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机器学习与数据挖掘机器学习和数据挖掘是近年来非常火热的话题，从业者越来越多，也吸引了很多人的关注。
本文将从什么是机器学习和数据挖掘开始，深入分析它们的应用和未来的发展方向。
一、什么是机器学习和数据挖掘1.1 机器学习机器学习是一种人工智能的分支，旨在研究如何使计算机具有类似于人类智能的学习、自适应、推理和判断等功能。
机器学习依靠数据、算法和模型进行学习和预测，通过不断的迭代和优化，让计算机可以自己从数据中学习并做出决策。
在实际应用中，机器学习可以用于图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统、医疗诊断等领域，通过对数据的学习和分析，自动发现其中的特征、规律和模式，并将其应用到实际场景中。
1.2 数据挖掘数据挖掘是从大量的数据中自动发现有用的信息，再转化为可理解和可用的模式的过程。
数据挖掘可以帮助企业发现数据背后隐藏的价值和规律，从而支持决策和业务发展。
数据挖掘技术通常包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等，其中分类是将对象分成不同的类别，聚类是将对象分成相似的类别，关联规则挖掘是寻找数据之间的关联关系，异常检测是寻找异常或不寻常的数据。
通过这些技术，数据挖掘可以为企业提供更优的决策支持和商业价值。
二、机器学习和数据挖掘的应用2.1 图像识别图像识别是机器学习领域的热门应用之一，通过训练模型从图像中自动提取特征，实现自动化分类、检测、跟踪等功能。
图像识别技术已经广泛应用于智能家居、无人驾驶、安防监控等领域，为人们的生活和工作带来了便利和安全。
2.2 自然语言处理自然语言处理是一种将计算机与人类语言联系起来的技术，它旨在让计算机能够理解、分析和产生人类语言。
自然语言处理已经被广泛应用于搜索引擎、机器翻译、智能客服、语音识别等领域，为人们提供了更方便的沟通和信息获取方式。
2.3 推荐系统推荐系统是根据用户历史行为和兴趣，向用户推荐他们可能感兴趣的产品或服务的系统。
推荐系统广泛应用于电商、社交媒体、视频网站等领域，为用户提供了更加智能化、个性化的服务。
1. 机器学习2023上学期考试题一、背景介绍机器学习是一门涉及使计算机具备自我学习能力的人工智能学科。
它通过利用大量的数据和算法，使计算机能够从中学习并改进自身的性能。
机器学习的应用广泛用于自然语言处理、图像识别、数据挖掘、预测分析等领域。
本次考试将考察机器学习的基本概念、算法和应用。
请认真阅读每个问题，并给出您的答案。
二、问题1.什么是机器学习？它的主要任务是什么？2.请简要解释无监督学习和有监督学习这两个概念，并举例说明。
3.什么是决策树算法？请说明其原理和应用场景。
4.请解释朴素贝叶斯分类器的原理，并说明其在文本分类任务中的应用。
5.什么是神经网络？请描述神经网络的结构以及反向传播算法的基本原理。
6.请简要介绍深度学习的概念，并说明与传统机器学习的区别。
7.什么是聚类算法？请举例说明一个常用的聚类算法，并简要描述其原理和应用场景。
8.请解释支持向量机（SVM）算法的原理，并说明其在图像识别中的应用。
9.什么是强化学习？请说明其关键概念和基本原理，并描述一个实际应用场景。
10.请简要介绍深度学习中常用的激活函数有哪些，以及它们的特点和应用场景。
三、参考答案1.机器学习是一种人工智能的方法论，通过利用大量的数据和算法，使计算机能够自动从中学习并改进性能。
它的主要任务是利用经验数据来训练模型，然后使用这些模型来进行预测、分类、识别等任务。
2.无监督学习是一种不依赖于标签的机器学习方法，它试图从数据中找到隐藏的结构或模式。
常见的无监督学习算法包括聚类和降维。
例如，K-means聚类算法可以将数据集划分成不同的类别。
