练模型，然后使用该模型对未知数据进行预测或分类。
监督学习算法包括决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等。
这些算法通过学习已知数据与其对应的标签之间的关系，来建立一个能够预测未知数据的模型。
三、无监督学习无监督学习是一种没有标签的训练数据的机器学习方法。
它通过发现数据中的模式和结构来进行聚类和降维等任务。
聚类算法可以将相似的数据归为一类，降维算法可以将高维数据映射到低维空间，并尽可能保留原始数据的特征。
无监督学习可以帮助我们发现数据中的隐藏模式和规律，从而进一步分析和应用数据。
四、深度学习深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法。
它通过多层次的神经网络模型来提取数据的高阶特征，并进行分类、回归、生成等任务。
深度学习模型通常包括输入层、隐藏层和输出层，其中隐藏层可以有多个。
深度学习在图像识别、自然语言处理和语音识别等领域取得了显著的成果。
五、强化学习强化学习是一种通过与环境交互来学习最优行为策略的方法。
它将学习者视为一个决策者，根据环境给出的奖励和惩罚信号来调整自身的行为。
强化学习算法可以通过不断与环境交互来优化策略，从而实现智能决策和控制。
第四章知识获取技术学习是人类智能产生的核心问题。
人的聪明就在于学习，人不是单纯的死记硬背学习，被动的获取知识，更多的是不断总结经验教训、纠正错误，完善自己，不断适应环境变化的需要。
人的学习是动态的获取知识并在获取知识的过程中，有所发现、有所发明、有所创造，人的学习是与认识论密切相联系的。
人工智能不仅要研究让机器具有解题的本领，还应重点研究使机器具有自学习的能力，使机器也能不断的积累经验、总结教训、纠正错误、完善性能、适应环境变化的需要，还能有所发现、有所发明。
这也成为人工智能和智能控制的主要内容。
特别是七十年代以来，由于以人工智能为基础的知识工程的发展，形成了人工智能的三大中心问题：知识表示（Represent），知识应用（Utieigation）与知识获取（Acquisition）。
知识获取解决了机器知识的来源与补充。
凡是先进而完备的人工智能系统必须具备有学习能力，原则机器只能按照人的“逻辑”或“传授”的原始知识死板地行动。
而不能适应环境变化与事物发展的需要。
第一节知识获取的概念和途径一、知识获取的基本概念1、知识获取的定义“知识获取”（Knowledge Acquisition）是人工智能和知识工程的基本技术之一，它解决在人工智能和知识工程系统中、机器（计算机或智能机）如何获取知识的问题。
这可以有两种定义：（1）狭义获取知识：指人们通过系统设计、程序编制和人机交互使机器获得知识，即通过人工移植的方法，将所要的知识存储到机器中，称为“人工移植获取知识”。
例如：专家系统原始基本知识的获取是知识工程师利用知识表达技术建立知识库。
（2）广义知识获取：除了人为的获取知识外，机器还可以自动或半自动地获取知识。
例如：借助模式识别利用“机器视觉”或“机器感觉”，机器直接感知从外界来的信息，通过加工，对知识库进行增、删、修改、扩充、更新和完善，达到知识获取的目的。
又如：系统在调试或运行的过程中，不断对外界所来的信息进行识别，通过机器学习进行知识的积累。
人工智能与知识表示、知识库技术人工智能（AI）是当今世界最引人注目的技术之一，它的发展已经深刻地改变了我们的生活和工作方式。
人工智能的核心在于使计算机系统能够模仿人类的智能行为，其中知识表示和知识库技术起着至关重要的作用。
知识表示是指将现实世界中的知识和信息以一种计算机可以理解和处理的方式进行表达。
在人工智能领域，知识表示是实现智能决策和推理的基础。
人工智能系统需要能够理解和处理大量的信息，并从中获取知识来进行推理和决策。
