| 品牌：GE | 規格：全新 | 材質：原裝 |
| 產地：國外 |
ICP DAS USAI-7565
3、按應用領域分類
目前主要的應用領域有: 專家係統、認知模擬、規劃和問題求解、數據挖掘、網絡信息服務、圖象識別、故障診斷、自然語言理解、機器人和博弈等領域。
從機器學習的執行部分所反映的任務類型上看，目前大部分的應用研究領域基本上集中於以下兩個範疇：分類和問題求解。
（1）分類任務要求係統依據已知的分類知識對輸入的未知模式（該模式的描述）作分析，以確定輸入模式的類屬。相應的學習目標就是學習用於分類的準則（如分類規則）。
（2）問題求解任務要求對於給定的目標狀態,??尋找一個將當前狀態轉換為目標狀態的動作序列；機器學習在這一領域的研究工作大部分集中於通過學習來獲取能提高問題求解效率的知識（如搜索控制知識，啟發式知識等）。
4、綜合分類
綜合考慮各種學習方法出現的歷史淵源、知識表示、推理策略、結果評估的相似性、研究人員交流的相對集中性以及應用領域等諸因素。將機器學習方法區分為以下六類：
１）經驗性歸納學習(empirical inductive learning)。
經驗性歸納學習採用一些數據密集的經驗方法（如版本空間法、ID3法，定律發現方法）對例子進行歸納學習。其例子和學習結果一般都採用屬性、謂詞、關係等符號表示。它相當於基於學習策略分類中的歸納學習，但扣除聯接學習、遺傳算法、加強學習的部分。
２）分析學習（analytic??learning）。
分析學習方法是從一個或少數幾個實例出發，運用領域知識進行分析。其主要特徵為：
·推理策略主要是演繹，而非歸納；
·使用過去的問題求解經驗（實例）指導新的問題求解，或產生能更有效地運用領域知識的搜索控制規則。
分析學習的目標是改善係統的性能，而不是新的概念描述。分析學習包括應用解釋學習、演繹學習、多級結構組塊以及宏操作學習等技術。
３）類比學習。
它相當於基於學習策略分類中的類比學習。目前，在這一類型的學習中比較引人注目的研究是通過與過去經歷的具體事例作類比來學習，稱為基於範例的學習(case_based learning)，或簡稱範例學習。
４）遺傳算法（genetic??algorithm）。
遺傳算法模擬生物繁殖的突變、交換和達爾文的自然選擇（在每一生態環境中適者生存）。它把問題可能的解編碼為一個向量，稱為個體，向量的每一個元素稱為基因，並利用目標函數（相應於自然選擇標準）對群體（個體的集合）中的每一個個體進行評價，根據評價值（適應度）對個體進行選擇、交換、變異等遺傳操作，從而得到新的群體。遺傳算法適用於非常復雜和困難的環境，比如，帶有大量噪聲和無關數據、事物不斷更新、問題目標不能明顯和地定義，以及通過很長的執行過程才能確定當前行為的價值等。同神經網絡一樣，遺傳算法的研究已經發展為人工智能的一個獨立分支，其代表人物為霍勒德（J.H.Holland）。
５）聯接學習。
典型的聯接模型實現為人工神經網絡，其由稱為神經元的一些簡單計算單元以及單元間的加權聯接組成。
6）加強學習（reinforcement learning）。
加強學習的特點是通過與環境的試探性（trial and error）交互來確定和優化動作的選擇，以實現所謂的序列決策任務。在這種任務中，學習機制通過選擇並執行動作，導致係統狀態的變化，並有可能得到某種強化信號（立即回報），從而實現與環境的交互。強化信號就是對係統行為的一種標量化的獎懲。係統學習的目標是尋找一個合適的動作選擇策略，即在任一給定的狀態下選擇哪種動作的方法，使產生的動作序列可獲得某種優的結果（如累計立即回報大）。
在綜合分類中,經驗歸納學習、遺傳算法、聯接學習和加強學習均屬於歸納學習,其中經驗歸納學習採用符號表示方式，而遺傳算法、聯接學習和加強學習則採用亞符號表示方式；分析學習屬於演繹學習。
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