Introduction

经验E， 任务T，性能P

设计一个学习系统

1.选择训练经验

属性：1.直接或间接反馈

　　   2.学习器多大程度控制训练样例序列  （全部依赖，提出困惑，全新探索）

　　　3.训练样本的分布与实际样本的是否相似

2.选择目标函数：西洋棋：最后的分数

3.选择目标函数的表示：线性函数，权重

4.逼近算法（学习算法）：

　　估计训练值： ？ 基于后续迭代估计 

　　调整权值：

 执行系统，鉴定器，泛化器，实验生成器：

          x，         估计训练值，更新权值，x