因此，知识表示技术的发展对于人工智能的进步至关重要。
知识库技术是指将大量的知识和信息进行组织和存储，以便人工智能系统可以方便地获取和利用这些知识。
知识库通常采用图数据库或语义网络等技术进行构建，以便能够表示和存储各种类型的知识，并支持人工智能系统进行知识获取、推理和决策。
人工智能与知识表示、知识库技术的结合使得人工智能系统能够更好地理解和处理复杂的现实世界问题。
通过知识表示和知识库技术，人工智能系统可以从大量的数据中获取知识，并进行推理和决策，从而实现更加智能化的行为。
这种技术的应用已经在许多领域得到了广泛的应用，包括自然语言处理、智能搜索、智能推荐系统等。
然而，人工智能与知识表示、知识库技术也面临着一些挑战。
其中之一是如何将不同来源和形式的知识进行有效地整合和表示。
另外，如何将知识表示和知识库技术与其他人工智能技术结合，以实现更加智能化的系统也是一个重要的问题。
总的来说，人工智能与知识表示、知识库技术的结合为人工智能系统的发展提供了重要的支持。
随着这些技术的不断发展，人工智能系统将能够更好地理解和处理现实世界中的复杂问题，从而为人类社会的发展带来更多的机遇和挑战。
人工智能知识获取的方法
人工智能知识获取的方法主要包括以下几种：
1. 互联网爬虫采集：基于互联网爬虫技术，系统自动去爬取互联网上公开的信息，可以根据用户提供的爬取网址、关键词等爬取用户需要的信息，经过去重、去躁后归纳到知识库，供员工使用。
2. 接口采集：将知识库与其他业务系统进行对接，对接系统输入知识所需主要字段，可直接将其他业务系统内容发布至知识库系统作为知识进行沉淀。
3. 运用机器算法识别海量数据（如工单数据）中符合“标准”的优质内容，作为知识导入知识库。
4. 语音转化：知识库对接语音识别接口，将用户口述对话内容转化为知识文档，保存到知识库系统中沉淀。
5. 数据提取：基于数据库的内容存储，通过机器的算法，在数据库中提取所需格式的知识内容提取出来沉淀到知识库内。
另外，还有统计方法，它是从事物的外在数量上的表现去推断该事物可能的规律性。
统计方法在机器学习问题中起着基础性的作用，主要考虑测试预想的假设是否与数据模型拟合，它依赖于显示的基本概率模型。
请注意，获取人工智能知识是一个复杂的过程，需要根据具体需求和情境选择合适的方法。
人工智能中的知识表示与推理人工智能（Artificial Intelligence，AI）已经成为当今科技领域的热门话题，它迅速改变着我们的生活方式和工作方式。
而在AI的核心技术中，知识表示与推理是至关重要的一环。
本文将探讨人工智能中的知识表示与推理，以及它们在实际应用中的意义和挑战。
一、知识表示知识表示是指将知识以适合计算机理解和处理的形式进行表达。
在人工智能中，常用的知识表示方式有以下几种。
1.符号逻辑表示符号逻辑是指用逻辑符号和规则来表示和处理知识的方法。
它将事物和关系抽象成逻辑符号，通过逻辑推理来达成目的。
例如，利用一阶谓词逻辑可以表示“所有猫都喜欢鱼”，然后通过推理得出“Tom是猫，所以Tom喜欢鱼”。
2.网络表示网络表示使用图结构来表示和处理知识。
图的节点代表事物，边代表事物之间的关系。
例如，使用有向图可以表示“Tom是Jerry的朋友”，节点Tom指向节点Jerry，表示Tom是Jerry的朋友。
3.语义网络表示语义网络是一种特殊的网络表示方法，它将知识以概念和关系的形式进行表达。
概念节点代表事物，关系边代表事物之间的关系。
例如，利用语义网络可以表示“猫是哺乳动物”，节点猫和节点哺乳动物通过关系边连接。
二、推理推理是指根据已知的事实和规则，通过逻辑推导得出新的结论或解决问题的过程。
在人工智能中，常用的推理方法有以下几种。
1.前向推理前向推理是从已知的事实出发，应用规则和逻辑推理，逐步推导得出结论的过程。
