摘要：
机器学习的定义:利用经验积累自动改善系统自身的性能。机器学习是“神经科学（含认知科学）+数学+计算”的有机结合，“数学“是填补“神经科学”与“计算”之间的鸿沟。机器学习的发展概况： 80年代中叶以前：符号主义，代表：ILP，受到传统人工智能研究的深刻影响，以逻辑推理为基础。 80年代中叶至90年代初：连接主义，代表：NN,NN并不漂亮（至少在理论体系上远远没有ILP那么漂亮）但解决了很多实际问题。 90年代中叶至今：统计学习，代表：SVMNN虽然解决了不少问题，但解决问题时的“试错性”引来了批评。作为回应，统计学习开始占据支配地位，虽然SVM仍然有“试错性”，但毕竟在理论基础上比NN漂亮的.. 阅读全文
posted @ 2012-02-17 22:20 想哥的博客 阅读(361) 评论(0) 推荐(1)
浙公网安备 33010602011771号