机器学习的研究综述共93页
机器学习综述
训练集[6]：在已知数据中选取的用来模拟曲线的数据。
测试集[6]：在已知数据中用来测试模拟曲线精确度的数据。
为了检验模拟曲线的精确度，在实际操作过程中，我们经常按照一定的比例（如8:2,7:3）把获得的数据划分为训练集和测试集。
这样做的原理是，当我们拟合模型时需要完全依靠训练集里的数据完成拟合。
尽管对训练集数据来说，该模型是比较精确无误的，但我们并不能保证当它应用在其他数据时，还保持着较高贴合度。
所以需要用测试集来验证模型的精确度。
显然，将一部分数据固定分为训练集，另一部分为测试集，仅验证一次也有可能会出现模型精确度有偏差的情况。
因此，为了减少数据划分给模型带来的影响，在实际应用中，我们通常采用s交叉验证法[6]。
s交叉验证法：我们先将数据分为s等份，留存第一份测试数据，其余s-1份作为训练数据进行训练和评估。
第一次，我们用第1份做测试，第二次用第2份，第n次用第n份（1≤n≤S）做测试。
就这样进行s次，从中挑出拟合度最好，精确度最高的模型作为预测模型（注：s的选择要满足训练集样本数量占总体数量一半以上）。
■1.2 欠拟合与过拟合在机器学习得出训练模型时，我们经常会遇到两种结果，一种是欠拟合[6]，一种是过拟合[6]。
产生原因：模型未能准确地学习到数据的主要特征。
解决策略：我们可以尝试对算法进行适当的调整，如使算法复杂化（例如在线性模型中添加二次项、三次项等）来解决欠拟合问题。
过拟合：顾名思义，指的是模型出现拟合过度的情况。
过拟合表现为模型在训练数据中表现良好，在预测时却表现较差，如图2所示。
price图2 过拟合示意图产生原因：这是源于该模型过度学习训练集中数据的细节，而这种随机波动并不适用于新数据，即模型缺乏普适性，所以模型在预测时表现较差。
解决策略：可以通过扩大训练集数据容量的手段，降低噪声对模型的干扰，以达到使模型学习到更多数据关键特征的目的。
■1.3 分类与回归监督学习在生活中应用广泛。
人工智能_机器学习的主要策略综述
机器学习的主要策略综述摘要: 机器学习是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，是使计算机具有智能的根本途径；机器学习也是一个交叉的学科，它综合并汲取了概率统计、神经生物学、信息论、控制论、计算复杂性理论、哲学等学科的知识，并以它们作为研究基础，已经在数据挖掘、语音识别、图像识别、机器人、生物信息学、信息安全、遥感信息处理等领域取得了瞩目的成果。
本文对机器学习的一些主要策略的基本思想进行了较全面的介绍,同时介绍了一些最新的进展和研究热点。
关键词: 机器学习; 学习策略; 支持向量机; 强化学习; 遗传算法1.机器学习研究的背景、基本概念及学习系统1.1基本概念目前在机器学习研究领域影响较大的是H. Simon 的观点:学习是系统中的任何改进,这种改进使得系统在重复同样的工作或进行类似的工作时,能完成得更好。
学习的基本模型就是基于这一观点建立起来的。
机器学习就是要使计算机能模拟人的学习行为,自动地通过学习获取知识和技能,不断改善性能,实现自我完善。
机器学习研究的就是如何使机器通过识别和利用现有知识来获取新知识和新技能。
作为人工智能的一个重要的研究领域,机器学习的研究工作主要围绕学习机理、学习方法、面向任务这三个基本方面的研究。
1.2学习系统一个学习系统必须具有适当的学习环境,一定的学习能力,并且能应用学到的知识求解问题,其目的是能提高系统的性能。
一个学习系统一般应该由环境、学习、知识库、执行与评价四个基本部分组成。
各部分的关系如图1 所示。
图1 学习系统的基本结构在图 1 中,箭头表示信息的流向;环境指外部信息的来源,它将为系统的学习提供有关信息;学习指系统的学习机构,它通过对环境的搜索取得外部信息,然后经过分析、综合、类比、归纳等思维过程获得知识,并将这些知识存入知识库中;知识库用于存储由学习得到的知识,在存储时要进行适当的组织,使它既便于应用又便于维护;执行与评价由执行和评价两个环节组成,执行环节用于处理系统面临的现实问题,即应用学习到的知识求解问题,如定理证明、智能控制、自然语言处理、机器人行动规划等;评价环节用于验证、评价执行环节的效果,如结论的正确性等。
《2024年深度学习相关研究综述》范文
《深度学习相关研究综述》篇一一、引言深度学习作为机器学习的一个分支，近年来在人工智能领域中获得了显著的突破与成功。
随着数据量的不断增加以及计算能力的提高，深度学习已经逐渐成为了众多领域研究的热点。
本文将对深度学习的基本原理、研究进展以及当前主要研究方向进行综述，旨在为读者提供一个清晰、全面的认识。
二、深度学习的基本原理深度学习是指一类基于神经网络的机器学习方法，通过构建深度神经网络，实现复杂的非线性映射，使机器能够在图像识别、语音识别、自然语言处理等任务中取得卓越的表现。
深度学习的基本原理包括神经网络的构建、前向传播和反向传播等过程。
三、深度学习的研究进展自深度学习概念提出以来，其在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了显著的成果。
特别是随着深度神经网络的不断发展，其在各类大型比赛中的表现越来越出色。
如：在ImageNet大规模图像识别挑战赛中，基于深度学习的算法取得了历史性的突破；在语音识别领域，深度学习技术已经可以实现在不同噪音环境下的高质量语音识别；在自然语言处理领域，基于深度学习的算法实现了自然语言生成和翻译等方面的技术革新。
四、深度学习的研究方向目前，深度学习领域的研究主要集中在以下几个方面：1. 卷积神经网络：针对图像和视频处理领域，卷积神经网络已经成为了一种有效的深度学习方法。
研究者们通过不断改进网络结构、优化参数等手段，提高了其在各类任务中的性能。
2. 循环神经网络：针对自然语言处理等领域，循环神经网络的应用逐渐得到关注。
通过利用序列数据之间的依赖关系，循环神经网络在文本生成、语音识别等方面取得了显著的成果。
3. 生成式对抗网络：生成式对抗网络是一种无监督学习方法，通过生成器和判别器之间的竞争与协作，实现数据的高质量生成和增强。
在图像生成、视频生成等领域具有广泛的应用前景。
4. 迁移学习与小样本学习：随着深度学习应用场景的扩大，如何在有限的数据下进行有效的学习和预测成为了一个重要的研究方向。
机器学习综述
人工智能机器学习综述摘要：机器学习（Machine Learning）是人工智能领域的一个核心研究方向。
它是一个多学科交叉的产物，它吸取了概率统计、神经生物学、信息论、控制论、计算复杂性理论、哲学等学科的成果。
