【摘 要】
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<正> 1 前言基于数据的机器学习是人工智能技术中的重要方面,从观测数据(样本)出发寻找数据中的模式和数据间的函数依赖规律,利用这些模式和函数依赖对未来数据或无法观测的
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<正> 1 前言基于数据的机器学习是人工智能技术中的重要方面,从观测数据(样本)出发寻找数据中的模式和数据间的函数依赖规律,利用这些模式和函数依赖对未来数据或无法观测的数据进行分类、识别和预测。关于其实现方法大致可以分为三种,第一种是经典的(参数)统计估计方法,在这种方法中,参数的相关形式是已知的,训练样本用来估计参数的值。这种方法有很大的局限性,首先,它需要已知样本分布形式,其次传统统计学研究的是样本数目趋于无穷大时的渐近理论,现有学习方法也多是基于此假设,但在实际问题中,样本数往往是有限的,因此一些理论上很优秀的学习方法实际中表现却可
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