摘要
自从计算机被发明以来,人们就想知道它能不能学习。机器学习从本质上是一个多学科的领域。它吸取了人工智能、概率统计、计算复杂性理论、控制论、信息论、哲学、生理学、神经生物学等学科的成果。文章主要从统计学习基础的角度对机器学习的发展历程以及一些相关的常用算法进行了简要的回顾和介绍。
Since the computer was invented, people have been wanted to know that whether it can learn. Machine learning is essentially a multidisciplinary field. It absorbed some results of artificial intelligence, probability and statistics, computational complexity theory, control theory, information theory, philosophy, physiology,neurobiological. This paper mainly based on statistical learning wanted to give a brief review and presentation to the perspective of machine learning and the development of related algorithms.
出处
《统计与信息论坛》
2007年第5期105-112,共8页
Journal of Statistics and Information
基金
国家自然科学基金重点项目(10431010)
教育部重点基地重大项目(05JJD910001)
中国人民大学应用统计中心项目
关键词
机器学习
有指导学习
无指导学习
半指导学习
machine learning
supervised learning
unsupervised learning
semi - supervised learning