有监督学习则是一种依赖于标签的学习方法，通过将输入和输出的关系映射到一个函数来训练模型。
例如，线性回归是一种有监督学习算法，它可以根据输入的特征来预测输出的值。
3.决策树算法是一种基于树形结构的分类模型，它通过一系列的判断选择来对数据进行分类。
决策树的原理是将数据集根据属性值的不同特征进行划分，直到每个子集都属于同一类别或达到停止条件。
什么是机器学习，它是如何被用于改变人类的生活方式的？随着技术的不断发展，机器学习技术被广泛运用于各个领域，它不仅在科学技术方面有着重要作用，还深刻地影响着人类的生活方式。
那么，什么是机器学习？它是如何被应用于改变人类的生活方式的呢？下面将会详细讲解。
一、什么是机器学习机器学习是一种人工智能的应用方法，它是一种使计算机系统具备“智能”和“学习”能力的技术。
通过机器学习技术，计算机系统能够分析和学习数据，运用这些历史数据和规律预测未来的趋势和产生新的解决方案。
二、机器学习在人工智能领域的应用1. 机器人制造随着机器学习技术的不断进步，人类能够利用这一技术更有效地制造机器人。
机器学习技术可以帮助机器人更好地完成多项任务，包括导航、抓取物体、处理语音成像、识别物体等。
这些能力使得机器人无需人类干预就能够执行各种复杂的任务。
2. 人脸识别技术在现代社会中，人脸识别技术日渐普及。
机器学习技术可以通过识别大量人脸图像来分析照片中的面部信息，识别出照片中的人的身份。
这种技术的应用范围十分广泛，可以应用于安全监控、金融识别等领域。
3. 自然语言处理技术随着人类对计算机系统的需求变得更为复杂，自然语言处理技术也越来越受到重视。
这种技术可以分析自然语言中的词汇、语法和文本规则，包括自动翻译、机器翻译、语气识别等。
机器学习算法在这一领域中的应用也是十分广泛的。
三、机器学习在生活中的应用1. 智能家居随着智能家居的发展，越来越多的家庭开始使用智能家居系统来提高生活质量。
机器学习技术可以使智能家居系统更好地识别和处理居民的需求，自动化地控制环境温度、灯光、音响等设备，提高家庭的舒适度。
2. 健康管理机器学习还可以帮助个人管理健康，分析病例和病人数据，帮助医生的确诊和治疗，支持生物医学研究的进展。
这种技术能够使医生更好地为病人提供治疗方案，提高医疗效率，改善医疗服务质量。
3. 金融投资机器学习技术还可以用于改善金融投资业务。
什么是AI、机器学习和深度学习
人工智能(Artificial Intelligence, AI)是计算机通过实现某种方式
来进行自主思考、学习、决定和研究内容的编程技术。
AI可
以利用一定的算法去处理过客观大量的数据，从而达到自动化计算机识别、监测和解决各种问题，完成各种任务的技术。
机器学习(Machine Learning, ML)是AI技术的一个分支，它提
供了一种实现人工智能的新方法，将经典的机器学习技术应用于实际的机器学习任务，如分类、聚类、回归、异常检测和关联规则。
ML有助于自然语言处理、计算机视觉、语音识别等
计算机领域的实际应用，并在金融、医疗、法律、教育、物流等跨行业领域得到广泛应用，为各种职能部门提供智能解决方案。
深度学习(Deep Learning, DL)是机器学习(Machine Learning)在
人工智能(Artificial Intelligence, AI)领域的发展新形态，它受到
了脑神经科学的启发，以多层神经网络的形式建立一个真正的“深度”的模型，使用深度模型的实现收集所有可用数据并学习
有关数据中复杂模式的特征。
DL有助于克服传统机器学习模
型中欠缺的功能，增加自动特征提取和学习能力，能够以更低的代价得到更好的模型性能。
DL还有助于构建更准确、更快、更有效的智能系统，广泛应用于语音识别、图像识别、自然语言处理，可以实现高度个性化的服务和完全自动化的任务处理，从而提升客户体验。
综合评价10道题答案2023题目1题目：请解释什么是机器学习，并举例说明。