在很多应用领域发挥了重要的实用价值，特别是在数据挖掘、语音识别、图像识别、机器人、生物信息学、信息安全、遥感信息处理等领域取得了瞩目的成果。
关键词：人工智能；机器学习；数据挖掘；强化学习引言根据反馈的不同，机器学习可以分为监督学习或称为有导师学习（supervised learning, SL）、无监督学习或称为无导师学习（unsupervised learning, UL）和强化学习(reinforcement learning，RL)三大类[2]。
其中监督学习方法是目前研究得较为广泛的一种，该方法要求给出学习系统在各种环境输入信号下的期望输出，在这种方法中，学习系统完成的是与环境没有交互的记忆和知识重组的功能。
典型的监督学习方法包括决策树学习ID-5算法、BP算法、贝叶斯分类算法、SVM算法等。
无监督学习方法主要包括各种自组织学习方法，如聚类学习、自组织神经网络学习等。
强化学习是指从环境状态到行为映射的学习，以使系统行为从环境中获得累计奖励值最大，包括蒙特卡洛法、时序差分法、Q学习法等。
从本质上讲，机器学习就是要使计算机能模拟人的学习行为，自动地通过学习获取知识和技能，不断改善性能，实现人工智能。
随着计算机网络技术的发展，各行各业积累的数字化数据越来越多，如微博的数字化、聊天记录的数字化、视频探头信息的数字化，大数据（Big Data）成为当今流行的研究主题，在这种潮流下，如何对这些数据进行分析，从中发现蕴涵的规律及有价值的信息，机器学习我想将有一席用武之地。
研究现状及发展趋势一般来说，机器学习的研究起点最早可追溯到19世纪末的神经科学，特别是James发现了神经元是相互连接的现象。
随后，在20世纪30年代，McCulloch和Pitts发现了神经元的“兴奋”和“抑制”机制，20世纪中叶，Hebb发现了“学习律”，等等。
机器学习及其相关算法综述
类别1：随机森林算法
随机森林是一种监督学习算法，它通过构建多个决策树并取其输出的平均值 来进行预测。该算法具有高效、可解释性强、擅长处理特征空间较大的数据集等 优点，被广泛应用于分类和回归问题。随机森林算法还具有较好的抗噪声能力和 对非线性关系的建模能力。
类别2：神经网络算法
神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，它能够模拟复杂的非线性 映射关系。监督学习是神经网络算法的核心，其中最广泛的应用是深度学习。深 度学习算法能够自动提取数据中的特征，避免了手工设计特征的麻烦，大大提高 了算法的效率和应用范围。
未来的研究方向可以包括发掘更多的量子机器学习算法、研究算法的理论基 础和性质、探索更有效的训练方法和优化技术，以及寻找更多的应用场景等。
引言
机器学习是人工智能领域中最具潜力的分支之一，它让计算机系统能够从数 据中自动学习并改进自身的性能。从监督学习到无监督学习，再到强化学习，机 器学习算法的种类繁多。本次演示将介绍机器学习的五大类别及其主要算法，帮 助读者了解这一领域的发展现状和研究趋势。
未来，机器学习经典算法将继续发挥重要作用，但也需要一些问题和方向。 首先，需要研究如何处理高维数据和大规模数据，以提高算法的效率和准确性； 其次，需要研究如何提高算法的鲁棒性和泛化能力，以避免过拟合和欠拟合现象； 最后，需要研究如何将机器学习与其他技术（例如深度学习、强化学习和自然语 言处理等）进行融合和创新，以应对更多复杂和多样的应用场景。
四、结论
本次演示对机器学习的基本概念、相关算法和应用案例进行了综述。机器学 习已经广泛应用于图像处理、语音识别、自然语言处理等众多领域，并取得了显 著的成果。然而，现有的机器学习算法仍存在一些问题，如过拟合、欠拟合和解 释性不足等。
李群机器学习研究综述
Ｌ ＭＬ 作 为 机 器 学 习 领 域 的一 种 新 的 学 习 方 法 ， ） 一
方 面 继 承 流 形 学 习 的 优 点 ， 一 方 面 借 用 李 群 的 思 另
想 ， 成 了具 有 创 新 特色 的学 习范 式．自 ２ ０ 形 ０ ４年 提 出至今 ｌ ， 】 已引 起 加 拿 大 、 尔 兰 、 兰 、 大利 、 爱 芬 意
摘
要
文 中简 述 了 李 群 机 器 学 习 的 相 关 研 究 内 容 ， 括 李 群 机 器 学 习 的 概 念 、 理 假 设 、 数 学 习模 型 、 何 学 包 公 代 几
习 模 型 、 ｙ ｋｎ图 的几 何 学 习 算 法 、 子 群 、 群 分 类 器 的设 计 、 道 生 成 学 习算 法 等 ． Ｄｎｉ 量 辛 轨
Ａｂ ｔ ａ ｔ ｓ ｒ ｃ
Ｔｈｉ ａ ｒｓ ｓ ｐ ｐｅ ｕｍｍ ａ ｉｅ ｈｅｒ ｌ ｖ ｎｔｒ ｓ ａ ｃ ｆＬｉ ｒ ｕ ｃ ｉ ｅ ｒ ｎ ｒｚ ｓｔ ｅｅ ａ ｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｅ ｇ ｏ ｐ ｍａ ｈ ｎｅ ｌａ ｎｉ ｇ，ｉ ｌ ｉ ｎｃｕｄ ｎｇ：
关 键 词 李 群 机 器 学 习 ； 理 假 设 ； 群 ； 类 器 公 李 分
中 图法 分 类 号 ＴＰ１ ８ ＤＯＩ号 ：１ ． ７ ４ Ｓ ． ． ０ ６ ２ １ ． ｌ １ ０３２／ ＰＪ１１．００Ｏ１５
Ｓｕ ｖ ｙ ｏ ｅ Ｇ ｒ ｕ ａ ｈｉ ｅ Ｌｅ ｒ ｎｇ ｒ ｅ ｎ Ｌｉ ｏ ｐ Ｍ ｃ ｎ ａ ｎｉ
方法 相 比有 明显 优势 ， 李群 的概 念 可 以看 出 ， 包 从 它 含 了微 分流形 和 群 的 内容 ； 分 流 形 包 含 了 拓 扑 流 微 形 和微 分结 构． 这套 理论 系统 ， 给 我们提 供 了描 述 既
最新机器学习研究：综述 - Read ppt课件
泛化能力的几何解释(示意图)
线性可分问题
n 定理： n 如果一个样本集合是线性可分的，它们一
定可以构成两个不相交的闭凸集。 n 这样，线性可分问题变为计算两个闭凸集
的最大边缘问题。
线性不可分问题
n 划分问题：怎样获得两个不相交 的闭凸集。
n 泛化问题：怎样使两个闭凸集之 间的距离最大。
核技术
n 可以证明，一定存在一个映射，称为核函 数，将在欧式空间定义的样本映射到特征 空间(一个更高维的空间)，使得在特征空 间上，样本构成两个不相交的闭凸集。
n 研究核函数选择的技术称为核技术。
SVM
n 给定核函数，如果它可以保证将样本集合 在特征空间变换为两个不相交的闭凸集， 则对这个样本集合的最大边缘可以通过二 次规划、计算几何等方法获得。由此，可 以获得支持向量。