它从已知事实出发，逐级扩展，直到无法再得到新结论为止。
2.后向推理后向推理是从目标出发，逐步向前推导，找出能够满足目标的事实和规则。
它逆向推理，直到得到满足目标的结论或无法再向前推导。
3.不确定推理不确定推理是指在处理不完全或不准确的信息时，通过概率推断得到结论的方法。
它可以用于处理模糊、不确定的情况，通过概率模型计算出结论的概率。
三、知识表示与推理的应用知识表示与推理在人工智能的各个领域都有广泛的应用，下面以几个典型的应用为例进行介绍。
知识图谱的关键技术与应用随着人工智能技术的不断发展，知识图谱逐渐成为人工智能领域中的重要技术之一。
知识图谱不仅可以帮助机器理解语言，还可以通过知识链接和推理等功能实现类人的思维能力。
本文将介绍知识图谱的关键技术和应用。
一、知识图谱的定义知识图谱是一种人工智能技术，是一种用于描述事物之间关系的图形化表示方法。
它是一种基于实体、属性和关系的知识组织结构，可以将各种信息进行结构化、标准化和统一化处理，从而达到知识互通的目的。
二、知识图谱的关键技术1. 知识获取知识图谱的基础是知识获取，该过程涉及到信息抽取、实体识别、关系提取、实体链接等技术。
在知识获取过程中，对于不同的数据源，需要设计不同的算法模型和规则库，并通过自然语言处理、机器学习等技术在大规模语料库中自动化地提取实体和关系，并将其转化为结构化和标准化的知识形式。
2. 知识表示知识表示是指将从不同数据源中获取的知识进行统一标准的表示和存储，以实现知识的互通和可推理。
在知识表示过程中，需要考虑知识表示的粒度、表示形式和知识本体等方面。
当前最常用的知识表示技术包括RDF、OWL、RDFS等。
3. 知识推理知识推理是实现知识智能处理的核心技术之一。
知识推理通过基于本体、规则和语义等方式，进行知识关联、归纳、演绎等推理，并通过推理产生新的知识。
知识推理涉及到推理引擎、推理规则、查询语言等技术。
4. 知识查询知识查询是指在知识图谱中进行复杂的查询操作，以实现知识检索、推理以及问题解答。
知识查询技术包括SPARQL、SQL、RQL等。
三、知识图谱的应用1. 搜索引擎知识图谱可以帮助搜索引擎提供更准确的搜索结果。
例如，谷歌通过使用知识图谱，可以为用户提供更多的相关搜索结果，提高搜索精度。
2. 智能客服知识图谱可以帮助智能客服更准确地理解用户意图和问题，并给出更准确的回答。
例如，使用知识图谱可以建立机器人对话模型，实现智能对话，并提供更加便捷的客户服务。
3. 金融领域知识图谱在金融领域中也有广泛的应用。
人工智能中的知识发现与信息抽取人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使计算机能够像人一样地进行智能决策和行为的科学，具有广泛的应用领域。
在人工智能的发展过程中，知识发现与信息抽取（Knowledge Discovery and Information Extraction）起到了重要的作用。
本文将对知识发现与信息抽取在人工智能中的应用进行详细探讨。
一、知识发现与信息抽取的概念知识发现与信息抽取是指从大规模的文本数据中自动发现有价值的信息和知识，以便于人们进行更深入的分析和决策。
它是人工智能领域的一个重要研究方向，也是构建智能系统的基础。
知识发现与信息抽取涵盖了文本分类、实体识别、关系抽取、事件检测等多个任务。
二、知识发现与信息抽取的方法1. 文本分类文本分类是指将大量的未标记文本数据自动分类到已知的类别集合中。
其目的是根据文本的内容将其归类，以便于后续的信息提取和知识发现。
常见的文本分类方法包括朴素贝叶斯分类器、支持向量机和深度学习模型等。
2. 实体识别实体识别是指从文本中自动识别出具有特定意义的名词短语，如人名、地名、组织机构名等。
实体识别可以帮助我们了解文本内容中涉及到的关键信息，为后续的知识发现和信息抽取提供基础。
