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1.
机器学习研究   总被引:40,自引:15,他引:25  
由于Internet的使用,不分时间与地域地获得信息已成为现实,但是,如何有效利用这些信息,并使用这些信息提高生产率成为迫切需要解决的问题.机器学习是解决这类问题的有效方法之一.在此将对目前机器学习研究的主要趋势、理论与技术以及存在的问题,根据作者的研究经验进行综述,以便引起研究者的注意.  相似文献
2.
贝叶斯网络的建造及其在数据采掘中的应用   总被引:36,自引:0,他引:36  
贝叶斯 (Bayesian)网络近年成为数据采掘引人注目的研究方向。通过剖析 Bayesian网络的结构和建造步骤 ,着重讨论用 Bayesian方法从先验信息和样本数据进行学习以确定网络的结构和概率分布的基本方法 ,分析 Bayesian网络学习的特点 ,探讨 Bayesian网络的适用性。与数据采掘的其它方法相比 ,Bayesian网络的优点是可以综合先验信息和样本信息 ,这在样本难得时特别有用 ;可以发现数据之间的因果关系 ,适合于处理不完整数据集 ,这是其它模型难以做到的。其缺点是计算开销较大 ;确定合理的先验密度比较困难 ;如何判定实际问题是否满足所要求的假设 ,没有现成的规则  相似文献
3.
支持向量机及其在函数逼近中的应用   总被引:27,自引:0,他引:27  
支持向量机是一种新的机器学习算法,它的理论基础是Vapnik创建的统计学习理论,它采用结构风险最小化准则,在最小化样本点误差的同时,缩小模型预测误差的上界,从而提高了模型的泛化能力,本文通过SVM在函数逼近中的应用,研究了SVM的小样本学习,泛化能力和抗噪声扰动能力。  相似文献
4.
基于Web挖掘的领域本体自动学习   总被引:19,自引:0,他引:19  
为获取领域本体并量化概念关系的可信度,提出了一种基于Web挖掘的学习模型.通过可扩展的模式集和分布语义模型获取本体主干,使用关联规则发现概念间的一般关系,对候选本体进行修剪和合并.模式可信度、概念语义距离与关联特征决定了概念间关系的可信度.通过"文本分析-本体获取-文本扩充"的迭代过程,优化模型参数和阈值.该模型解决了现有本体学习方法对词典或核心本体的依赖性、以及不能对关系进行可信度量化的问题.实验证明了所提出模型的有效性.  相似文献
5.
一种新的支持向量机增量学习算法   总被引:19,自引:0,他引:19  
提出一种新的支持向量机增量学习算法。分析了新样本加入训练集后,支持向量集的变化情况。基于分析结论提出新的学习算法。算法舍弃对最终结论无用的样本,使得学习对象的知识到了积累。实验结果表明本算法在保证分类准确度的同时,在增量学习问题上比传统的支持向量机有效。  相似文献
6.
Bayesian方法的计算学习机制和问题求解   总被引:18,自引:0,他引:18  
从信息熵的角度讨论了无信息先验分布的Bayesian假设的合理性 ,着重分析了贝叶斯方法的计算学习机制 ,得出贝叶斯定理是将先验分布中的期望值与样本均值按各自的精度进行加权平均 ,精度越高者其权值越大 ,合理地综合了先验信息和后验信息。在共轭先验分布的前提下 ,可以将后验信息作为新的一轮计算的先验 ,用 Bayesian定理与进一步得到的样本信息进行综合。多次重复这个过程后 ,样本信息的影响越来越显著。因此 ,合理正确地指派先验分布对提高学习的效率和质量有重要意义。 Bayesian方法既可避免只使用先验信息可能带来的主观偏见 ,和缺乏样本信息时的大量盲目搜索 ,也可避免只使用后验信息带来的噪音的影响。因此 ,适用于具有概率统计特征的数据采掘和知识发现问题 ,尤其是样本难得或代价昂贵的问题。  相似文献
7.
一种SVM增量学习算法   总被引:17,自引:6,他引:11  
分析了SVM理论中SV(支持向量)集的特点,给出一种SVM增量学习算法,通过在增量学习中使用SV集与训练样本集的分类等价性,使得新的增量训练无需在整个训练样本空间进行,理论分析和实验结果表明,该算法能然保证分类精度的同时有效地提高训练速度。  相似文献
8.
网页分类技术   总被引:16,自引:0,他引:16  
网页分类是使用机器学习的方法实现网页类别的自动标注.回顾了文本分类技术的研究状况,分析了网页的结构特征,难点在于结合网页的结构信息选择合理的表示方式和分类算法.使用纯文本分类技术处理网页是不合理的.基于概率模型的方法和关系学习方法计算量大,关系学习方法学习结果的可解释性好,支持向量机方法分类准确率高,但核函数的构造和大规模数据集的训练都是该算法的难题.应该采用多种指标对网页分类算法进行评价.  相似文献
9.
一种新的Adaboost快速训练算法   总被引:12,自引:0,他引:12  
提出了一种新的Adaboost快速训练方法,解决了基于Adaboost的人脸检测算法中结构复杂、训练非常耗时的问题.新方法从两方面提高训练速度:直接求解训练中Adaboost目标函数;在直接求解算法基础上,使用了双阈值简单分类器构造强分类器的Adaboost检测器结构。  相似文献
10.
多智能体系统中具有先验知识的Q学习算法   总被引:11,自引:0,他引:11  
为了提高多智能体系统中的典型的强化学习——Q学习的学习效率和收敛速度,充分利用环境信息和相关的专家经验,提出了具有先验知识的Q学习算法。利用模糊综合决策方法处理专家经验和环境信息得到Q学习的先验知识,对Q学习的初始状态进行优化。典型的足球机器人系统中的仿真实验结果表明:该算法使学习过程建立在较好的学习基础上,从而更快地趋近于最优状态,其学习效率和收敛速度明显优于普通的Q学习。  相似文献
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