三个要求
n 一致性假设：机器学习任务的本质。 n 对样本空间的划分：决定对样本的有
效性。 n 泛化能力：决定对世界的有效性。
一致性假设
n 假设世界W与被观察的对象集合Q具 有某种相同的性质。
n 称为一致性假设。
基于统计的假设
n 原则上说，存在各种各样的一致性假 设。
n 在统计意义下，一般假设： n W与Q具有同分布。或， n 给定世界W的所有对象独立同分布。
其泛化能力不同，泛化能力最强的划分就 是我们希望的分类器。
Duda的泛化能力描述
n 以样本个数趋近无穷大来描述模型的 泛化能力。
n 泛化能力需要使用世界W来刻画，是 无法构造的判据。
n 均方差可作为目标函数。
评述
n 由于人们没有找到基于样本集合Q的描述 泛化能力的数学工具。另外，线性不可分 问题是一个困难。
机器学习综述
机器学习综述
机器学习综述
从海量数据中抽取有价值的信息
机器学习的任务是分类，将实例数据划分到合适的分类中
⼀般是使⽤训练集样本作为算法的输⼊，训练完成之后输⼊测试样本
监督学习
已知类别的样本，知道预测什么，从标记的训练数据集推断⼀个功能的机器学习任务
常见的监督学习包括分类和回归
knn算法
朴素贝叶斯算法
⽀持向量机
决策树
线性回归
局部加权线性回归
Ridge回归
lasso最⼩回归系数估计
⽆监督学习
数据没有类别信息，也不会给定⽬标值。
将数据集分成由类似的对象组成的多个类的过程叫做聚类，将寻找描述数据统计值的过程称之为密度估计
k-means
DBSCAN
最⼤期望算法
如何选择合适的算法
若是预测⽬标变量的值，可以选择监督算法
若需要将数据化为离散的组，则需要进⾏聚类
需要考虑数据是离散变量还是连续变量，特征值中是否存在缺失值，是何种原因造成的缺失值，数据中是否存在异常值，某个特征发⽣的频率如何
分析步骤
收集数据
处理数据
分析数据，可以通过图形的展⽰
训练算法（针对监督学习的，⽆监督学习不需要训练算法
评估算法
应⽤
需要掌握的python的⼏个库
numpy
pandas
scikit-learn
待补充。
机器学习综述
在学习过程的一致性、收敛性研究中，还涉及到三个重要概念：VC熵，退火的VC熵，生长函数。这里均以模式识别问题的指示函数为例进行说明，实函数集的情况是指示函数集情况的推广。
设Q(z,α)，α 是一个指示函数集，考虑样本 ，定义一个量 ，代表用指示函数集中的函数能够把给定的样本分成多少种不同的分类，即表征函数集在给定数据集上的多样性。则
2
机器学习的经典定义是1997年Tom M. Mitchell在“MachineLearning”一书中提出的“计算机利用经验改善系统自身性能的行为。”这是一个相当宽泛的说明，将“机器”限定在“计算机”，而对学习的定义则过于宽泛以致不便理解。人们通常所说的“学习”是指通过对已知事实的分析、归纳、演绎，形成新的知识，其目的在于对未知的事实能做出比较符合实际的判断、指导和预测。其中有四个关键要素：已知事实、学习方法、新的知识、预判未来。其关系如图1所示。
2.3
增强机器学习(reinforcement learning)的本质是对变化的环境相适应。最早的思想体现在1948年Wiener著作的“控制论”中，逐渐发展成一类重要的研究课题——自适应控制。
将自适应控制的原理应用于机器学习领域就是：设计一组规则，使用这组规则求解问题，如果能够解决当前环境所提出的问题，支持获得这个解答的所有规则就被增强，否则被减弱。这个过程在分类器系统中称为桶队算法。如果所有规则均不能解决环境所提出的问题，就使用遗传算法进行学习，产生新的规则，直到可以适应环境。也就是说，其规则集是动态变化的，使用遗传算法求解问题的同时改变规则集。
模式识别方法中VC维的直观定义是：对一个指示函数集，如果存在h个样本能够被函数集中的函数按所有可能的2h种形式分开,则称函数集能够把h个样本打散；函数集的VC维就是它能打散的最大样本数目h。若对任意数目的样本都有函数能将它们打散，则函数集的VC维是无穷大。有界实函数的VC维可以通过用一定的阈值将它转化成指示函数来定义。
机器学习的主要策略综述
机器学习的主要策略综述一、本文概述随着大数据时代的到来，机器学习作为领域的重要分支，已经在诸多领域产生了深远的影响。
本文旨在综述机器学习的主要策略，从而帮助读者更好地理解和应用这一强大的工具。
我们将从机器学习的基本概念出发，深入探讨监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习等核心策略，以及近年来兴起的深度学习、迁移学习等前沿技术。
本文还将对各种策略的应用场景和优缺点进行详细的对比分析，以期为机器学习的实践者提供有益的参考。
在本文的综述过程中，我们将注重理论与实践相结合，既介绍各种策略的理论基础，也通过实例分析展示其在实际应用中的效果。
我们希望通过这样的方式，让读者能够全面而深入地了解机器学习的各种策略，从而在实际工作中更加灵活、有效地运用这些策略解决问题。
本文旨在为机器学习领域的初学者和实践者提供一个全面、系统的学习指南，同时也希望能够为相关领域的研究者提供有价值的参考信息。
我们期待通过这篇综述文章，能够推动机器学习领域的进一步发展和应用。
二、监督学习监督学习是机器学习中最常见且广泛应用的一种策略。
在监督学习中，模型通过从标记的训练数据中学习，以预测新数据的输出。
训练数据包含输入和对应的期望输出，这种数据标记的过程通常由人类专家完成。
监督学习的主要目标是让模型在接收到新的输入时，能够准确地预测出对应的输出。
在监督学习中，根据输出变量的类型，我们又可以将其分为回归问题和分类问题。
回归问题中，输出变量是连续的，如预测房价、股票价格等；而在分类问题中，输出变量是离散的，如识别图像中的物体类别、判断邮件是否为垃圾邮件等。
一些常见的监督学习算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机（SVM）以及深度学习中的神经网络等。
这些算法通过不断地优化模型参数，以最小化预测输出与实际输出之间的误差，从而实现从训练数据中学习。
然而，监督学习也面临一些挑战。
收集大量高质量、准确标记的训练数据通常需要大量的人力和时间投入。
机器学习算法综述
机器学习算法综述近些年来，随着⼤数据、云计算、移动互联⽹、⼈⼯智能技术的兴起，“机器学习”成为了⾏业内炙⼿可热的⼀个名词。
从通信互联⽹领域的专家，到各式各样的企业，甚⾄到普通的⽼百姓，都对“机器学习”技术略知⼀⼆。
