机器学习方法的应用研究

随着信息化的普及和数据库的大量建立,如何从数据中提炼出有用的信息已成为亟待解决的问题。机器学习是人工智能研究的核心问题,文章阐述了机器学习的概念、发展和分类及其应用,提出了机器学习的研究目标,指出了机器学习的发展趋势。     

机器学习及其在心理健康领域的应用

机器学习应用于心理健康领域逐渐成为重要的发展趋势。文章从机器学习的相关概念界定出发,梳理机器学习的数据类型和来源,比较不同机器学习算法的优缺点,重点结合传统心理学工具的局限性和机器学习的优势来阐述机器学习在心理健康领域中的应用。最后总结机器学习的局限并提出展望,以期在识别或筛选国民心理健康问题、有效解决或预防心理问题方面发挥积极促进作用,并为临床心理咨询干预提供大数据分析支持,为中国智慧医疗贡献方法学指导。     

机器学习的哲学认识论:认识主体、认识深化与逻辑推理

机器学习作为人工智能的核心学科,一直与哲学认识论问题交织在一起。通过对机器学习本质的分析,发现尽管机器学习研究领域发展迅速,但认识活动过程中的主体依然是人类,机器学习只是人类认识活动和实践活动的一个辅助性技术工具;机器学习为人类提供了一种认识世界的新思路、新工具和新方式,是对哲学认识论问题的进一步深化;机器学习是对传统逻辑中的归纳推理、演绎推理和类比推理这些人类经典形式推理的思维模仿和技术拓展。     

基于机器学习的智能决策支持系统

机器学习技术的迅速发展为新一代智能决策支持系统的构成提供了实现基础。文章研究了智能决策支持系统和机器学习技术的最新发展状况，讨论了基于机器学习的智能决策支持系统中的若干问题，并研究了具体的体系结构及其中的问题。     

机器学习的发展现状及其相关研究

阐述了机器学习的概念及其研究现状，讨论了其中的关键技术、难点及应用与发展前景，并对机器学习研究中的有关问题提出一些看法．     

基于机器学习思想的CDIO教学模式研究

以学生“能力本位”的CDIO教学模式近年来在应用型工科院校中的影响力逐步扩大。机器学习中模型化的求解思想有助于解决目前CDIO模式中实践探索不足、应用范围有限等问题。通过对机器学习与工程教学模式的比较,揭示机器学习思想和CDIO理念的内涵一致性。在阐述机器学习对CDIO教学模式实践和应用的启示作用后,以训练机器学习模型完成游戏任务为例挖掘其中的教学方法和技巧,说明在CDIO教学模式中的应用方式,以期为相关专业人才培养和教学改革提供借鉴与参考。     

基于机器学习的入侵检测方法研究

入侵检测技术是几年来快速发展的一种动态的网络安全技术,应用机器学习方法处理入侵检测问题,是把它对应成一个模式识别与分类问题来处理的.因此讨论几种机器学习的分类方法的原理, 为下一步把机器学习算法应用到入侵检测系统中提供了相关的思路与方法.     

高中机器学习课程开发实践研究

人工智能的核心技术机器学习及其子领域深度学习是现阶段解决很多人工智能问题的主要方法。高中生已经具备了学习机器学习基础课程的知识结构和能力,开发具有普适性的高中机器学习课程显得尤为重要。长沙市周南中学在机器学习课程开发中注重打造专业的师资团队、建设课程资源库和寻求多方协同,遵循学本位、低成本、弹性、众创共享、由易入难、择优等原则。学校开发的机器学习课程包括基础课程和拓展课程两部分,制定了明确的"知识与技能""过程与方法""情感态度与价值观"目标。     

基于案例的《机器学习》课程教学方法研讨

机器学习处于人工智能的核心位置,对机器学习研究和人工智能发展具有非常重要的推动作用。由于机器学习涉及到太多数学背景而提高了学习者学习难度,并且学习者基础薄弱也制约了其学习深度。针对机器学习的学习现状及学习者面临的问题,提出分层次学习方法。该方法可让学习者对知识点的理解由浅入深、层层深入,并且让不同需求的学习者认清学习目标。实践证明,该方法提高了学习者积极性,能很好地使学习者入门、深入及精通,提高了学习效率。     

机器学习技术在数据挖掘中的商业应用

该文阐述了机器学习的定义、发展、分类及其商业应用.指出随着信息化的普及和数据库的大量建立,数据积累呈现出指数级的增长趋势,如何从数据中提炼出有用的信息和知识,已成为企业迫切需要解决的问题.数据收集和存储成本的降低、机器学习技术的发展等相关计算机技术的发展都大大促进了数据挖掘的商业应用.机器学习技术是计算机科学和人工智能发展的产物,是数据挖掘的重要方法之一.     

