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机器学习在人工智能的研究中具有十分重要的地位。一个不具有学习能力的智能系统难以称得上是一个真正的智能系统,但是以往的智能系统都普遍缺少学习的能力。例如,它们遇到错误时不能自我校正;不会通过经验改善自身的性能;不会自动获取和发现所需要的知识。它们的推理仅限于演绎而缺少归纳,因此至多只能够证明已存在事实、定理,而不能发现新的定理、定律和规则等。随着人工智能的深入发展,这些局限性表现得愈加突出。正是在这种情形下,机器学习逐渐成为人工智能研究的核心之一。它的应用已遍及人工智能的各个分支,如专家系统、自动推理、自然语言理解模式识别计算机视觉智能机器人等领域。其中尤其典型的是专家系统中的知识获取瓶颈问题,人们一直在努力试图采用机器学习的方法加以克服。

机器学习的研究是根据生理学、认知科学等对人类学习机理的了解,建立人类学习过程的计算模型或认识模型,发展各种学习理论和学习方法,研究通用的学习算法并进行理论上的分析,建立面向任务的具有特定应用的学习系统。这些研究目标相互影响相互促进。

自从1980年在卡内基梅隆大学召开第一届机器学习研讨会以来,机器学习的研究工作发展很快,已成为中心课题之一。随着机器学习的蓬勃发展,人们在工作中累积了大量可供测试算法的数据集或者超大数据集,机器学习工作者在此基础上可以进行更精准的研究,例如ICCV2011年马尔奖:相对属性的数据;AOL-user-ct-collection数据集;科雷尔图片特征数据集(UCI);植被型数据集(UCI)等等。

资料截图:

  1. 斯坦福大学公开课 :机器学习课程

  2. 机器学习实战(中文版+英文版+源代码)

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