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