已閱讀1頁,還剩46頁未讀, 繼續(xù)免費閱讀
版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認領(lǐng)
文檔簡介
1、 本文研究者提出假設(shè),分類學習者主要關(guān)注診斷性信息,即范疇間信息;推理學習者主要關(guān)注典型性信息,即范疇內(nèi)信息,并通過實驗對此假設(shè)進行了驗證?! ”狙芯堪▋蓚€實驗。兩個實驗中,被試先要通過分類學習或推理學習來學習范疇A和范疇B,達到學習標準以后進行測試。實驗1要求被試從成對呈現(xiàn)的項目中選擇一個更典型的A。并且要求被試將典型的A和典型的B畫出來。實驗2要求被試對所呈現(xiàn)的單個項目進行典型性評定。測試中所呈現(xiàn)項目診斷性程度或典型性程度
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 分類學習中分散效應及其認知機制的研究.pdf
- 集成分類學習算法研究.pdf
- 不同類別結(jié)構(gòu)的分類和推理學習.pdf
- 基于自動編碼器的半監(jiān)督表示學習與分類學習研究.pdf
- 風險管理方法分類學習
- 基于分類學習的人臉識別算法研究.pdf
- 小學單詞分類學習用品
- 基于Adaboost分類學習的醫(yī)學圖像檢索.pdf
- 魯棒的大間隔分類學習方法研究.pdf
- 學習、教學和評估的分類學(布魯姆教育目標分類學修訂版)
- 基于分類學習的鐵路客票銷售預警技術(shù)研究.pdf
- 案例推理學習支持系統(tǒng)探究.pdf
- 模式識別中分類器學習能力與泛化性的改進.pdf
- 基于改進群體智能算法的數(shù)據(jù)分類學習模型研究.pdf
- MapReduce框架下的貝葉斯文本分類學習研究.pdf
- 基于跨領(lǐng)域分類學習的產(chǎn)品評論情感分析.pdf
- 基于信度網(wǎng)的不確定性推理、學習與分類研究.pdf
- 合情推理與數(shù)學學習.pdf
- 漢語學習動機及相關(guān)學習策略的對比研究.pdf
- 基于支持向量機的半監(jiān)督式分類學習方法.pdf
評論
0/150
提交評論