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机器学习综述曹晓敏摘要：机器学习是计算机领域最活跃，最有潜力的方向之一。本文概述了机器学习当前研究的几个方向：符号机器学习、集成机器学习、增强机器学习、统计机器学习，梳理了各自的理论基础。在此基础上，以统计机器学习为重点，就其一致性、收敛性、推广性以及构造算法的原则四个核心方面进行了综述，最后提出几点思考和建议。1引言计算机相比人脑而言在存储、计算方面具有无与伦比的优势，然而，其是否可以具备一定智能，一直以来是科学家们、科幻小说家们致力研究、探索和想象的一片非常广阔的领域。计算机智能化的起步阶段包含两方面工作：一方面是将人类已有的知识或经验“教”会计算机，从而使计算机成为某个领域的专家,其焦点在于知识库和推理机两方面，已经有比较成功的案例；另一方面是从大量的数据、现象中，学习产生新的知识或经验，这就是机器学习过程。后者比前者难，前者发展到一定程度会面临同样的问题。目前，机器学习已经成为计算机领域最活跃，最有潜力的研究方向之一，受到了广泛的关注。2机器学习概述机器学习的经典定义是1997年TomM.MitcheU在“MachineLearning”一书中提
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