大学机器学习研究进展课件

,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,http:/ Neumman,为量子力学数学基础提出的一类具有一般意义的线性内积空间,在机器学习中借助,Hilbert,空间构成特征空间,http:/ Neumm,13,线性不可分机器学习问题,将线性不可分问题变为线性可分问题的关键是寻找一个映射，将样本集映射到特征空间，使其在特征空间线性可分,这样，我们只需以感知机为基础，研究统计机器学习问题。,http:/ sets,中的,reduct,理论是近几年符号机器学习最重要的研究结果之一,这个理论理论可以作为符号机器学习的数学基础,这个理论可以作为符号数据分析的基础,(,数据挖掘,),http:/ sets中的reduc,32,Reduct,与符号数据分析,在任务上，,association rules,派生于统计相关分析，其方法可以使用,reduct,理论来刻画,Reduct,具有很多重要的数学性质，可以保证根据不同需求识别不同的例外,我们建议，将符号数据分析建立在,reduct,理论之上,http:/ for ranking,问题主要来自信息检索，假设用户的需求不能简单地表示为“喜欢”或“不喜欢”，而需要将“喜欢”表示为一个顺序，问题是如何通过学习，获得关于这个“喜欢”顺序的模型。,http:/ fo,41,数据流机器学习,在网络数据分析与处理中，有一类问题，从一个用户节点上流过的数据，大多数是无意义的，由于数据量极大，不能全部存储，因此，只能简单判断流过的文件是否有用，而无法细致分析,如何学习一个模型可以完成这个任务，同时可以增量学习，以保证可以从数据流中不断改善,(,或适应,),用户需求的模型,http:/ 谢!,http:/ 谢!http:/