机器学习研究

被引:82
作者
王珏
石纯一
机构
[1] 中国科学院自动化研究所
[2] 清华大学计算机科学与技术系
关键词
机器学习; 统计机器学习; 符号机器学习; 增强机器学习;
D O I
10.16088/j.issn.1001-6600.2003.02.001
中图分类号
TP181 [自动推理、机器学习];
学科分类号
摘要
由于Internet的使用,不分时间与地域地获得信息已成为现实,但是,如何有效利用这些信息,并使用这些信息提高生产率成为迫切需要解决的问题.机器学习是解决这类问题的有效方法之一.在此将对目前机器学习研究的主要趋势、理论与技术以及存在的问题,根据作者的研究经验进行综述,以便引起研究者的注意.
引用
收藏
页码:1 / 15
页数:15
相关论文
共 6 条
[1]   适应性计算 [J].
赵凯 ;
王珏 .
模式识别与人工智能, 2000, 13 (04) :407-414
[2]   数据挖掘与数据库知识发现:综述 [J].
郭萌 ;
王珏 .
模式识别与人工智能, 1998, 11 (03) :292-299
[3]   Kernel projection algorithm for large-scale SVM problems [J].
Wang, JQ ;
Tao, Q ;
Wang, J .
JOURNAL OF COMPUTER SCIENCE AND TECHNOLOGY, 2002, 17 (05) :556-564
[4]   Soft margins for AdaBoost [J].
Rätsch, G ;
Onoda, T ;
Müller, KR .
MACHINE LEARNING, 2001, 42 (03) :287-320
[5]  
An introduction to computational learning theory .2 Kearns M,Vazirani U. MIT Press . 1994
[6]  
Brains machines and mathematics .2 Arbib M. McGraw Hill companies . 1964