多目标优化方法在机器学习中的应用简述

文章概述了多目标优化方法解决机器学习问题的现状,重点对基于Pareto的多目标优化方法进行分析,通过有监督学习中的分类问题和无监督学习中的聚类问题,表明使用基于Pareto多目标优化方法解决机器学习问题的优点,得到对所解决问题的更深的认识。     

铣工实训引入任务驱动教学法的探讨

通过探讨在铣工实训中引入任务驱动教学法。避免了传统铣工实训中的一些不足。提高了学生学习的主动性。增强了学生分析问题、解决问题的能力,从而由被动学习变成了主动学习。     

支持向量机方法及其在电力系统中的应用

在统计学习理论框架下产生的支持向量机这一新的通用机器学习方法,能较好地解决小样本、非线性、高维数和局部极小点等实际问题,已成为机器学习界的研究热点之一.文章归纳了支持向量机在电力系统故障诊断、暂稳分类、负荷预测、谐波分析等方面的应用现状,并提出了可能进一步应用的方面.     

传统机器学习与深度学习的表情识别综述

面部表情识别是计算机视觉热门领域。表情识别技术使得计算机能够理解人类的情绪,具有广阔应用前景。针对基于传统机器学习和深度学习的表情识别方法进行研究,首先归纳表情识别领域常用的公开数据集;然后从传统的机器学习和深度学习角度介绍表情识别基本流程与常见方法;最后指出表情识别领域存在的问题,并对未来可能的发展方向进行了总结。     

基于机器学习的医疗大数据分析与临床应用

医疗大数据指数目庞大、增长迅速、结构复杂、隐藏价值高的数据。机器学习技术能够有效分析医疗大数据的内部联系,对疾病的早期诊断及预后具有重要临床指导意义。阐述了机器学习技术在医疗大数据中的应用及研究进展,包括在大数据分析中的回归分析、决策树、基于内核的算法、降低维度算法等浅层机器学习算法模型,卷积神经网络、循环神经网络、自动编码器、深度信念网络等深度学习算法模型,以及各个算法模型的临床应用,分析了机器学习在医疗数据挖掘中的应用前景和存在的技术难题。     

联邦个性化学习推荐系统研究

当前,个性化学习推荐系统面临数据隐私保护、"冷启动"和法律约束等问题,而联邦学习作为近年来优秀的数据隐私保护机器学习技术解决方案,可有效解决这些问题。基于此,文章将联邦学习和个性化学习推荐相结合,设计了联邦个性化学习推荐系统。首先,文章分析了联邦个性化学习推荐系统的具体应用场景,包括横向联邦、纵向联邦、联邦强化三种。其次,文章分别针对这三种应用场景设计了相应的应用解决方案。最后,文章探讨了未来联邦个性化学习推荐系统面临的严峻挑战,以期帮助教育利益相关者在保护数据隐私的同时共享数据价值,最终实现更安全、更高质量的个性化学习推荐服务。     

CK0630台式数控车床编程方法

介绍了CK0630台式数控车床的编程格式、方法及特点，探讨了数控编程的关键和难点问题，提出了解决问题的相关措施，为学习掌握数控编程提供了较为有效的方法。     

An example based environment for beginning programmers

Making a good programming environment for beginning programmers is an enterprise which can exploit the strong connections between machine learning and human learning. Applying what we know about teaching and learning to improve the programming environment can result in a system which allows beginners to more readily acquire programming skills.Surprisingly, a universally accepted principle of good teaching and good learning has not been taken seriously enough in designing programming environments-learning by example. A good teacher presents examples of how to solve problems, and points out what is important about the examples. The student generalizes from the examples to learn principles and techniques. This paper describes a programming environment called Tinker, in which a beginning programmer presents examples to the machine, distinguishing accidental and essential aspects of the examples. The programmer demonstrates how to handle the specific examples, and the machine formulates a procedure for handling the general case. Because people are much better at thinking about concrete examples than they are at thinking about abstractions, and because examples provide immediate feedback, Tinker is a more congenial environment for a beginner than conventional programming systems.