那么，机器学习到底是什么，它与我们常见的“⼈⼯智能”、“神经⽹络”、“数据挖掘“等相似概念都有什么关系？机器学习有那些基本分⽀、基本⽅法？在本⽂中，我们将⽤最简单易懂的语⾔解释这些问题。
问题⼀：“机器学习”和“⼈⼯智能”的关系是什么？随着“机器学习”⽕起来的还有⼀个词语，即“⼈⼯智能”。
每个⼈都肯定还记得不久以前的AlaphGo，随着机器打败围棋顶级⾼⼿李世⽯，⼈们也不得不感叹：“⼈⼯智能”时代真正到来了。
那么，“机器学习”和“⼈⼯智能”的关系到底是什么尼？其实，“⼈⼯智能”是⼀个很⼤的学科领域，⾥⾯包含很多⼦领域，如“机器学习”，“数据挖掘”，“模式识别”，“⾃然语⾔处理”等。
这些⼦领域可能有交叉，但侧重点往往不同。
⽐如”机器学习“就⽐较侧重于算法⽅⾯。
总的来说，“⼈⼯智能”是⼀个学科领域，是我们研究的最终⽬的，⽽”机器学习“是这个领域中⽐较核⼼的，⽐较重要的，侧重于算法的⼀门学科，可以说，“⼈⼯智能”和“机器学习”是包含与被包含的关系。
问题⼆：“机器学习”和“神经⽹络”、“深度学习”的关系是什么？最近，“神经⽹络”、“深度学习”等词⼤⽕，很多⼩伙伴可能就⽐较疑惑这⼆者和”机器学习“是什么关系。
事实上。
机器学习主要是研究各种算法的，经典的机器学习算法有⼏个⼤类：回归算法、决策树、贝叶斯算法、⽀持向量机、神经⽹络、聚类等等。
看到这⾥⼤家应该懂了，“神经⽹络”只是“机器学习”诸多算法中的⼀种。
在机器学习的多种算法中，可能随着时代的变化和技术的应⽤，在某⼀个特定的时间段⾥某⼀种特定的算法会⽐其他算法⽕爆，这也是为什么近⼏年许多即使不了解”机器学习“的⼈也对”神经⽹络“略有知晓的原因。
“深度学习”其实范围更⼩，它是“神经⽹络”算法中的⼀种。
机器学习综述
继续提问：如何解释和定义“符合常理”？
22/60
使用极大似然估计解释最小二乘
23/60
似然函数
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对数似然
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计算极大似然函数的最优解
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最小二乘意义下的参数最优解
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广义逆矩阵（伪逆）A AT A 1 AT
留一验证
意指只使用原本样本中的一项来当做验证资料， 而剩余的则留下 来当做训练资料。 这个步骤一直持续到每个样本都被当做一次验 证资料。 事实上，这等同于 K-fold 交叉验证是一样的，其中K为 原本样本个数。
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泛化能力
概括地说，所谓泛化能力（generalization ability） 是指机器学习算法对新鲜样本的适应能力。学习的 目的是学到隐含在数据对背后的规律，对具有同一 规律的学习集以外的数据，经过训练的算法也能给 出合适的输出，该能力称为泛化能力。
P(R|c1)=2/4 P(R|c2)=1/3 P(c1)=P(c2)=1/2 如果摸到一个红球，那么，这个信封有1美元的概率 是0.6 如果摸到一个黑球，那么，这个信封有1美元的概率 是3/7
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朴素贝叶斯的假设
一个特征出现的概率，与它相邻的特征没有 关系（特征独立性）
通常期望经训练样本训练的算法具有较强的泛化能 力，也就是对新输入给出合理响应的能力。应当指 出并非训练的次数越多越能得到正确的输入输出映 射关系。算法的性能主要用它的泛化能力来衡量。
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VC维
对于一个分类H，我们定义它的Vapnik Chervonenkis dimension, 记做VC(H)：指的是 能够被H打散的最大集合的数目。
机器学习技术研究进展综述(收藏版)
机器学习技术研究进展综述度量学习度量是计量的准则。
脱离度量，收集的数据、分析的结果也就丧失了物理意义和现实指征。
而距离的度量对众多机器学习方法的性能都起到了决定性作用：例如在分类方法中，K近邻分类器、使用了高斯核的核方法；在聚类方法中，K均值聚类、谱聚类方法都与距离度量密切相关。
一般来说，对于任意样本x, y, z而言，距离度量函数需要满足自反（任意样本到自身的距离为0）、对称（x到y的距离等于y到x的距离）、非负（任意样本对之间的距离大于等于0）以及直递（三个样本之间的距离满足三角不等式）等性质。
为了适应不同的具体应用场景，人们提出了诸如闵可夫斯基距离（欧几里得距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离均为其特例）、马氏距离、海明距离等距离度量函数，并针对某些特定问题，提出了一些衍生距离度量，例如，动态时间规整距离DTW错误!未找到引用源。
, 推土机距离EMD错误!未找到引用源。
等。
随着机器学习应用面的日益拓展，通过人工设计或定义特定的衍生距离度量函数未必吻合面对的问题，因此，通过学习获得问题相关的度量成为研究主题，卡内基梅隆大学机器学习系的邢波教授于2003年提出了距离度量学习错误!未找到引用源。
在随后的10余年里，各类距离度量学习方法不断被提出，并在诸如社交网络连接预测、强化学习的状态连接学习、信息检索与推荐、身份验证、甚至医疗效果评估等方面都获得了广泛应用。
对距离度量学习的研究首先始于对马氏距离的深入探讨。
对于任意两个d维样本，其马氏距离的平方定义为.其中M是度量矩阵，并且为了保持距离的非负对称性，M应当为对称半正定矩阵。
一般的距离度量学习针对度量矩阵M展开。
例如：E. Xing等人提出的距离度量学习方法在已知某些样本在语义层面相似、某些样本相异的语境下，通过引入必连（must-link）和勿连（cannot link）约束集概念（分别记为和，即相似样本组成的样本对属于必连约束集、相异样本对属于勿连约束集），学习出一个满足给定约束的度量矩阵，为此设法学到一个M，使相似样本间距离尽量小、同时相异样本间距离尽量大，即优化如下式所列的约束优化问题错误!未找到引用源。
《2024年深度学习相关研究综述》范文
《深度学习相关研究综述》篇一一、引言深度学习作为机器学习的一个分支，近年来在人工智能领域中获得了显著的突破与成功。
