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现代机器学习理论论文题目：综述机器学习与支持向量机学院：电子工程学院专业：学号：学生姓名：综述机器学习与支持向量机摘要机器学习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。

基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方面，研究从观测数据出发寻找规律，利用这些规律对未来数据或无法观测的数据进行预测，包括模式识别、神经网络等在内，现有机器学习方法共同的重要理论基础之一是统计学。

支持向量机是从统计学发展而来的一种新型的机器学习方法，在解决小样本、非线性和高维的机器学习问题中表现出了许多特有的优势，但是，支持向量机方法中也存在着一些亟待解决的问题，主要包括：如何用支持向量机更有效的解决多类分类问题，如何解决支持向量机二次规划过程中存在的瓶颈问题、如何确定核函数以及最优的核参数以保证算法的有效性等。

本文详细介绍机器学习的基本结构、发展过程及各种分类，系统的阐述了统计学习理论、支持向量机理论以及支持向量机的主要研究热点，包括求解支持向量机问题、多类分类问题、参数优化问题、核函数的选择问题等，并在此基础上介绍支持向量机在人脸识别中的应用，并通过仿真实验证明了算法的有效性。

关键词：机器学习；统计学习理论；SVM；VC维；人脸识别The Summarization of Machine Learning and Support Vector MachineABSTRACTMachine learning is to study how a computer simulates or realizes human behaviors to acquire new information and skills, then rebuilds its knowledge structure to improve itself capability constantly. It is the core of Artificial Intelligence，and is the underlying way in which a computer develops intelligence.Machine learning based on data is one of the most important aspects of modern intelligence technology. It is to investigate how to find a rule starting from data observation, and use the rule to predict future data and unavailable data. Statistics is one of the most common important theory elements of the existing methods of machine learning, including Pattern Recognition and Neural Networks.SVM(Support Vector Machine) is a novel method of machine learning evoling from Statistics. SVM presents many own advantages in solving machine learning problems such as small samples, nonlinearity and high dimension. However, SVM methods exist some problems need to be resolved, mainly including how to deal with multi-classification effectively, how to solve the bottle-neck problem appearing in quadratic programming process, and how to decide kernel function and optimistical kernel parameters to guarantee effectivity of the algorithm.This paper has introduced in detail the structure, evolvement history, and kinds of classification of machine learning, and demonstrated systemly SLT(Statistical Learning Theory), SVM and research hotspots of SVM, including seeking SVM problems, multi-classification, parameters optimization, kernel function selection and so on. The application on human face recognition has been introduced based on above theory, and the simulation experiment has validated the algorithm.Keywords: Machine learning, SLT, SVM, VC dimension, Human face recognition目录摘要 (I)ABSTRACT (II)1.绪论 (1)1.1研究背景及意义 (1)1.1.1 机器学习概念的出现 (1)1.1.2支持向量机的研究背景 (1)1.2本文主要内容 (3)2.机器学习的结构及分类 (4)2.1机器学习定义及发展 (4)2.2机器学习系统的基本结构 (5)2.3机器学习的分类 (6)2.4目前研究领域 (9)3.支持向量机的原理 (10)3.1统计学习理论 (10)3.1.1机器学习问题 (10)3.1.2统计学理论的发展与支持向量机 (11)3.1.3VC维理论 (12)3.1.4推广性的界 (12)3.1.5结构风险最小化原则 (13)3.2支持向量机理论 (14)3.2.1最优分类面 (16)3.2.2标准支持向量机 (18)4.支持向量机的主要研究热点 (20)4.1支持向量机多类分类方法 (20)4.2求解支持向量机的二次规划问题 (23)4.3核函数选择及其参数优化 (25)5.支持向量机的算法仿真 (27)5.1人脸识别的理论基础 (27)5.2基于PCA方法和SVM原理的人脸识别仿真 (28)6.参考文献 (33)1.绪论1.1研究背景及意义1.1.1 机器学习概念的出现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。

