概念学习（学习笔记）
概念学习（Concept-cognitive learning）
概念学习又名概念认知学习。由来即是，研究者一直在思考，人们是怎么从没有这个概念到有这个概念的呢，是怎么学习而来的呢？通俗的说就是，比如，人类文明一开始，大家遇到猫这种动物，最初并不知道这是叫猫，而是通过后期的不断比较观察其特征，从而得到及定义为猫的概念。
若还未明白的话，我这里还有个更好的例子，是从一篇论文中举的例子而来的。（基于粒计算的认知模型_张清华）
如当一个小孩在形成老虎(认知老虎)这个概念时,他首先是获取老虎的顶层信息特征(如老虎的体态、是否有尾巴等),获取这些信息的“代价”很低,这些顶层信息特征在小孩的脑袋里形成了一个老虎的初级概念(它不完整)。当老虎和其他动物(这些动物与老虎大不一样)如大象、孔雀等在一起时,小孩可以用他的“老虎”这个初级概念很容易识别出老虎,无需更多的信息。但是,当老虎和豹子在一起时,小孩可能会混淆,因为初级概念“老虎”对豹子也可能适用,这时需要更多新的信息(如花纹、胡须等)来帮助小孩完善“老虎”这个概念,得到“老虎”中间概念。当小老虎和猫在一起时,小孩也有可能会混淆,因为小老虎和猫极为相似,需要老虎的更深更细的信息特征(如老虎的性格、胡须的弯曲度等)来进一步完善“老虎”这个概念。这个过程就是一个由简到繁的认知过程,是一个从粗粒度到细粒度的信息处理过程。
概念认知学习，主要由形式概念分析，粗糙集，粒计算，认知计算等理论支撑。所以要实现概念学习必然要从这些理论知识或算法入手。
总结
由于我只学习了粒计算，对概念学习也只是个初步的了解，我就只能介绍到这了，之后我会一个一个把我的详细几个板块的学习笔记发出来给大家分享，谢谢。
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