随着计算机技术的不断进步和大数据的迅速增长，深度学习已经在许多领域得到了广泛应用，如图像识别、语音识别、自然语言处理、机器翻译等。
本文旨在全面综述深度学习的基本原理、发展历程、主要研究成果以及未来发展趋势。
二、深度学习的基本原理深度学习是通过模拟人脑神经网络的工作方式，实现从输入数据中提取高层次特征的方法。
其基本原理包括神经网络的构建、前向传播与反向传播、优化算法等。
神经网络由多个层次组成，每个层次包含多个神经元，通过激活函数将输入数据转化为输出。
前向传播是指将输入数据从输入层传递到输出层的过程，而反向传播则是通过计算损失函数梯度来调整网络参数的过程。
优化算法则用于寻找使损失函数最小的网络参数。
三、深度学习的发展历程深度学习的研究始于上世纪80年代，经历了多年的发展，逐渐形成了现在的技术体系。
早期，神经网络由于计算资源的限制和缺乏有效的训练方法而发展缓慢。
随着计算机技术的进步和大规模数据集的涌现，深度学习开始得到广泛应用。
近年来，深度学习的研究成果层出不穷，如在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著进展。
四、深度学习的主要研究成果1. 图像识别：深度学习在图像识别领域取得了重要突破，如卷积神经网络（CNN）在计算机视觉任务中表现优异，实现了对图像的准确分类和识别。
2. 语音识别：基于深度学习的语音识别技术已经广泛应用于语音助手、智能客服等领域，实现了高精度的语音转文字和语音合成等功能。
3. 自然语言处理：深度学习在自然语言处理领域也取得了重要进展，如循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）在文本分类、机器翻译等领域发挥了重要作用。
4. 其他领域：除了上述领域外，深度学习在推荐系统、医疗影像分析、无人驾驶等领域也取得了重要应用。
五、深度学习的挑战与未来发展趋势尽管深度学习在许多领域取得了显著成果，但仍面临一些挑战和问题。
机器学习的发展现状及其相关研究概要
机器学习在生物信息学、医学和金融等领域的应用研究
要点了广泛 应用，如基因序列分析、蛋白质结构 预测等，为生物医学研究提供了重要 的技术支持。
要点二
在医学中的应用
机器学习可以应用于医学图像分析、 疾病诊断、药物研发等领域，提高医 疗效率和精度。
要点三
强化学习、迁移学习、自监督学习等 新型机器学习方法逐渐成为研究热点 。
跨领域应用也是机器学习的一个重要 趋势，例如在医疗、金融、能源等领 域都有广泛的应用。同时，随着数据 隐私和伦理问题的关注度提高，如何 保障数据安全和隐私保护也成为机器 学习发展的重要课题之一。
02
机器学习的现状
机器学习的应用领域
机器学习的发展现状及其相关研 究概要
xx年xx月xx日
contents
目录
• 机器学习的发展历程 • 机器学习的现状 • 机器学习在相关领域的研究概要 • 机器学习的未来展望
01
机器学习的发展历程
机器学习的起源与早期发展
01
机器学习的起源可以追溯到上世纪50年代，当时科学家们开始研究如何让计算 机具备学习人类行为的能力。早期的研究主要集中在模式识别、统计学习和人 工神经网络等领域。
在金融领域的应用
机器学习可以应用于风险评估、信用 评分、股票预测等领域，为金融行业 提供了更准确和高效的风险管理和决 策支持。
04
机器学习的未来展望
机器学习的发展方向与趋势
深度学习与强化学习
随着技术的进步，深度学习和强化学习将继续发挥重要 作用，为机器学习提供更强大的算法和工具。
边缘计算与实时分析
计算资源与效率
由于深度学习需要大量的计算资源，训练模型的 时间较长，因此对于一些实时性要求高的应用可 能不太适用。
机器学习与网络安全技术研究综述
机器学习与网络安全技术研究综述近年来，随着互联网的蓬勃发展和信息技术的进步，网络安全问题变得日益突出。
恶意软件、网络钓鱼、黑客攻击等威胁不断涌现，给个人、企业以及国家的网络安全带来了巨大的挑战。
为了有效应对这些威胁，机器学习等相关技术被广泛运用于网络安全领域。
本文将对机器学习与网络安全技术研究现状进行综述。
一、机器学习在网络安全中的应用1. 威胁检测与预测：机器学习算法可以通过分析大量的网络数据和恶意软件样本，建立模型来识别和预测网络中的威胁。
这种方法可以帮助企业和组织快速发现潜在的安全问题，并采取相应的措施进行防范和应对。
2. 基于行为分析的安全机制：机器学习在网络安全中的另一个应用是通过监测和分析用户行为来检测潜在的安全威胁。
通过对用户的行为数据进行建模和分析，可以识别异常行为，并及时发出警报或采取相应的控制措施，从而提高网络的安全性。
3. 入侵检测：机器学习在入侵检测系统中的应用已经取得了显著的成果。
传统的入侵检测方法通常基于规则或特征匹配，但这种方法往往无法应对新型的攻击方式和威胁。
机器学习可以通过学习已知的攻击模式，识别出潜在的未知攻击，并进行相应的响应和防御。
二、机器学习在网络安全中的挑战1. 数据质量和数量：机器学习算法对于数据的质量和数量有很大的依赖性。
在网络安全领域，恶意软件和攻击数据往往是非常有限且分布不均匀的，这给机器学习算法的训练和评估带来了很大的困难。
2. 漏洞和对抗性：由于网络安全领域的快速发展，攻击者也在不断改变和演化其攻击方式。
攻击者可能会针对机器学习算法的弱点进行对抗，通过伪造数据、模糊攻击或混淆行为等手段来规避安全机制，这给机器学习在网络安全中的应用带来了挑战。
3. 隐私问题：机器学习算法需要收集和分析大量的用户数据来进行训练和推断。
然而，在网络安全领域，用户的隐私和个人信息安全是非常重要的。
因此，如何在保证网络安全的前提下保护用户的隐私成为了一个不容忽视的问题。
机器学习综述
机器学习综述摘要：为了对高层次结构的抽象的表示，需要有能够对深层结构学习的模型。
深层结构是由非线性的多层次组成，如神经网络有许多隐藏的层。
深层结构的参数优化是一项困难的任务，例如最近提出的深信念网络（DBN）学习算法很好解决了该问题并取得了一定的成功。
深度学习是机器学习中一个非常接近AI的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络。
关键词：神经网络，无监督，深度学习，AI1 引言机器学习的核心是学习。
机器学习的研究主旨是使用计算机模拟人类的学习活动,它是研究计算机识别现有知识、获取新知识、不断改善性能和实现自身完善的方法。
机器学习研究的就是如何使机器通过识别和利用现有知识来获取新知识和新技能。
它是人工智能的一个重要的研究领域。