李群机器学习研究综述
李凡长;何书萍;钱旭培
【期刊名称】《计算机学报》
【年(卷),期】2010(033)007
【摘要】文中简述了李群机器学习的相关研究内容,包括李群机器学习的概念、公理假设、代数学习模型、几何学习模型、Dynkin图的几何学习算法、量子群、辛群分类器的设计、轨道生成学习算法等.
【总页数】12页(P1115-1126)
【作者】李凡长;何书萍;钱旭培
【作者单位】苏州大学计算机科学与技术学院机器学习与数据分析研究中心,苏州,215006;苏州大学计算机科学与技术学院机器学习与数据分析研究中心,苏州,215006;苏州大学计算机科学与技术学院机器学习与数据分析研究中心,苏州,215006
【正文语种】中文
【中图分类】TP18
【相关文献】
1.李群机器学习(LML)的学习子空间轨道生成格算法 [J], 陈凤;李凡长
2.李群机器学习(LML)的学习子空间轨道生成理论及算法初探 [J], 陈凤;李凡长
3.基于稀疏字典的李群机器学习算法 [J], 熊啸东; 李凡长; 王邦军; 梁合兰
4.李群机器学习与动态模糊逻辑研究团队主要成员 [J],
5.一种李群机器学习线性分类算法研究 [J], 陈明;何书萍;李凡长
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像识别领域的创新性及准确率不断提高。

卷积神经网络改进的主要模型包括AlexNet、VGG、GoogleNet、ResNet 等，技术持续优化，网络深度不断加深，错误率不断降低。

CNN经过梯度反向传播算法来对卷积核的参数进行训练，这属于有监督学习算法。

同一平面设置神经元权值一致，可以对海量图像数据并行的学习、高效处理图像。

基于深度学习的图像分类一些方面也会不可避免的产生一些问题比如算法问题、图像问题以及应用问题，CNN参数多，而且现在的设置是基于经验及实践，量化分析与研究是其存在的问题之一。

需要进一步规范图像数据。

此外，目前趋势是网络加深，卷积神经网络的效果更佳，有的甚至达几千层网络，但这样会带来过拟合和耗时长的缺点，因此合理选择网络层数尤为重要。

二、结论和展望本文首先介绍了深度学习和图像处理的概念，对深度学习在图像分类方面的研究现状进行了阐述，并且对各类深度学习方法进行了分类，介绍了各个方法的优点，特性，并且分析了存在的问题。

针对部分问题阐述了相应的解决办法和关键技术。

最后总结了基于深度学习的图像分类方法。

随着社会的发展，人工智能越来越多的出现在我们的生活及工作之中，包括各种语音识别，图像识别，自动驾驶。

同时，越来越多的地方需要采集图像，分析图像，判断图像，可以说对图像信息进行分类处理将会在越来越广泛的领域内得到发展，而且对图像的分类方法在原来的基础上肯定会不断发展，硬件设备将更加优秀，软件也会日趋完善，在各方面同时发展的条件下，对图像的分类速度也会随之不断加快，正确率也能得到提升，处理效率也会不断提高，因此图像分类处理是一门热点学科。

目前来说，基于深度学习的图像分类将在森林防火、军事战略、交通管理等方面蓬勃发展。

在实时交通和无人驾驶等相关方面，也需要即时的图像获取及图像分类。

基于任务的端至端的卷积神经网络CNN的发展能帮助提升网络实时性，也是发展的一大趋势。

同时需要在加快海量图像训练速度以及提升相应硬件设备速度等方面进行研究。

联邦学习学习笔记综述摘要随着大数据的进一步发展，重视数据隐私和安全已经成为了世界性的趋势，同时，大多数行业数据呈现数据孤岛现象，如何在满足用户隐私保护、数据安全和政府法规的前提下，进行跨组织的数据合作是困扰人工智能从业者的一大难题。