在实体识别中，常用的方法包括基于规则的方法、统计方法和基于深度学习的方法等。
3. 关系抽取关系抽取是指从文本中自动识别实体之间的关系，如人物之间的家庭关系、企业之间的合作关系等。
关系抽取可以帮助我们了解文本中实体之间的联系和相互作用，进一步深化对文本内容的理解。
关系抽取常用的方法包括基于规则的方法、统计方法和基于深度学习的方法等。
4. 事件检测事件检测是指从文本中自动检测和识别具有某种特定性质的事件，如自然灾害、恐怖袭击等。
事件检测可以帮助我们了解文本中发生的重要事件，为后续的应对和决策提供依据。
事件检测常用的方法包括基于规则的方法、统计方法和基于深度学习的方法等。
人工智能技术对企业知识管理的重要性在当今信息爆炸的时代，企业知识管理越来越显得至关重要。
知识是企业运转的基石，效率是企业的衡量标准之一。
然而，如何有效地管理企业知识却是多数企业难以回答的问题。
而人工智能技术无疑是解决这一问题的利器。
一、人工智能技术能够帮助企业提高知识获取的效率人工智能技术能够对企业知识获取的效率进行优化。
传统的知识管理方式往往是基于人工输入和管理的，大量的人工劳动容易出现漏掉重要信息、重复覆盖等问题。
而人工智能技术可以通过大数据分析、机器学习、自然语言处理等方法实现大规模的自动化信息获取、筛选和归类。
通过这些技术手段，企业可以大幅提升信息获取和处理的速度和准确度，从而增强企业的竞争力。
二、人工智能技术能够帮助企业提升知识传递的效率知识的获取只是知识管理的第一步，如何高效地传递知识也是企业知识管理的重要环节。
使用人工智能技术可以帮助企业快速将知识传递到员工手中，并且确保知识质量的一致性。
通过智能机器人、知识图谱、语音/视觉识别等技术，企业可以通过自然的方式将知识传递到员工手中。
这不仅有助于提升员工的工作效率，还可以促进员工之间的沟通和协作。
三、人工智能技术能够帮助企业建立全面的知识库知识库是企业知识管理的另一个重要部分。
但传统的知识库往往受限于人工筛选、分类、入库等环节，无法满足企业多样化的知识管理需求。
而人工智能技术可以通过自动化的方式帮助企业实现全面、高效的知识库建设。
这些技术包括智能搜索、自动标注、语义分析等，可以大幅降低知识库的建设和维护成本。
四、人工智能技术可以帮助企业提高决策的准确性知识管理与决策的联系密切。
一个好的知识管理体系能够帮助企业加快决策的速度和提高决策的准确性。
而人工智能技术可以通过大数据分析、机器学习等方法帮助企业快速准确地了解市场变化、客户需求等信息，为企业的决策提供有力支撑。
此外，人工智能技术还可以通过模拟、预测等方式帮助企业快速响应市场变化，并推出相应的解决方案。
人工智能的研究内容人工智能的研究内容人工智能的研究是高度技术性和专业的，各分支领域都是深入且各不相通的，因而涉及范围极广。
人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。
1）知识表示是人工智能的基本问题之一，推理和搜索都与表示方法密切相关。
常用的知识表示方法有：逻辑表示法、产生式表示法、语义网络表示法和框架表示法等。
2）常识，自然为人们所关注，已提出多种方法，如非单调推理、定性推理就是从不同角度来表达常识和处理常识的。
3）问题求解中的自动推理是知识的使用过程，由于有多种知识表示方法，相应地有多种推理方法。
推理过程一般可分为演绎推理和非演绎推理。
谓词逻辑是演绎推理的基础。
结构化表示下的继承性能推理是非演绎性的。
由于知识处理的需要，近几年来提出了多种非演泽的推理方法，如连接机制推理、类比推理、基于示例的推理、反绎推理和受限推理等。
4）搜索是人工智能的一种问题求解方法，搜索策略决定着问题求解的一个推理步骤中知识被使用的优先关系。
可分为无信息导引的盲目搜索和利用经验知识导引的启发式搜索。