答案：机器学习是一种人工智能的分支，通过使用统计学和算法来使计算机能够从数据中学习并改进性能。
机器学习的目标是通过让计算机自动学习和发现规律，从而使计算机能够在没有明确编程的情况下完成任务。
举例来说明，假设我们想要训练一个模型来判断电子邮件是否是垃圾邮件。
我们可以收集大量的电子邮件数据，并为每个电子邮件标记垃圾邮件或非垃圾邮件。
然后，我们可以使用机器学习算法来分析这些数据，并训练一个模型。
这个模型可以根据电子邮件的内容和其他特征来预测一个新电子邮件是否是垃圾邮件。
题目2题目：请解释什么是深度学习，并举例说明。
答案：深度学习是机器学习的一种特定类型，其灵感来自人类神经系统的工作原理。
深度学习使用深层神经网络模拟大脑的工作方式，通过多个神经网络层进行信息传递和学习。
举例来说，深度学习可以应用于图像识别任务。
我们可以使用深层神经网络来训练一个模型，使其能够自动识别图像中的物体。
模型将会通过大量的标记图像进行训练，并根据这些图像的特征来学习识别不同物体。
经过训练的深度学习模型可以被用于自动识别图像库中的物体。
题目3题目：请解释什么是自然语言处理，并举例说明。
答案：自然语言处理是一种人工智能技术，用于将人类语言转换成计算机能够理解和处理的形式。
自然语言处理的目标是使计算机能够像人类一样理解和生成自然语言。
举例来说，自然语言处理可以应用于机器翻译。
假设我们想要翻译一篇英文文章成中文。
通过自然语言处理技术，我们可以将英文文章输入机器翻译系统中，然后系统将会分析并理解文章的语义和语法结构，最终生成对应的中文翻译。
题目4题目：请解释什么是数据挖掘，并举例说明。
答案：数据挖掘是一种从大量数据中自动发现模式和知识的过程。
通过应用统计学、机器学习和数据库技术等方法，数据挖掘可以揭示数据中的隐藏关系、趋势和模式。
举例来说，数据挖掘可以应用于销售预测。
什么是机器学习？机器学习是一种人工智能的分支技术，在这种技术中，计算机可以学习并进行决策，而无需明确的程序。
该技术可以通过分析数据集来提高计算机的性能和准确性。
以下是机器学习的详细介绍：一、机器学习的基本定义机器学习是指让计算机系统能够根据数据集自动进行学习和优化，而不是固定的算法。
与传统的计算机系统不同，机器学习的算法可以更好地适应和理解数据。
二、机器学习的类型1. 监督学习监督学习是指训练模型来预测特定输出值的一种方法。
在这种方法中，模型需要使用带有标签的数据集，并根据观察数据的结果进行训练，以便能够很好地匹配输入和输出。
2. 无监督学习无监督学习是一种机器学习的类型，其中模型不需要知道输出值。
相反，它只考虑输入数据和它的属性，从数据中识别出相似的联系和模式。
3. 增强学习增强学习是一种机器学习技术，其中计算机通过在一系列任务中学习来提高性能。
该算法通常被用于游戏中，以及其他需要决策的问题。
三、机器学习的应用1. 图像分类图像分类是机器学习的一种重要应用，包括对照片等图像进行分类。
该技术可以帮助计算机在不同的环境下自动进行分类，用于实现自动化的图像分类，节省了许多人力和时间成本。
2. 语言识别语言识别是一种机器学习的应用，可以帮助计算机界定一种语言的规则和模式，并且实现自然语言处理的自动化处理。
该技术被广泛地应用于聊天机器人、自然语言翻译和其他技术。
3. 健康监测机器学习还被用于健康监测领域，包括对医疗图像进行识别、监测健康状况和疾病预测等。
通过使用机器学习来识别关键指标，可以使得对健康情况的监测更加准确和方便。
结论机器学习是一种重要的技术，可以帮助计算机更好地理解、分析和应用数据。
通过使用机器学习技术，具有高度自适应性，可靠性和进展性，便可以让计算机系统更好地适应软件、硬件等不同的层面，提高它们的性能和应用范围。
机器学习的广泛普及，必将迎来更广阔的发展前景，为不同领域的专业人士提供更多更有用的技术支持。
ML是什么意思哦导言ML是机器学习（Machine Learning）的缩写。
