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机器学习 总被引：3，自引：0，他引：3
刘琴 《武汉工程职业技术学院学报》2001,13(2):41-44
研究机器学习的发展及目前其主要的研究方向：阐述机器学习的概念及其基本结构；介绍机器学习的基本思想并简要讨论了五种机器学习的方法。 相似文献
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基于机器学习的智能决策支持系统 总被引：3，自引：0，他引：3
机器学习技术的迅速发展为新一代智能决策支持系统的构成提供了实现基础。文章研究了智能决策支持系统和机器学习技术的最新发展状况，讨论了基于机器学习的智能决策支持系统中的若干问题，并研究了具体的体系结构及其中的问题。 相似文献
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面部表情识别是计算机视觉热门领域。表情识别技术使得计算机能够理解人类的情绪,具有广阔应用前景。针对基于传统机器学习和深度学习的表情识别方法进行研究,首先归纳表情识别领域常用的公开数据集;然后从传统的机器学习和深度学习角度介绍表情识别基本流程与常见方法;最后指出表情识别领域存在的问题,并对未来可能的发展方向进行了总结。 相似文献
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通过机器学习的介绍,说明其在适应性教学系统中的应用。对机器学习系统应用的基础教育教学理论的分析,指出适应性教学是发展方向。对机器学习在个性化网络课程学习中的三种应用方式进行了分析。 相似文献
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随着大数据时代的到来,构建大数据下的机器学习系统会更加复杂和困难。开源机器学习工具的使用成为学术界和产业界关注的热点。对当前国内外主流机器学习工具进行研究和分析,总结各机器学习工具优缺点,为机器学习研究者和开发人员提供参考。 相似文献
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郑秀莲 《河北能源职业技术学院学报》2012,(3):84-85,89
文章概述了多目标优化方法解决机器学习问题的现状,重点对基于Pareto的多目标优化方法进行分析,通过有监督学习中的分类问题和无监督学习中的聚类问题,表明使用基于Pareto多目标优化方法解决机器学习问题的优点,得到对所解决问题的更深的认识。 相似文献
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统计学习与支持向量机 总被引：1，自引：0，他引：1
牟廉明 《内江师范学院学报》2002,17(6):3-7
支持向量机（SVM）是一类新型机器学习方法，其理论基础是统计学习理论，由于其出色的学习性能而成为当前国际机器学习领域的研究热点。该首先阐述统计学习的核心内容，然后对SVM及其应用进行研究，最后讨论了SVM的局限和有等研究的问题。 相似文献
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机器学习作为一门源于人工智能和统计学的学科，是当前数据分析领域重点研究方向之一。首先通过追溯机器学习起源和介绍不同算法在求解策略上的启发性思路，讨论五类机器学习的发展及其主要算法在评价方法和优化方式上的实现，进一步总结归纳各算法适用领域和算法优劣，最后指出各算法克服自身缺陷的最新进展和未来实现多算法融合的研究方向。 相似文献
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医疗大数据指数目庞大、增长迅速、结构复杂、隐藏价值高的数据。机器学习技术能够有效分析医疗大数据的内部联系,对疾病的早期诊断及预后具有重要临床指导意义。阐述了机器学习技术在医疗大数据中的应用及研究进展,包括在大数据分析中的回归分析、决策树、基于内核的算法、降低维度算法等浅层机器学习算法模型,卷积神经网络、循环神经网络、自动编码器、深度信念网络等深度学习算法模型,以及各个算法模型的临床应用,分析了机器学习在医疗数据挖掘中的应用前景和存在的技术难题。 相似文献
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支持向量机在模式识别和回归模型中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
支持向量机是一种新型机器学习方法,能较好地解决小样本、非线性、高维数和局部极小点等实际问题,对未来样本有较好的泛化能力,已成为当前机器学习界的研究热点。本文介绍了支持向量机的数学理论基础及其研究现状,并介绍了支持向量机实用算法的研究情况,指出了支持向量机的局限性和未来的研究方向。 相似文献
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机器学习的应用中,通常存在大量的未标记示例,对这些数据进行标记是昂贵和耗时的。与传统的监督学习不同,基于无标记数据的学习能同时在少量的已标记数据和大量的未标记数据上进行学习,从而提高学习的性能,已成为目前机器学习领域中的一个研究热点。分析了基于无标记数据的学习适用基于内容的图像检索的原因,并阐述了相关研究的进展情况。 相似文献
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《绵阳师范学院学报》2021,(11):83-89
该研究通过评估一个通用特征集对不同网络环境和攻击类型的泛化性能,旨在缩小和实际应用的差距.分别在三个数据集上对两个特征集(Net Flow和CICFlow Meter)进行了评估.实验结果表明,Net Flow特征集显著提高了两种机器学习模型在不同数据集上检测入侵的准确性.此外,由于学习模型的复杂性,一种可解释的人工智能方法(SHAP),被用来解释两个机器学习模型的分类决策.通过在多个不同数据集上分析了特征的Shapley值,以确定每个特征对最终机器学习模型预测结果的影响. 相似文献
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张红梅 《扬州职业大学学报》2007,11(2):31-34
在统计学习理论框架下产生的支持向量机这一新的通用机器学习方法,能较好地解决小样本、非线性、高维数和局部极小点等实际问题,已成为机器学习界的研究热点之一.文章归纳了支持向量机在电力系统故障诊断、暂稳分类、负荷预测、谐波分析等方面的应用现状,并提出了可能进一步应用的方面. 相似文献
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近年来机器学习越来越火,被很多人视为神器,指哪打哪,所向披靡,地球人已经不是对手了。很多安全领域的难题也用到机器学习技术来解决,比如垃圾邮件分类、僵尸号检测、恶意软件分类等。去年微软在Kaggle上赞助了一个Windows恶意软件分类比赛~[1],冠军队赛前并没有任何恶意软件知识,仅凭基本的机器学习技能就赢得第一名,模型准确率接近100%。这似乎意味着数据科学家开始来 相似文献
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机器学习与数据挖掘 总被引：4，自引：0，他引：4
田文英 《石家庄职业技术学院学报》2004,16(6):30-32
介绍了机器学习的基本模型和分类，并对数据挖掘的体系结构和实际应用做了分析，最后举例说明了二者的结合及发展． 相似文献
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在大数据应用领域,如何快速地对海量数据进行挖掘是当前大数据应用基础研究的热点和难点,也是制约大数据真正应用的关键.而机器学习是解决该问题的有效途径,本文综述抽象增强学习、可分解增强学习、分层增强学习、关系增强学习和贝叶斯增强学习等五类增强学习方法的研究进展,分析了它们的优势和缺点,指出将监督学习或半监督学习与增强学习相结合是大数据机器学习的有效方法. 相似文献