启发式知识常由启发式函数来表示，启发式知识利用得越充分，求解问题的搜索空间就越小。
典型的启发式搜索方法有A*、AO*算法等。
近几年搜索方法研究开始注意那些具有百万节点的超大规模的搜索问题。
5）机器学习是人工智能的另一重要课题。
机器学习是指在一定的知识表示意义下获取新知识的过程，按照学习机制的不同，主要有归纳学习、分析学习、连接机制学习和遗传学习等。
6）知识处理系统主要由知识库和推理机组成。
知识库存储系统所需要的知识，当知识量较大而又有多种表示方法时，知识的合理组织与管理是重要的。
推理机在问题求解时，规定使用知识的基本方法和策略，推理过程中为记录结果或通信需设数据库或采用黑板机制。
如果在知识库中存储的是某一领域(如医疗诊断)的专家知识，则这样的知识系统称为专家系统。
§4.1 知识获取的概念和途径“知识获取”是人工智能和知识工程的基本技术之一，也是主要问题之一。
知识获取和知识表示是知识推理的前提条件，通过知识表示，将所获取的知识，存储在知识库中，才能利用知识进行推理，求解问题。
因此，知识获取是设计和建造各种人工智能和知识工程系统的关键问题。
一、知识获取的基本概念所谓“知识获取”，是指在人工智能和知识工程系统中，机器（计算机或智能机）如何获取知识的问题。
有二种定义：1．狭义知识获取指人们通过系统设计、程序编制和人-机交互，使机器获取知识。
例如，知识工程师利用知识表示技术，建立知识库，使专家系统获取知识。
也就是通过人工移植的方法，将人们的知识存储到机器中去。
因此，狭义知识获取也可称为“人工知识获取”。
2．广义知识获取除了人工知识获取之外，机器还可以自动或半自动地获取知识。
比如，在系统调试和运行过程中，通过机器学习进行知识积累，或者，通过机器感知直接从外部环境获取知识，对知识库进行增删、修改、扩充和更新。
因此，广义知识获取包括人工知识获取、自动和半自动知识获取。
二、知识获取的主要途径在人工智能或知识工程系统中，一般说来，机器（计算机或智能机）获取知识的方法和途径，可分为三类：1．人工移植所谓“人工移植”，是依靠人工智能系统的设计师、知识工程师、程序编制人员、专家或用户，通过系统设计、程序编制及人机交互或辅助工具，将人的知识移植到机器的知识库中，使机器获取知识。
人工移植的方式可分为二种：(1) 静态移植。
在系统设计过程中，通过知识表示、程序编制、建立知识库，进行知识存储、编排和管理，使系统获取所需的先验知识或静态知识。
故称“静态移植”或“设计移植”。
(2) 动态移植。
在系统运行过程中，通过常规的人机交互方法，如“键盘-显示器”的输入/输出交互方式，或辅助知识获取工具，如知识编辑器，利用知识同化和知识顺应技术，对机器的知识库进行人工的增删、修改、扩充和更新，使系统获取所需的动态知识。
故称“动态移植”或“运行移植”。
2．机器学习所谓“机器学习”，是人工智能系统在运行过程中，机器通过学习，获取知识，进行知识积累，对知识库进行增删、修改、扩充与更新。
机器学习的方式可分为二种：(1) 示教式学习。
在机器学习过程中，由人作为示教者或监督者，给出评价准则或判断标准，对系统的工作效果进行检验，选择或控制“训练集”，对学习过程进行指导和监督。
这种学习方式通常是离线的、非实时的学习，也可以在线、实时学习。
(2) 自学式学习。
在机器学习过程中，不需要人作为示教者或监督者，而由系统本身的监督器实现监督功能，对学习过程进行监督，提供评价准则和判断标准，通过反馈进行工作效果检验，控制选例和训练。
这种学习方式通常是在线、实时的学习。
在上述二种学习方式中，机器可以采用各种学习方法，如强记式、指导式、示例式、类比式方法等。
3．机器感知所谓“机器感知”，是人工智能系统在调试或运行过程中，通过机器视觉、机器听觉、机器触觉等途径，直接感知外部世界，输入自然信息，获取感性和理性知识。
