机器学习研究思路和途径的探讨

论文摘要

机器学习是机器人工程领域最活跃,最有潜力的方向之一。本文概述了机器学习当前研究的方向:符号机器学习、集成机器学习、增强机器学习、统计机器学习,梳理了各自的理论基础。在此基础上,以统计机器学习为重点,就其一致性、收敛性、推广性以及构造算法的原则四个核心方面进行了综述,最后提出几点思考和建议。

论文目录

• 0 引言
• 1 机器学习概述
•   1.1 符号机器学习
•   1.2 集成机器学习
•   1.3 增强机器学习
•   1.4 统计机器学习
• 2 几点思考
•   2.1 机器学习的前提
•   2.2 研究人员的努力方向

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 陈皓,桂伟

关键词: 机器人,机器学习,计算机智能化

来源: 科技视界 2019年36期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 自动化技术

单位: 武汉商学院

基金: 武汉市教育科学规划研究课题“产学研协同机制下机器人工程应用型人才培养模式研究——以武汉商学院为例阶段性研究成果”（2017A066）

分类号: TP181

DOI: 10.19694/j.cnki.issn2095-2457.2019.36.065

页码: 143-144

总页数: 2

文件大小: 2565K

下载量: 158