第二章 确定性知识系统

如何量化机器学习中不确定性 这些不确定性形态各异,如同森林中的奇花异草,各有其独特的生态位与生存策略。而贝叶斯框架更是提供了天然的不确定性量化框架,通过先验概率与后验概率的计算,可以得到模型参数的不确定性分布。此外,可解释性技术如LIME、SHAP等,能解析不确定性对单个预测结果的影响,如同为森林中的生物撰写详细的观察日记,帮助我们深入理解不确定性如何塑造模型行为。此外,可解释性技术如LIME、SHAP等,能解析不确定性对单个预测结果的影响,如同为森林中的生物撰写详细的观察日记,帮助我们深入理解不确定性如何塑造模型行为。 阅读详情

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2.1确定性知识系统概述

2.1.1 确定性知识表示概述

1、知识的概念
  • 一般普遍的观点认为,知识是人们在改造客观世界的实践中积累起来的认识和经验。
  • 也有人认为,知识是对信息进行智能性加工所形成的对客观世界规律性的认识。
    即:知识=信息+关联
  • 知识=事实+信念+启发式
2、知识的类型
  • 按知识的适用范围:常识性知识和领路性知识
  • 按知识的作用效果:陈述性知识(是什么,为什么)、过程性知识(怎么做)和控制性知识
  • 按知识确定性:确定性知识(可以给出真值为真或假的知识)和不确定性知识(不完备性、不精确性和模糊性)
3、知识表示的概念
  • 知识表示就是对知识的描述,即用一些约定的符号把知识编码成一组可以被计算机直接识别,并便于系统使用的数据结构
  • 对知识表示的要求可以从以下四个方面考虑:
    - 表示能力
    - 可利用性
    - 可组织性与可维护性
    - 可理解性与可实现性
4、知识表示方法
  • 知识表示方法又称为知识表示技术,其表示形式被称为知识表示模式(分离)
  • 分为陈述性知识表示和过程性知识表示(结合)
  • 陈述性知识表示方法:非结构化方法(一阶谓词逻辑表示法、产生式表示法)和结构化方法(语义网络表示、框架表示法)两大类

2.1.2 确定性知识推理概述

  • 两个基本问题
    - 推理的方法
    - 推理的控制策略
1、推理的概念
  • 推理的心理学观点
    - 推理是由具体事例归纳出一般规律,或者根据已有的知识推出新的结论的思维过程
    - 结构观点:推理过程是一种对客观事物做出肯定或否定的思维活动。
    - 过程观点:认为推理是在给定信息和已有知识的基础上所进行的一系列加工操作
  • 推理的心里过程
    - 三段论推理
    - 线性推理
    - 条件推理
    - 概率推理
  • 推理的机器实现
    - 推理机是指系统中用来实现推理的那段程序
2、推理方法及其分类
  • 按推理逻辑基础分类
    - 演绎推理
    * 它是一种由一般到个别的的推理方法,其核心是三段论(大前提,小前提、结论)
    - 归纳推理
    *它是一种由个别到一般的推理方法。基本思想:先从已知事物中猜测出一个结论,然后对这个结论的正确性加以证明确认
    - 区别:演绎推理不能增殖新知识,归纳推理是增殖新知识的过程
  • 按所用知识的确定性分类
    - 确定性推理:指推理所使用的知识和推出的结论都是可以精确表示的
    - 不确定性推理:指推理时所用的知识不都是确定的,推出的结论也不完全是确实的
  • 按推理的单调性分类
    - 单调推理:指在推理过程中,每当使用新的知识后,所得到的结论会越来越接近目标。
    - 非单调推理:指在推理过程中,当某些新知识加入后,会否定原来得出的结论,使推理过程退回到先前的某一步。
3、推理控制策略及其分类
  • 指如何使用领域知识使推理过程尽快达到目标策略
  • 分为推理策略和搜索策略
确定性知识表示法--规则(产生式)表示法 产生式表示法“产生式”由美国数学家波斯特(E.POST)在1934年首先提出,它根据串代替规则提出了一种称为波斯特机的计算模型,模型中的每条规则称为产生式。 什么是产生式表示法?它是用来做什么的? 确定性知识是指:其真假可以明确判断的知识。产生式表示法是确定性知识的一种表示方法。产生式表示法已经成为人工智能中应用最多的一种知识表示模式。尤其在专家系统方面应用广泛。产生式的表示的基本原则(方法) 阅读详情

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第二章 知识的表示

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