机器感知主要有二种方式：(1) 机器视觉。
在系统调试或运行过程中，通过文字识别、图象识别和物景分析等机器视觉，直接从外部世界输入相应的文字、图象和物景的自然信息，获取感性知识，经过识别、分析和理解，获取有关的理性知识。
(2) 机器听觉。
在系统调试或运行过程中，通过声音识别、语言识别和语言理解等机器听觉，直接从外部世界输入相应的声音、语言等自然信息，获取感性知识，经过识别、分析和理解，获取有关的理性知识。
在机器视觉、听觉中，都要用模式识别、自然语言理解等方法和技术。
§4.2 机器学习一、学习和学习系统的概念1．“学习”的概念“学习”是一个通俗的、广泛应用的概念，同时也是一个含义丰富、难以确切定义的术语。
不同的学科，不同的发展阶段，对“学习”的概念有不同的定义。
例如：∙在神经生理学中，巴甫洛夫把“学习”称为“条件反射的形成过程”。
∙在控制论中，维纳把“学习”称为“系统自我完善的过程”。
∙在人工智能中，西蒙把“学习”称为“系统积累经验，改善性能的过程”。
∙在知识工程中，认为“学习”是“知识结构的改进，知识的获得、积累和修正”。
这里包括两方面的知识：∙显示知识——可用语言、文字或符号表示的知识，如书本知识。
∙隐式知识——不便用语言、文字或符号表示的知识，如经验技能。
2．“学习系统”的概念由于学习的概念不同，相应的“学习系统”（也叫“学习机器”）的概念也有所不同。
例如：∙能够从某种过程或环境中的未知特征获取信息，并作为经验用于未来的估计、分类、决策或控制，以改进其性能的系统，称为“学习系统”。
∙若系统在其环境发生变化后的一段时间(T)内，相对于性能函数(P)的响应是令人满意的，则可称为“学习系统”。
∙能利用与环境相互作用时所获得的信息，在未来的与环境的相互作用中，改进其性能的系统，称为“学习系统”。
∙在与环境的相互作用中，不断使知识库完善化的系统，称为“学习系统”。
∙在系统运行过程中，能不断地从外界环境中获取知识，改善系统性能的系统，称为“学习系统”。
上述学习系统的定义大同小异，其中，学习系统应具备的二点共性是：∙获取知识（信息）；∙改善系统性能。
二、机器学习系统的类型机器学习系统的类型很多，可按下列几个方面进行分类：1．学习能力机器学习能力大小的主要标志，是对人的监督和示教作用的依赖程度。
据此可分为：(1) 示教式学习系统在学习过程中，需要人作为教师，进行示教、监督和训练，学习结束后才能投入工作。
这也称为“离线”学习系统。
(2) 自学式学习系统不需要人进行示教、监督和训练，机器在运行过程中，自动获取知识，改善性能。
这也称为“在线”学习系统。
2．学习方法机器学习方法，是指获取知识和改进性能的方式。
据此可分为：(1) 强记学习系统机器在学习过程中，通过反复训练，利用奖惩规则或评价标准，强行记忆所获得的知识。
(2) 指导学习系统在学习过程中，由人给出指导性的建议，机器通过知识推理，获得改善性能的具体行动规则，具有从一般到特殊的演绎推理功能。
(3) 示例学习系统系统从训练集的许多事例或样本中，获取关于事物的特性和规律的知识，以提高其识别能力和性能，具有概括（从特殊到一般）和归纳推理功能。
(4) 类比学习系统系统通过类比方法，进行联想推理，获得类比关系和转换规则的知识，提高对其他类似事物的识别能力。
3．学习内容按所学习的知识的内容，可分为：(1) 概念学习系统学习内容是关于事物的概念、状态、性质等叙述性知识。
其中包括单概念学习，如判断事件的真假、是否等；多概念学习，如疾病诊断、质谱分析等。
(2) 过程学习系统学习内容是关于事物状态变化的过程性知识，如问题求解的步骤，机器人行动规则，语言的句法分析，模式的文法推断等。
4．知识表示方式根据机器学习系统中知识表示的方式，可分为：(1) 数值学习系统用数值表示知识，如概率值、权系数等，又可分为：∙统计学习系统，如贝叶斯学习分类器。