而“联邦学习”将成为解决这一行业性难题的关键技术。

联邦学习旨在建立一个基于分布数据集的联邦学习模型。

两个过程：模型训练和模型推理。

在模型训练中模型相关的信息可以在各方交换（或者以加密形式交换）联邦学习是具有以下特征的用来建立机器学习模型的算法框架有两个或以上的联邦学习参与方协作构建一个共享的机器学习模型。

每一个参与方都拥有若干能够用来训练模型的训练数据在联邦学习模型的训练过程中，每一个参与方拥有的数据都不会离开参与方，即数据不离开数据拥有者联邦学习模型相关的信息能够以加密方式在各方之间进行传输和交换，并且需要保证任何一个参与方都不能推测出其他方的原始数据联邦学习模型的性能要能够充分逼近理想模型（指通过所有训练数据集中在一起并训练获得的机器学习模型）的性能。

一．联邦学习总览1.联邦学习背景介绍当今，在几乎每种工业领域正在展现它的强大之处。

然而，回顾AI的发展，不可避免地是它经历了几次高潮与低谷。

AI将会有下一次衰落吗？什么时候出现？什么原因？当前大数据的可得性是驱动AI上的public interest的部分原因：2016年AlphaGo使用20万个游戏作为训练数据取得了极好的结果。

然而，真实世界的情况有时是令人失望的：除了一部分工业外，大多领域只有有限的数据或者低质量数据，这使得AI技术的应用困难性超出我们的想象。

有可能通过组织者间转移数据把数据融合在一个公共的地方吗？事实上，非常困难，如果可能的话，很多情况下要打破数据源之间的屏障。

由于工业竞争、隐私安全和复杂的行政程序，即使在同一公司的不同部分间的数据整合都面临着严重的限制。

几乎不可能整合遍布全国和机构的数据，否则成本很高。

第10章机器学习研究与应用新进展徐从富李石坚王金龙（浙江大学人工智能研究所，杭州 310027）2005年10月7日第一稿2006年10月16日第二稿10.1 机器学习研究与应用综述10.1.1 机器学习的发展概况机器学习（Machine Learning）不仅是人工智能的一个核心研究领域，而且已成为整个计算机领域中最活跃、应用潜力最明显的领域之一，它扮演着日益重要的角色。

近年来，欧美各国都投入了大量人财物进行机器学习的研究和应用，Intel、IBM、波音、微软、通用电器等大型公司也积极开展该领域的研究和开发，而且已有不少研究成果进入产品。

美国航空航天局JPL实验室的科学家们在2001年9月出版的《Science》上撰文指出：“机器学习对科学研究的整个过程正起到越来越大的支持作用，……，该领域在今后的若干年内将取得稳定而快速的发展。

”此外，机器学习研究的热门程度还可以从该领域的国际权威期刊《机器学习研究学报》（Journal of Machine Learning Research，简称JMLR）的影响因子（Impact factor）看出，据美国科学引文检索公司（ISI）统计，2004年该学报的影响因子已达到5.952，这是除了《ACM计算综述》（ACM Computing Survey）以外影响因子最高的计算机类期刊。

需要特别说明的是，《ACM计算综述》每年只发表12篇世界级权威计算机专家关于某个研究方向最新研究进展的综述文章，一般并不发表研究论文，2004年其影响因子为10.037。

1997年Tom M. Mitchell在“Machine Learning”一书中给出了机器学习的经典定义——“计算机利用经验改善系统自身性能的行为。

”还有人认为，机器学习是“神经科学（含认知科学）＋数学＋计算”的有机结合，数学则填补了神经科学与计算之间的鸿沟。

与很多新兴学科一样，机器学习也是一个多学科交叉的产物，它吸取了人工智能、概率统计、神经生物学、认知科学、信息论、控制论、计算复杂性理论、哲学等学科的成果。

机器学习应用于语言智能的研究综述*王连柱1,2（1．北京外国语大学中国外语与教育研究中心，北京100089；2．新乡医学院外语学院，河南新乡453003）摘要：文章首先对机器学习和语言智能进行了概念界定，随后将机器学习应用于语言智能的研究分为萌芽时期、发展时期、繁荣时期等三个阶段，并综述了各历史阶段中机器学习在语言智能中的应用情况。