这里的学习意味着从数据中学习, 它包括有监督学习( Supervised Learning )、无监督学习( Unsupervised Learning) 和半监督学习( Semi- Supervised Learning )三种类别。
目前在机器学习研究领域影响较大的是H. Simon 的观点:学习是系统中的任何改进,这种改进使得系统在重复同样的工作或进行类似的工作时,能完成得更好。
学习的基本模型就是基于这一观点建立起来的。
深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。
深度学习是无监督学习的一种。
深度学习的概念源于人工神经网络的研究。
含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。
深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。
深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。
基于深信度网(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。
此外Lecun等人提出的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法，它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。
机器学习综述论文 [统计机器学习中的特征选择方法综述]
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《机器学习综述论文[统计机器学习中的特征选择方法综述]》摘要：我指出数据代我鼓励人们从问题开始学习而不是从工具开始，这些模块选择(无论是单独使用还是组合)取你要问题并且你可以以你方式更地完成成功机器学习项目，我看到些、成熟组织从些灵活公司选择软件类似公司和B这样公司机器学习嗡嗡声下许多人加入了从事机器这行业因越越多人学习机器那么机器学习方法有哪些?下面是编分享给机器学习方法希望喜欢!机器学习方法从心开始先前kg Bg ? k Bl Q 我指出数据代我鼓励人们从问题开始学习而不是从工具开始这道理样适用机器学习领域我们如今生活年代让人兴奋是我们可以提出真正无所畏惧问题因我们已不再受到硬件或软件限制首先花彻底弄清楚你正问题类型使用五什么(问什么?五次)方法追朔问题根根据我验我发现了些常规形式L(收入)哪是我们有利可图产品、客户、期望等采取什么行动可以获取利益?这是扩展市场细分和商业智能报告使用数据和人工智能领域新工具我们可以分析海量数据和组或者做出高精和细微差别预测B L (成代价)我们操作程效率低下地方有哪些如何优化才能降低成?这也是扩展传统报表技术消费者验促使消费者佳积极消费历因素是什么要怎么做才可以提升它?除了上面提到方法和工具推荐引擎(类似z和lx)这领域里也扮演了重要角色面向客动助手也成可能知识发现策支持我们从已知信息能够挖掘到什么新知识并且应该如何使用它做出策呢?这是我人喜欢方向我职业生涯部分都做这策支持工具已出现了段但技术进步持续地提高了计算机处理分析能力让我们从处理分析能力限制里脱出不用担心处理能力不足从而专发现智能机器软件其他领域都集使企业或消费者变得更然而这领域专创造智能机器处理世界上特定问题从导航真实世界到数据实分析和反应机会仍然存即使你不是核心软体开发公司如你这领域有商业理念你可以永远与那些能给你生活带愿景人合作如这些问题带领你寻非技术性方案那么请不要惊讶有候方案并不是实现软件而是从人以及处理方法上做改进比如我曾被带助出版社组织评估新分析工具挖掘详细信息我发现他们面临真实问题是创新者窘境任何种新技术都可能腐蚀他们已存商业模式除非他们先己市场上混乱我对给出了些适技术改进方法但我还是鼓励他们把部分精力集商业模式问题上你可能也会发现很多传统商业智能工具都是有必要或许你有不要人工智能数据规模问题请牢牢记住成功往往是问正确问题而不是挑选闪亮新玩具机器学习方法二识别机器学习类别尽管供应商和算法多让人有些眼花缭乱但事实上机器学习方法只有那么几类首先从你要问题开始识别方法然你就可以缩供应商和支持方法佳工具这看起可能很明显但我都不知道有多少次看到些公司理或方法前就开始使用特定工具了(还有其它吗?)常见方法如下r xr(特征提取)这种方法要类似、图像、视频、音频原始输入然提取可以随机器学习算法使用相关特征和模式这与其身并不是息息相关但却是重要预处理步骤lrg(聚类)方法也称作"rv lrg(无监督学习)"它基相似性原理将原始数据或特征和组对象组放到起唯真正要就是对象要种比较相似性手段例如比较它们相似或不方法l(分类)方法也称作rv lrg(监督学习)分类要原始数据或特征以及用户定义类别然开发规则将这些对象归入到这些类别这种规则接着可以用预测新、没有类别对象这种技术也有助标记容例如图片、视频和产品r(预测)方法根据已知数据确定关系并制定规则然预测事件例如客户离开(客户流失)或人会不会买这件商品(推荐引擎)预测程真很有趣做预测佳理由就是谁不想预测呢?该列表看似很短然而很多公司实践都曾其绊倒简而言就这几即使更先进方案如谷歌无人驾驶汽车使用也是这些基构建模块特征提取(将其三维空降系列机器可对象)分类(这些物体看起像辆车那些对象看起像行人)预测(如是红灯我前面车将会停止)这些模块选择(无论是单独使用还是组合)取你要问题并且你可以以你方式更地完成成功机器学习项目机器学习方法三选择适合你风险承受能力技术旦你了了你要机器学习算法类型步就是评估和选择合你特定技术你可能会倾向使用富有特色方法但这可能会导致组织风险承受能力不匹配我看到些、成熟组织从些灵活公司选择软件类似公司和B这样公司每次都合墨水还没干涸前就出现了问题所以你和与你整体策略、理念和风险承受能力等级供应商合作领域变化非常快纯技术定是相当短见你要有能以类似速成长和适应伙伴这样就不存任何期望不匹配除了技术还根据以下几方面进行评估机器学习方法四公司成长战略领导团队咨询方式(传统瀑布型敏捷开发型等)技术风格(专有重型研发集成等)到那些与你企业精神相匹配公司如你才会你踏上这旅程到合作伙伴你也可以使用这种评估故地移除这些公司如你是要更多创新型公司你可以选择更富有活力和进取心供应商仅仅只是了将新思想和精力入到不景气企业只是要确保刻睁开你双眼关着发生切。
机器学习的发展现状及其相关研究概要