近年来，随着计算能力的提高和数据量的爆发式增长，机器学习在各个领域中得到了广泛的应用。
机器学习旨在让计算机具备从数据中自动学习和提取模式的能力，从而增强其对未知数据的预测和决策能力。
本文将介绍机器学习的基本概念、方法和应用。
什么是机器学习？机器学习是一种人工智能（AI）的分支领域，旨在让计算机通过数据的输入和模式的学习来自动改善和优化算法。
与传统的程序设计不同，机器学习允许计算机从数据中自动推断和学习，并根据学习到的模式做出预测和决策。
机器学习主要涉及以下几个方面：•数据预处理：机器学习开始于数据。
数据预处理是机器学习的重要一步，它包括数据清洗、特征选择、数据转换等操作，以使数据适合用于机器学习算法的输入。
•学习算法：机器学习使用各种不同类型的算法来学习数据中的模式和规律。
常见的机器学习算法包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等。
•模型评估：机器学习的目标是构建准确和泛化能力强的模型。
为了评估模型的性能，我们需要使用一些指标来衡量模型的预测能力，比如准确率、召回率、F1值等。
•模型优化：当模型在测试数据上的表现不佳时，我们可以通过模型优化来提高模型的性能。
模型优化可以包括参数调整、特征工程、集成学习等方法。
机器学习的方法机器学习的方法可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等几种类型。
监督学习监督学习是机器学习中最常见的方法之一。
在监督学习中，我们需要先提供给算法一个带有标签的训练数据集，然后算法通过学习这个数据集中的模式和规律，来预测新的未标记数据的标签。
常见的监督学习算法有线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等。
无监督学习无监督学习是一种在没有标签的情况下学习数据模式的机器学习方法。
与监督学习不同，无监督学习的目标是发现数据中的内在结构和模式，而不是预测标签。
常见的无监督学习算法有聚类、关联规则挖掘、降维等。
机器学习及深度学习和传统机器学习的比较近年来，机器学习和深度学习成为了热门的话题，这两个概念都是人工智能领域的重要研究方向。
但是，机器学习和深度学习两者并不完全相同，在应用场景和技术实现上有所差别。
本文旨在比较机器学习和深度学习，并探究两者之间的差异以及相似点。
一、什么是机器学习机器学习指的是机器通过数据驱动，运用各种算法不断优化模型，从而达到自主、智能地完成一些特定任务的过程。
在机器学习中，需要通过训练数据集对模型进行优化，使其具有更好的泛化性能，提高预测、分类、聚类等任务的准确率。
机器学习常用的算法包括回归分析、决策树、逻辑回归、支持向量机等，这些算法可以用于解决各种问题，例如推荐系统、图像识别、自然语言处理等。
机器学习的可解释性比较强，可以更好地洞察模型的机理和规律，但由于模型的局限性，其在应用过程中也可能会出现欠拟合或过拟合等问题。
二、什么是深度学习深度学习是机器学习的一个分支，它使用神经网络来构建复杂的模型，不断迭代和训练以提高准确度。
深度学习模型层数多、结构复杂，可以处理大量、高维度的数据和图像。
深度学习中最常用的神经网络模型是卷积神经网络、循环神经网络等，这些模型可以自动提取特征，从而更好地处理图像、声音等非结构化数据。
与传统机器学习模型相比，深度学习模型准确率较高，但也更加复杂和难以理解。
三、机器学习和深度学习的比较从应用场景来看，传统机器学习方法更适合解决简单的问题，例如分类、聚类等；而深度学习模型更适合处理大规模、高度复杂的数据，例如图像、自然语言等非结构化数据。
从算法模型来看，传统机器学习模型以规则和模板为基础，需要人工提取特征、调整参数，模型的表现与特征的组合有关。