为了探讨语言智能机器人背后的技术原理，文章以微软“小冰”为例，论述了机器学习理论和算法在情感聊天、智能作诗、智能新闻写作中的作用。

最后，文章从机器学习方式、算法、语言智能水平和产业规模等四个方面，就机器学习应用于语言智能的未来趋势进行了展望，以期为未来的机器学习研究和语言智能产业发展提供参考。

关键词：机器学习；语言智能；人工智能；机器翻译【中图分类号】G40-057 【文献标识码】A 【论文编号】1009—8097（2018）09—0066—07 【DOI】10.3969/j.issn.1009-8097.2018.09.010自1946年世界上第一台计算机诞生至今的70余年间，人们不断地思索如何利用计算机服务于人类各项事业。

时至今日，计算机已被广泛地应用于科学计算、数据处理、过程控制、生产自动化、人工智能等领域。

随着计算机软硬件设备的迭代升级，以及数理统计等基础科学的跨越式发展，人们已不再满足于仅让计算机从事程序执行、数据运算之类的简单工作，而是设法让计算机自行推理、自主学习。

计算机的自主学习即机器学习（Machine Learning），已在若干学科前沿发挥革命性的作用。

如天文学方面，美国国家航空航天局于2017年12月15日发布声明，谷歌人工智能工程师Shallue等利用机器学习，从开普勒望远镜项目对外公布的海量数据中成功发现第8颗行星——开普勒-90i（Kepler-90i）。

当然，机器学习的“主阵地”——自然语言处理，也并没有被遗忘。

随着机器学习理论、算法的发展和语料库、知识库的健全，自然语言处理这个“主业”日臻完善，正不断朝着规模化和智能化的方向发展。

龙源期刊网 http://www.qikan.com.cn 基于同态加密的机器学习研究综述 作者：孟书海 来源：《电脑知识与技术》2019年第05期

摘要：目前，机器学习技术在各行业已经被广泛应用，随着云服务模式的快速发展，越来越多的云服务商提供机器学习平台供用户使用。但随着现代社会对隐私保护越来越重视，如何在计算的过程中既保证数据的隐私性，又保证算法的有效性越来越成为机器学习领域中的一大难题。为了解决这一问题，各种同态加密算法被相继提出。本文介绍了同态加密的相关概念，并重点介绍了同态加密技术在机器学习领域的研究进展，提出了未来的研究方向。

关键词：云服务；同态加密；隐私保护；机器学习；数据挖掘 中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2019）04-0182-02 为了解决机器学习中的隐私保护问题，假设基于这样一种场景，客户将数据提交给第三方云服务商之前，首先用某种同态加密方案对数据加密，然后机器学习模型对加密的数据进行分析处理，得到的结果仍然是加密的，之后第三方服务商将加密数据返回给客户，客户运用自己的私钥进行解密即可得到相应的结果。整个过程中，由于第三方服务商一直都是对密文进行操作，因此客户的数据一直是安全的。另一种情形，当云服务商需要客户的数据进行模型的训练时，我们也采取同样的方式。

1 同态加密算法 同态加密（homomorphic encryption）的概念是由Rivest[1]等人于1978年最先提出，它允许人们对密文进行特定形式的代数运算得到仍然是加密的结果，将其解密所得到的结果与对明文进行同样的运算结果一样。同态加密方案由以下四个部分构成：、

（1）密钥生成（KeyGen）：由安全参数计算一对公私钥。 （2）加密（Enc）：根据第一步生成的密鑰计算出密文。 （3）求值（Eval）：在密文上进行运算（加法，乘法等）。 （4）解密（Dec）：将计算后的密文进行解密，得到明文。 根据在密文上操作的不同，可将同态加密方案分为部分同态加密方案和完全同态加密方案。