机器学习的发展现状及其相关研究摘要: 阐述了机器学习的概念及其研究现状, 讨论了其中的关键技术、难点及应用与发展前景, 并对机器学习研究中的有关问题提出一些看法.关键词: 人工智能; 机器学习; 泛化1 机器学习的发展现状机器学习(machine learning是继专家系统之后人工智能应用的又一重要研究领域, 也是人工智能和神经计算的核心研究课题之一. 机器学习是人工智能领域中较为年轻的分支, 其发展过程可分为4 个时期: 120 世纪50 年代中期到60 年代中期, 属于热烈时期; 260 年代中期至70 年代中期,被称为机器学习的冷静时期; 370 年代中期至80 年代中期, 称为复兴时41986 年开始是机器学习的最新阶段. 这个时期的机器学习具有如下特点: 机器学习已成为新的边缘学科并在高校成为一门独立课程; 融合了各种学习方法且形式多样的集成学习系统研究正在兴起; 机器学习与人工智能各种基础问题的统一性观点正在形成; 各种学习方法的应用范围不断扩大, 一部分应用研究成果已转化为商品; 与机器学习有关的学术活动空前活跃.2 机器学习的概念、类型及特点2.1 机器学习的基本概念机器学习的研究主旨是使用计算机模拟人类的学习活动, 它是研究计算机识别现有知识、获取新知识、不断改善性能和实现自身完善的方法.机器学习的研究目标有3 个: 1人类学习过程的认知模型; 2通用学习算法; 3构造面向任务的专用学习系统的方法.在图1 所示的学习系统基本模型中, 包含了4 个基本组成环节. 环境和知识库是以某种知识表示形式表达的信息的集合, 分别代表外界信息来源和系统所具有的知识; 环境向系统的学习环节提供某些信息, 而学习环节则利用这些信息对系统的知识库进行改进, 以提高系统执行环节完成任务的效能. “执行环节”根据知识库中的知识完成某种任务, 同时将获得的信息反馈给学习环节.2.2 基于符号的机器学习基于符号的机器学习, 是基于代表问题域中实体和关系的符号集合. 符号学习算法就是利用这些符号推出新颖、有效的一般规则, 规则同时也用这些符号进行表述.1变型空间搜索. 候选解排除算法依赖于变量空间这个概念, 是与训练实例一致的所有概念描述的集合. 这些算法有更多实例可用于缩减变型空间的大小.2ID3 决策树归纳算法. ID3 与候选解排除算法一样, 由实例中归纳概念. 该算法在如下几方面具有优势: 对学到知识的表示; 控制计算复杂性的方法; 选择候选概念的启发式信息; 具处理有噪声数据的潜力.3归纳偏置和学习能力. 归纳偏置指学习程序用来限制概念空间或在这个空间中选择概念.4知识和学习. 传统的知识学习方法主要有机械式学习、指导式学习、归纳学习、类比学习和基于解释的学习.5无监督学习. 聚类问题是比较1 组未分类的物体和度量物体的相似性, 目标是将物体分成符合某些质量标准的类别.6强化学习. 强化学习即设计算法将外界环境转化为最大化报酬量的方式.2.3 连接主义的机器学习连接主义方法是将知识表示为由小的个体处理单元组成的网络激活或者抑制状态模式. 受动物大脑结构的启发, 连接主义网络学习是通过训练数据修改网络结构和连接权值来实现的.在连接系统中, 处理都是并行和分布式的, 没有符号系统中的符号处理. 领域中的模式被编码成数字向量; 神经元之间的连接也被数字值所代替; 模式的转换也是数字操作的结果———通常用矩阵乘法. 设计者对于连接系统结构的选择就构成系统的归纳偏置. 应用这些技术的算法和系统结构, 一般都使用训练的方法而不是直接的程序设计. 这也是这种方法最具优势之处.连接主义的机器学习方法主要有以下几种: 连接网络的基础, 感知学习, 反传学习, 竞争学习,Hebbian 一致性学习, 吸引子网络或记忆.2.4 机器学习: 社会性和涌现性涌现模型是受遗传和进化的启发而形成的. 遗传算法开始时有一组问题的候选解, 候选解根据它们解决问题的能力来进化: 只有适者生存, 并相互交换产生下一代解. 这样, 解得以不断地增强,就像达尔文所描述的现实世界的进化.涌现学习模型模仿了大自然中最优美和强大的植物与动物的生命演化形式. 它主要应用在遗传算法、分类器系统和遗传程序设计、人工生命与基于社会的学习等方面.3 国内关于机器学习的研究现状近年来, 国内对有关机器学习的研究发展较快, 主要表现在以下几个方面.1泛化能力的研究. 机器学习所关注的一个根本问题是如何提高学习系统的泛化能力, 或者说是机器在数据中发现的模式怎样才能具有良好的推广能力. 集成学习可以显著提高学习系统的泛化能力, 它因此曾被权威学者Dietterich 列为机器学习四大研究方向之首. 南京大学周志华教授长期从事人工智能中机器学习、数据挖掘、模式识别等方面的研究, 他的研究组在集成学习领域进行了深入研究, 获得了具有国际影响的成果.由于利用多个学习器可以获得比单一学习器更好的性能, 因而很多学者试图通过增加学习器的数目提高泛化能力. 周志华等人提出选择性集成理论, 证明了从1 组学习器中选择部分学习器比用所有学习器构建集成学习系统更优越, 并设计出有效的选择性集成算法[2]. 该研究结果在业界获得高度评价. 其完整研究结果发表在Artificial Intelligence 上, 并被ISI 列入2000— 2004 年被引用最多的“Top 1%”论文.理想的学习方法不仅要有强的泛化能力, 还要有好的可理解性. 周志华等人提出了二次学习的思想, 将集成学习用作预处理, 设计出泛化能力强、可理解性好的新型规则学习方法C4.5 Rule -PANE[2] , 引起著名学者Sharkey 的重视;2监督学习算法向多示例学习算法转化的一般准则.1997 年, Dietterich 在提出多示例学习这一新型机器学习框架的同时, 还提出一个公开问题, 即如何为常用的机器学习算法设计多示例版本[2].目前, 很多常用算法都有了多示例版本, 但其转化过程均是针对具体算法进行的, 缺乏普遍适用性.周志华等人提出了监督学习算法向多示例学习算法转化的一般准则, 还给出了基于集成学习的多示例问题的求解方法[2] , 该算法在基准测试上取得了目前国际上最好的结果, 专家给予了高度评价.3机器学习技术在工作流模型设定中的应用. 目前所实现的工作流管理系统(WFMS, 多是为了支持严格结构化的业务过程而进行的建模、分析以及设定, 即以业务过程的形式化模型为基础.获取工作流模型是应用中的一个瓶颈, 大约需要花费60%的开发时间获得对过程的认识, 而且所获取的模型都难以支持非预测或发展变化的情形, 即不能对异常或者过程模型的偏差提供充分的支持. 据此, 在WFMS 中集成机器学习部件, 通过处理人工设定的工作流实例提取工作流模型, 进一步获取工作流的自适应性是有意义的[3].4 机器学习技术在数据挖掘中的商业应用. 