重视学习与环境的交互和自治能力的机器学习形式是.
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发布时间：2022-04-25 18:45
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时间：2023-10-06 05:15
摘要机器学习的分类主要有学习策略、学习方法、数据形式。学习目标等。从学习策略方面来看，如果比较严谨的讲，那就是可分为两种：(1) 模拟人脑的机器学习符号学习：模拟人脑的宏现心理级学习过程，以认知心理学原理为基础，以符号数据为输入，以符号运算为方法，用推理过程在图或状态空间中搜索，学习的目标为概念或规则等。符号学习的典型方法有记忆学习、示例学习、演绎学习.类比学习、解释学习等。神经网络学习(或连接学习)：模拟人脑的微观生理级学习过程，以脑和神经科学原理为基础，以人工神经网络为函数结构模型，以数值数据为输人，以数值运算为方法，用迭代过程在系数向量空间中搜索，学习的目标为函数。典型的连接学习有权值修正学习、拓扑结构学习。(2) 直接采用数学方法的机器学习主要有统计机器学习。统计机器学习是基于对数据的初步认识以及学习目的的分析，选择合适的数学模型，拟定超参数，并输入样本数据，依据一定的策略，运用合适的学习算法对模型进行训练，最后运用训练好的模型对数据进行分析预测。统计机器学习三个要素：模型(model)：模型在未进行训练前，其可能的参数是多个甚至无穷的，故可能的模型也是多个甚至无穷的，这些模型构成的集合就是假设空间。策略(strategy)：即从假设空间中挑选出参数最优的模型的准则。模型的分类或预测结果与实际情况的误差(损失函数)越小，模型就越好。那么策略就是误差最小。算法(algorithm)：即从假设空间中挑选模型的方法(等同于求解最佳的模型参数)。机器学习的参数求解通常都会转化为最优化问题，故学习算法通常是最优化算法，例如最速梯度下降法、牛顿法以及拟牛顿法等。如果从学习方法方面来看的话，主要是归纳学习和演绎学习以及类比学习、分析学习等。如果是从学习方式方面来看，主要有三种，为监督学习、无监督学习、 强化学习。当从数据形式上来看的话，为 结构化学习、非结构化学习、还可从学习目标方面来看，为 概念学习、规则学习、函数学习、类别学习、贝叶斯网络学习。咨询记录 · 回答于2021-12-13重视学习与环境的交互和自治能力的机器学习形式是.您好亲，很高兴由我来为您解答这个问题。我整理答案可能需要几分钟的时间，请您耐心等候哦……☺️机器学习的分类主要有学习策略、学习方法、数据形式。学习目标等。从学习策略方面来看，如果比较严谨的讲，那就是可分为两种：(1) 模拟人脑的机器学习符号学习：模拟人脑的宏现心理级学习过程，以认知心理学原理为基础，以符号数据为输入，以符号运算为方法，用推理过程在图或状态空间中搜索，学习的目标为概念或规则等。符号学习的典型方法有记忆学习、示例学习、演绎学习.类比学习、解释学习等。神经网络学习(或连接学习)：模拟人脑的微观生理级学习过程，以脑和神经科学原理为基础，以人工神经网络为函数结构模型，以数值数据为输人，以数值运算为方法，用迭代过程在系数向量空间中搜索，学习的目标为函数。典型的连接学习有权值修正学习、拓扑结构学习。(2) 直接采用数学方法的机器学习主要有统计机器学习。统计机器学习是基于对数据的初步认识以及学习目的的分析，选择合适的数学模型，拟定超参数，并输入样本数据，依据一定的策略，运用合适的学习算法对模型进行训练，最后运用训练好的模型对数据进行分析预测。统计机器学习三个要素：模型(model)：模型在未进行训练前，其可能的参数是多个甚至无穷的，故可能的模型也是多个甚至无穷的，这些模型构成的集合就是假设空间。策略(strategy)：即从假设空间中挑选出参数最优的模型的准则。模型的分类或预测结果与实际情况的误差(损失函数)越小，模型就越好。那么策略就是误差最小。算法(algorithm)：即从假设空间中挑选模型的方法(等同于求解最佳的模型参数)。机器学习的参数求解通常都会转化为最优化问题，故学习算法通常是最优化算法，例如最速梯度下降法、牛顿法以及拟牛顿法等。如果从学习方法方面来看的话，主要是归纳学习和演绎学习以及类比学习、分析学习等。如果是从学习方式方面来看，主要有三种，为监督学习、无监督学习、 强化学习。当从数据形式上来看的话，为 结构化学习、非结构化学习、还可从学习目标方面来看，为 概念学习、规则学习、函数学习、类别学习、贝叶斯网络学习。亲，您好，很荣幸由我来回答您的问题，如果您觉得我的回答对您有帮助的话，请您给我一个赞，这也是成为我学习的动力。你回答的跟答案没关系您好亲亲，这道题选择D你说的是哪道呀归纳学习？MapRece计算框架的提出者是是的哟亲亲帮我看一下别的好吗您好亲亲，为您查询到相关信息a