但在深度学习中，模型具备自动学习特征的能力，因此，从原始数据出发，一步步迭代训练，最终得出多层次的特征表示，这些特征表示可以用于数据处理、特征提取、样本分类等方面。
值得注意的是，深度学习模型相对于传统机器学习模型不但更消耗计算资源，而且其本身极度不透明。
什么是机器学习常见的机器学习算法有哪些机器学习是人工智能领域中的一个重要分支，它通过使用大量的数据和算法，使计算机系统能够自动学习和改进，而无需显式的编程指令。
机器学习算法是机器学习的核心组成部分，它们对数据进行分析和模式识别，从而实现预测、分类和决策等任务。
本文将介绍机器学习的基本概念，并介绍几种常见的机器学习算法。
一、机器学习的基本概念机器学习是一种人工智能的方法，它使计算机能够通过学习和经验改进来解决问题，而无需人为编程。
机器学习的核心任务是构建一个模型，该模型可以自动从数据中学习，并根据学习到的知识做出推断和预测。
机器学习的过程包括以下几个步骤：1. 数据收集：采集要训练模型的数据，数据可以是结构化的或非结构化的。
2. 数据预处理：清洗数据、去除噪声、处理缺失值等。
3. 特征选择和提取：选择最能表达数据特征的特征和属性。
4. 模型选择和训练：选择适当的机器学习算法，并使用训练数据训练模型。
5. 模型评估：使用测试数据评估模型的性能和准确性。
6. 模型改进和优化：根据评估结果对模型进行改进和优化。
二、常见的机器学习算法1. 监督学习算法监督学习是机器学习中最常见的算法之一，它利用已标记的训练数据集来训练模型，并用于预测新的未标记数据。
常见的监督学习算法包括：- 决策树：通过构建树形结构进行分类和回归分析。
- 朴素贝叶斯：基于贝叶斯定理和特征条件独立性假设的分类方法。
- 支持向量机：通过寻找最优的超平面进行分类和回归分析。
- 线性回归：通过拟合线性模型进行预测和回归分析。
2. 无监督学习算法无监督学习是另一种常见的机器学习算法类型，它无需标记的训练数据集，而是通过对数据进行聚类、降维等处理来发现数据中的模式和结构。
常见的无监督学习算法包括：- K均值聚类：基于距离的聚类算法，将数据分成K个不重叠的簇。
- 主成分分析：对数据进行降维，保留最重要的特征。
- 关联规则学习：发现数据中的频繁项集和关联规则。
机器学习(Machine Learning)是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演译。
机器学习是关于理解与研究学习的内在机制、建立能够通过学习自动提高自身水平的计算机程序的理论方法的学科。
近年来机器学习理论在诸多应用领域得到成功的应用与发展，已成为计算机科学的基础及热点之一。
采用机器学习方法的计算机程序被成功用于机器人下棋程序、语音识别、信用卡欺诈监测、自主车辆驾驶、智能机器人等应用领域，除此之外机器学习的理论方法还被用于大数据集的数据挖掘这一领域。
实际上，在任何有经验可以积累的地方，机器学习方法均可发挥作用。
学习能力是智能行为的一个非常重要的特征，但至今对学习的机理尚不清楚。
人们曾对机器学习给出各种定义。
H.A.Simon认为，学习是系统所作的适应性变化，使得系统在下一次完成同样或类似的任务时更为有效。
R.s.Michalski认为，学习是构造或修改对于所经历事物的表示。
从事专家系统研制的人们则认为学习是知识的获取。
这些观点各有侧重，第一种观点强调学习的外部行为效果，第二种则强调学习的内部过程，而第三种主要是从知识工程的实用性角度出发的。
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。
机器学习已经有了十分广泛的应用例如搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人运用。
自从1980年在卡内基-梅隆大学召开第一届机器学术研讨会以来，机器学习的研究工作发展很快，已成为中心课题之一。