数据库中的知识发现, 是近年来随着数据库和人工智能技术的发展而出现的新兴研究领域, 它主要是利用机器学习的方法从数据库中提取出有用的知识. 数据挖掘是20 世纪80 年代投资人工智能研究项目失败后, 人工智能转入实际应用时提出的,它是一个新兴的、面向商业应用的交叉学科. 数据挖掘的主要方法为统计学方法和机器学习方法.在数据挖掘领域, 机器学习方法以其强大的处理不同类型数据的能力和商业应用的巨大潜力, 受到该领域学术界和商业界越来越多的重视[4].5基于机器学习的入侵检测技术. 传统的入侵检测系统IDS 存在大量的问题: 对未知网络攻击的检测能力差, 误报率高, 占用资源多; 对攻击数据的关联和分析功能不足, 导致过多的人工参与;对于现在广泛使用的脚本攻击防御能力差等. 为了在现代高带宽、大规模网络环境下提高入侵检测的效率, 降低漏报率和误报率, 将机器学习方法引入到IDS 中来并采用先进的分布式体系结构, 已成为IDS 的重要发展方向[5].6人工智能原理在人类学习中的应用. 人工智能理论研究表明, 可以将人看成一个智能信息处理系统, 并且人的认知活动具有不同层次, 它可以与计算机的层次相比较. 认知活动的最高层次是思维策略, 中间一层是初级信息处理, 最底层是生理过程, 即中枢神经系统、神经元和大脑的活动;与此相对应的是计算机的程序、计算机语言和硬件. 研究认知过程的主要任务是探求高层思维决策与初级信息处理的关系, 应用计算机程序模拟人的思维策略水平, 用计算机语言模拟人的初级信息处理过程. 计算机也用类似的原理进行工作. 在规定时间内, 计算机存储的记忆相当于机体的状态, 计算机的输入相当于机体施加的某种刺激. 在得到输入后, 计算机便进行操作, 使其内部状态发生变化, 由此产生了机器学习理论[1].4 国外关于机器学习的研究现状1搜索引擎.Google 的成功, 使得Internet 搜索引擎成为新兴产业. 除了现有的众多专营搜索引擎的公司( 如专门针对中文搜索的就有慧聪、百度等 , Microsoft 等巨头也开始投入巨资进行搜索引擎的研发.Google 掘到的第一桶金, 来源于其创始人Larry Page 和Sergey Brin 提出的PageRank 算法.机器学习技术正在支撑着各类搜索引擎( 尤其是贝叶斯学习技术 [6].2PAL 计划.2003 年, DARPA 开始启动5 年期PAL 计划( perceptive assistant that learns , 首期( 1～1.5 年投资2 900 万美元. 这是一个以机器学习为核心的计划( 涉及到AI 的其他分支, 如知识表示和推理、自然语言处理等 ; 包含2 个子计划: RADAR与CALO.CALO 子计划是整个PAL 计划的核心. 从CALO 的目标来看, DARPA 已经开始把机器学习技术的重要性置于国家安全的角度进行考虑. 美国一些主要大学和公司参加了这个子计划.3汽车自动驾驶. 当汽车在路况复杂的道路上行驶时, 由计算机控制车辆自动行驶可以大大减少交通事故的发生. 机器学习算法的核心是决定车辆继续前进, 还是左转、右转. 主要任务是从立体视觉中学习如何在高速公路上行驶, 要根据观察人类的驾驶行为记录各种图像和操纵指令, 并且要将各种图像和指令进行正确分类.4学习对天文物体进行分类. 利用机器学习方法对天文物体进行分类, 主要是学习判断新事物, 关键技术是对图像数据库进行分类.5其他应用.a. 生物技术: 可折叠的蛋白质预测, 遗传因子的微型排列表示; b. 计算机系统性能的预测; c. 银行业的应用: 信用卡盗用检测; d. 属性识别(美国邮政服务; e. 互联网应用: 文档自动分类, 学习用户参数选择.5 机器学习的发展前景由于近20 年的飞速发展, 机器学习已具备一定的解决实际问题的能力, 逐渐成为一种基础性、透明化的支持与服务技术. 将机器学习真正当成一种支持和服务技术, 考虑不同学科领域对机器学习的需求, 找出其中具有共性、必须解决的问题, 进而着手研究, 一方面可以促进和丰富ML本身的发展, 另一方面可以促进使用ML 技术的学科领域的发展[6].机器学习是一个活跃且充满生命力的研究领域, 同时也是一个困难和争议较多的研究领域. 从目前研究趋势看, 机器学习今后主要的研究方向如下: 1人类学习机制的研究; 2发展和完善现有学习方法, 同时开展新的学习方法的研究; 3建立实用的学习系统, 特别是开展多种学习方法协同工作的集成化系统的研究; 4机器学习有关理论及应用的研究[7].随着应用的不断深入, 出现了很多被传统机器学习研究忽视但却非常重要的问题. 例如: 传统的ML 技术只考虑同一代价和平衡数据, 笔者认为这是不全面的. 当利用闭路电视监控考场纪律时,将“守纪学生误认为作弊学生”的代价与将“作弊学生误认为守纪学生”的代价是不同的, 因为守纪学生样本远远多于作弊学生样本. 另外, 传统的ML 技术多考虑泛化而不考虑理解, 笔者认为这也是不恰当的. 因为就上述例子而言, 还需要向学校纪律部门解释为什么做出这样的判断. 鉴于以上原因, 应用驱动将成为必然, 针对某个或某类应用的特定学习方法将不断涌现. 对机器学习的检验问题只能在应用中检验自己. 对机器学习结果的解释, 将逐渐受到重视.参考文献:[1] 张震, 王文发. 人工智能原理在人类学习中的应用[J]. 吉首大学学报: 自然科学版, 2006(1 : 39- 42.[2] 国家自然科学基金委员会. 国家杰出青年科学基金获得者及创新研究群体学术带头人选介[EBYOL]. (2004- 03-01[2006- 06- 12].http : ∥. cn YnsfcYcenYndbgY2004ndbgY03Y010.htm.[3] 孟祥山, 罗宇. “机器学习”在工作流模型设定中的应用[J]. 计算机应用与软件, 2006(1 : 45- 47.[4] 黄林军, 张勇, 郭冰榕.机器学习技术在数据挖掘中的商业应用[J].中山大学学报: 自然科学版, 2005(6: 145- 148.[5] 张义荣, 肖顺平, 鲜明, 等. 基于机器学习的入侵检测技术概述[J]. 计算机工程与应用, 2006(2 : 7- 10.[6] 周志华. 机器学习的研究[C ]∥ 国家自然科学基金委员会信息科学部AI 战略研讨会文集. 北京: 国家自然科学基金委员会信息科学部, 2006 : 9- 19.[7] 王永庆. 人工智能原理与方法[M]. 陕西: 西安交通大学出版社, 1998 : 370.44。