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机器学习概论(Outline of machine learning),作为机器学习概述和主题指南。在电脑科学中认为,机器学习是一个软件计算中的子领域,在人工智慧从研究发展模式识别计算学习理论英语computational learning theory[1] 1959年,亚瑟·塞缪尔英语Arthur Samuel(Arthur Samuel)将机器学习定义为“一个使电脑无需明确编程即可学习的能力的研究领域”。 [2] 机器学习探索了可以学习算法的研究,和构建从数据中做出预测。 [3] 这样的算法通过根据输入观测值的示例训练集构建数学模型来进行操作,以便做出表示为输出的数据驱动的预测或决策,而不是严格遵循静态程序指令。

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机器学习的应用英语Machine_learning#Applications

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贝氏统计英语Bayesian statistics(Bayesian statistics)

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线性分类器(Linear classifier)

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关系规则学习英语Association rule learning(Association rule learning)

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层次聚类英语Hierarchical clustering(Hierarchical clustering)

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聚类分析(Cluster analysis)

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异常检测(Anomaly detection)

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半监督学习英语Semi-supervised learning(Semi-supervised learning)

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深度学习(Deep learning)

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机器学习的历史英语Machine_learning#History_and_relationships_to_other_fields

机器学习的项目

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机器学习的刊物

机器学习的相关书籍

机器学习的期刊

在机器学习有影响力的人

另见

其他

延伸导读

  • Trevor Hastie, Robert Tibshirani and Jerome H. Friedman (2001). The Elements of Statistical Learning, Springer. ISBN 0-387-95284-5.
  • Pedro Domingos (September 2015), The Master Algorithm, Basic Books, ISBN 978-0-465-06570-7
  • Mehryar Mohri, Afshin Rostamizadeh, Ameet Talwalkar (2012). Foundations of Machine Learning, The MIT Press. ISBN 978-0-262-01825-8.
  • Ian H. Witten and Eibe Frank (2011). Data Mining: Practical machine learning tools and techniques Morgan Kaufmann, 664pp., ISBN 978-0-12-374856-0.
  • David J. C. MacKay. Information Theory, Inference, and Learning Algorithms Cambridge: Cambridge University Press, 2003. ISBN 0-521-64298-1
  • Richard O. Duda, Peter E. Hart, David G. Stork (2001) Pattern classification (2nd edition), Wiley, New York, ISBN 0-471-05669-3.
  • Christopher Bishop (1995). Neural Networks for Pattern Recognition, Oxford University Press. ISBN 0-19-853864-2.
  • 弗拉基米尔·万普尼克 (1998). Statistical Learning Theory. Wiley-Interscience, ISBN 0-471-03003-1.
  • Ray Solomonoff, An Inductive Inference Machine, IRE Convention Record, Section on Information Theory, Part 2, pp., 56–62, 1957.
  • Ray Solomonoff, "An Inductive Inference Machine" A privately circulated report from the 1956 Dartmouth Summer Research Conference on AI.

参考资料

  1. ^ http://www.britannica.com/EBchecked/topic/1116194/machine-learning Template:Tertiary
  2. ^ Phil Simon. Too Big to Ignore: The Business Case for Big Data. Wiley. March 18, 2013: 89. ISBN 978-1-118-63817-0. 
  3. ^ Ron Kohavi; Foster Provost. Glossary of terms. Machine Learning. 1998, 30: 271–274. doi:10.1023/A:1007411609915 . 
  4. ^ ACL - Association for Computational Learning. 
  5. ^ Settles, Burr, Active Learning Literature Survey (PDF), Computer Sciences Technical Report 1648. University of Wisconsin–Madison, 2010 [2014-11-18] 
  6. ^ Rubens, Neil; Elahi, Mehdi; Sugiyama, Masashi; Kaplan, Dain. Active Learning in Recommender Systems. Ricci, Francesco; Rokach, Lior; Shapira, Bracha (编). Recommender Systems Handbook 2. Springer US. 2016. ISBN 978-1-4899-7637-6. doi:10.1007/978-1-4899-7637-6. hdl:11311/1006123. 

外部链接

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