目前，机器学习领域的研究工作主要围绕以下三个方面进行：（1）面向任务的研究研究和分析改进一组预定任务的执行性能的学习系统。
（2）认知模型研究人类学习过程并进行计算机模拟。
（3）理论分析从理论上探索各种可能的学习方法和独立于应用领域的算法。
机器学习是继专家系统之后人工智能应用的又一重要研究领域，也是人工智能和神经计算的核心研究课题之一。
现有的计算机系统和人工智能系统没有什么学习能力，至多也只有非常有限的学习能力，因而不能满足科技和生产提出的新要求。
本章将首先介绍机器学习的定义、意义和简史，然后讨论机器学习的主要策略和基本结构，最后逐一研究各种机器学习的方法与技术，包括机械学习、基于解释的学习、基于事例的学习、基于概念的学习、类比学习和基于训练神经网络的学习等。
对机器学习的讨论和机器学习研究的进展，必将促使人工智能和整个科学技术的进一步发展。
一、机器学习的定义和研究意义学习是人类具有的一种重要智能行为，但究竟什么是学习，长期以来却众说纷纭。
社会学家、逻辑学家和心理学家都各有其不同的看法。
按照人工智能大师西蒙的观点，学习就是系统在不断重复的工作中对本身能力的增强或者改进，使得系统在下一次执行同样任务或类似任务时，会比现在做得更好或效率更高。
西蒙对学习给出的定义本身，就说明了学习的重要作用。
机器能否象人类一样能具有学习能力呢？1959年美国的塞缪尔(Samuel)设计了一个下棋程序，这个程序具有学习能力，它可以在不断的对奕中改善自己的棋艺。
4年后，这个程序战胜了设计者本人。
又过了3年，这个程序战胜了美国一个保持8年之久的常胜不败的冠军。
这个程序向人们展示了机器学习的能力，提出了许多令人深思的社会问题与哲学问题。
机器的能力是否能超过人的，很多持否定意见的人的一个主要论据是：机器是人造的，其性能和动作完全是由设计者规定的，因此无论如何其能力也不会超过设计者本人。
这种意见对不具备学习能力的机器来说的确是对的，可是对具备学习能力的机器就值得考虑了，因为这种机器的能力在应用中不断地提高，过一段时间之后，设计者本人也不知它的能力到了何种水平。
什么叫做机器学习(machine learning)？至今，还没有统一的“机器学习”定义，而且也很难给出一个公认的和准确的定义。
为了便于进行讨论和估计学科的进展，有必要对机器学习给出定义，即使这种定义是不完全的和不充分的。
顾名思义，机器学习是研究如何使用机器来模拟人类学习活动的一门学科。
稍为严格的提法是：机器学习是一门研究机器获取新知识和新技能，并识别现有知识的学问。
这里所说的“机器”，指的就是计算机；现在是电子计算机，以后还可能是中子计算机、光子计算机或神经计算机等等二、机器学习的发展史机器学习是人工智能研究较为年轻的分支，它的发展过程大体上可分为4个时期。
第一阶段是在50年代中叶到60年代中叶，属于热烈时期。
…>第二阶段是在60年代中叶至70年代中叶，被称为机器学习的冷静时期。
第三阶段是从70年代中叶至80年代中叶，称为复兴时期。
机器学习的最新阶段始于1986年。
机器学习进入新阶段的重要表现在下列诸方面：(1) 机器学习已成为新的边缘学科并在高校形成一门课程。
它综合应用心理学、生物学和神经生理学以及数学、自动化和计算机科学形成机器学习理论基础。
(2) 结合各种学习方法，取长补短的多种形式的集成学习系统研究正在兴起。
特别是连接学习符号学习的耦合可以更好地解决连续性信号处理中知识与技能的获取与求精问题而受到重视。
(3) 机器学习与人工智能各种基础问题的统一性观点正在形成。
例如学习与问题求解结合进行、知识表达便于学习的观点产生了通用智能系统SOAR的组块学习。
类比学习与问题求解结合的基于案例方法已成为经验学习的重要方向。
(4) 各种学习方法的应用范围不断扩大，一部分已形成商品。
归纳学习的知识获取工具已在诊断分类型专家系统中广泛使用。
连接学习在声图文识别中占优势。
分析学习已用于设计综合型专家系统。
遗传算法与强化学习在工程控制中有较好的应用前景。