1069北京大学学报(自然科学版) 第59卷 第6期 2023年11月Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Pekinensis, Vol. 59, No. 6 (Nov. 2023) doi: 10.13209/j.0479-8023.2023.086机器人学习方法综述曲威名1,* 刘天林1,* 林惟凯1 罗定生1,2,†1. 北京大学智能学院, 北京 100871;2. 北京大学武汉人工智能研究院, 武汉 430073;* 同等贡献作者; † 通信作者摘要 介绍与机器人学习有关的基本概念与核心问题, 梳理机器人学习的相关方法和最新进展。

依据数据类型, 将机器人学习的方法分为基于强化学习的方法、基于模仿学习的方法、基于迁移学习的方法和基于发展学习的方法, 并对相关研究进行总结和分析, 探讨机器人学习领域目前存在的挑战和未来发展趋势。

关键词 机器人学习; 强化学习; 模仿学习; 迁移学习; 发展学习A Review of Robot LearningQU Weiming 1,*, LIU Tianlin 1,*, LIN Weikai 1, LUO Dingsheng 1,2,†1. School of Intelligence Science and Technology, Peking University, Beijing 100871;2. PKU-Wuhan Institute for Artificial Intelligence,Abstract The basic concepts and core issues related to robot learning are introduced and discussed, and the relevant researches are summarized and analyzed. Through comparing the relevant methods and recent progress, the authors classify the methods of robot learning into four categories based on data types and learning methods, namely reinforcement learning approach, imitation learning approach, transfer learning approach and developmental learning approach. Finally, current challenges and future trends in robot learning are listed.Key words robot learning; reinforcement learning; imitation learning; transfer learning; developmental learning机器人学是一门综合计算机科学、运动学和动力学、传感技术、控制技术以及认知发展理论等众多科学理论的交叉学科。

深度学习研究综述引言：深度学习是一种机器学习的方法，它模仿了人类大脑的工作方式，通过多层神经网络来学习和理解数据。

深度学习在许多领域中都取得了巨大的成功，包括计算机视觉、自然语言处理和语音识别。

本综述将概述深度学习的起源、发展和应用，并提出一些未来的研究方向。

一、深度学习的起源和发展深度学习最早可以追溯到20世纪80年代，当时的研究人员开始对多层神经网络进行研究。

然而，由于计算资源的限制和算法的不成熟，深度学习并没有得到广泛的应用。

进入21世纪后，随着计算机性能的提高和大数据的普及，深度学习开始迎来了新的发展机遇。

2024年，谷歌研究员Geoffrey Hinton等人提出了一种称为“深度信念网络”的算法，这是深度学习在实际应用中取得突破的重要一步。

随后，一系列针对深度学习算法的改进被提出，包括卷积神经网络、循环神经网络和生成对抗网络等。

二、深度学习的应用领域1. 计算机视觉：深度学习在计算机视觉领域取得了显著的成果。

通过对大量的图像数据进行训练，深度学习可以实现图像分类、目标检测和图像生成等任务。

例如，谷歌的AlphaGo利用深度学习技术在围棋比赛中战胜了人类世界冠军。

2. 自然语言处理：深度学习在自然语言处理领域也有很大的应用潜力。

通过对大量的文本数据进行训练，深度学习可以实现机器翻译、文本分类和情感分析等任务。

例如，谷歌的语音助手Google Assistant就是通过深度学习实现自然语言理解和生成。

3. 语音识别：深度学习在语音识别领域也发挥了重要作用。

通过对大量的语音数据进行训练，深度学习可以实现准确的语音识别和语音合成。

例如，苹果的语音助手Siri就是通过深度学习实现语音交互。

三、深度学习的未来研究方向1.提高模型的鲁棒性和泛化能力：目前的深度学习模型往往对输入的扰动非常敏感，对于未见过的样本也很难进行准确的预测。

未来的研究应该致力于开发更鲁棒的深度学习模型，以应对各种挑战。

2.解决数据稀缺和标注困难的问题：深度学习需要大量的数据进行训练，但在许多领域中，数据往往是稀缺的或者难以标注的。