∙参数学习系统，如权系数修正器。
(2) 符号学习系统用符号表示知识，如产生式规则、语义网络、“与/或”树等，又可分为：∙产生式学习系统，用产生式规则表示知识。
∙网络式学习系统，用语义网络表示知识。
三、机器学习系统的原理结构机器学习系统是根据人工智能的学习原理和方法，应用知识表示、知识存储、知识推理等技术，设计和构成的，具有知识获取功能，并能逐步改善其性能的系统，可称之为“人工智能学习系统”或“智能学习系统”。
机器学习系统可以采取示教式或自学式，进行离线或在线学习。
在学习过程中，可采用强记、指导、示例、类比等各种学习方法，进行奖惩式、演绎式、归纳式、联想式学习。
根据所采用的学习方法，设计系统中的学习环节。
为了能够获取知识，改善性能，在机器学习系统中，应拥有知识库，并且要求知识库具有增删、修改、扩充和更新的功能。
在示教式学习系统中，还需要有相应的人机接口，以便机器向示教者学习，获取知识信息。
示教式学习系统通常是离线学习、非实时学习，但也可以在线学习、实时学习。
自学式学习系统一般是在线学习、实时学习。
所谓“在线”，是指学习系统与其工作对象或环境是直接联机的；而“离线”是不联机的。
所谓“实时”，是指学习系统与其工作对象或环境的时间域是相同的，即实际运行时间；而“非实时”，其时间域是不同的。
机器学习系统，或智能学习系统的一般结构图4-1所示。
当监督环节为示教人时，图4-1为示教式学习系统；当监督环节为监督器时，图4-1为自学式学习系统。
当环境与系统不直接联机时，图4-1表示离线式学习系统；当环境与系统直接联机时，图4-1表示在线式学习系统。
图4-1 智能学习系统的结构四、机器学习系统的基本功能图4-1所示的智能学习系统，各部分功能如下：1．知识库用于存储（记忆）、积累知识，具有知识增删、修改、扩充、更新功能的知识库及其管理系统。
根据所存储知识的记忆稳定度，可分为：(1) 长期记忆知识长期记忆知识是稳定不变的，它是学习系统必须具备的先验知识背景，在学习过程中不发生变化的基本知识，如事物的基本概念和定义、定律和公理，博弈的基本规则等。
(2) 中期记忆知识指通过学习可以改变的，关于环境事物的各种具体知识，即知识库中通过学习而增删、修改的那部分知识。
(3) 短期记忆知识指反映环境变化的信息和数据，学习过程的中间结果，以及知识调用的条件等。
当处于“在线”学习过程中，短期记忆知识是经常改变的，一般存放于“总体数据库”或“黑板”中。
2．学习环节它是学习系统的核心环节，其作用如下：(1) 采集环境信息通过选例环节或直接采集有关环境变化的信息。
(2) 接受监督指导接受来自监督环节的示教、指导信息或评价标准。
(3) 进行学习推理利用所采集的环境信息，根据监督指导，通过强记、指导、示例、类比等学习方法，进行学习过程的知识推理，获得有关问题的解答和结论。
(4) 修改知识库将学习推理所获得的结果，输入知识库，对原有知识进行增删、修改。
3．工作环节利用知识库中的知识，进行识别、论证、决策、判定，采取相应的行动，完成工作任务的执行环节。
如果工作环节的行动结果，直接引起环境的变化，如机器人行动、生产过程控制、机器博弈等，那么就形成了“在线”学习系统。
4．监督环节在示教式学习系统中，监督环节是人，即示教者；在自学式学习系统中，监督环节是监督器，即评价准则或检验标准。
监督环节有以下几个作用：(1) 工作效果评价接受来自工作环节的反馈信息，对系统的工作效果进行评价和检验。
(2) 整定评价准则接受来自环境变化的信息，整定和修订评价准则和检验标准。
(3) 监督学习环节根据评价和检验结果，对学习环节进行示教、训练或指导。
(4) 控制选例环节根据环境变化信息及工作效果的反馈，控制选例环节，选取其他事例或样本。