与符号系统耦合的神经网络连接学习将在企业的智能管理与智能机器人运动规划中发挥作用。
(5) 与机器学习有关的学术活动空前活跃。
国际上除每年一次的机器学习研讨会外，还有计算机学习理论会议以及遗传算法会议。
三、机器学习的主要策略学习是一项复杂的智能活动，学习过程与推理过程是紧密相连的，按照学习中使用推理的多少，机器学习所采用的策略大体上可分为4种——机械学习、通过传授学习、类比学习和通过事例学习。
学习中所用的推理越多，系统的能力越强。
四、机器学习系统的基本结构上图表示学习系统的基本结构。
环境向系统的学习部分提供某些信息，学习部分利用这些信息修改知识库，以增进系统执行部分完成任务的效能，执行部分根据知识库完成任务，同时把获得的信息反馈给学习部分。
在具体的应用中，环境，知识库和执行部分决定了具体的工作内容，学习部分所需要解决的问题完全由上述3部分确定。
下面我们分别叙述这3部分对设计学习系统的影响。
影响学习系统设计的最重要的因素是环境向系统提供的信息。
或者更具体地说是信息的质量。
知识库里存放的是指导执行部分动作的一般原则，但环境向学习系统提供的信息却是各种各样的。
如果信息的质量比较高，与一般原则的差别比较小，则学习部分比较容易处理。
如果向学习系统提供的是杂乱无章的指导执行具体动作的具体信息，则学习系统需要在获得足够数据之后，删除不必要的细节，进行总结推广，形成指导动作的一般原则，放入知识库，这样学习部分的任务就比较繁重，设计起来也较为困难。
因为学习系统获得的信息往往是不完全的，所以学习系统所进行的推理并不完全是可靠的，它总结出来的规则可能正确，也可能不正确。
这要通过执行效果加以检验。
正确的规则能使系统的效能提高，应予保留；不正确的规则应予修改或从数据库中删除。
知识库是影响学习系统设计的第二个因素。
知识的表示有多种形式，比如特征向量、一阶逻辑语句、产生式规则、语义网络和框架等等。
这些表示方式各有其特点，在选择表示方式时要兼顾以下4个方面：(1)表达能力强。
(2)易于推理。
(3)容易修改知识库。
(4)知识表示易于扩展。
对于知识库最后需要说明的一个问题是学习系统不能在全然没有任何知识的情况下凭空获取知识，每一个学习系统都要求具有某些知识理解环境提供的信息，分析比较，做出假设，检验并修改这些假设。
因此，更确切地说，学习系统是对现有知识的扩展和改进。
执行部分是整个学习系统的核心，因为执行部分的动作就是学习部分力求改进的动作。
同执行部分有关的问题有3个：复杂性、反馈和透明性。
五、机器学习分类1、基于学习策略的分类学习策略是指学习过程中系统所采用的推理策略。
一个学习系统总是由学习和环境两部分组成。
由环境（如书本或教师）提供信息，学习部分则实现信息转换，用能够理解的形式记忆下来，并从中获取有用的信息。
在学习过程中，学生（学习部分）使用的推理越少，他对教师（环境）的依赖就越大，教师的负担也就越重。
学习策略的分类标准就是根据学生实现信息转换所需的推理多少和难易程度来分类的，依从简单到复杂，从少到多的次序分为以下五种基本类型：１）机械学习(Rote learning)学习者无需任何推理或其它的知识转换，直接吸取环境所提供的信息。
如塞缪尔的跳棋程序，纽厄尔和西蒙的LT系统。
这类学习系统主要考虑的是如何索引存贮的知识并加以利用。
系统的学习方法是直接通过事先编好、构造好的程序来学习，学习者不作任何工作，或者是通过直接接收既定的事实和数据进行学习，对输入信息不作任何的推理。
２）示教学习(Learning from instruction或Learning by being told)。
学生从环境（教师或其它信息源如教科书等）获取信息，把知识转换成内部可使用的表示形式，并将新的知识和原有知识有机地结合为一体。
所以要求学生有一定程度的推理能力，但环境仍要做大量的工作。
教师以某种形式提出和组织知识，以使学生拥有的知识可以不断地增加。
