机器学习范文

机器学习范文第1篇

随着移动终端的兴起，数据的产生已经成了一种非常廉价并且随时随地都可完成的技术。而移动互联网的发展又促进了数据的产生、流动和集中。现实生活中我们可以非常轻松地刷新微博感受周围世界的变化，也可以通过手机的拍照功能在网上分享我们生活中的精彩时刻。我们发现，与我们现实世界相对应的数字化世界正在急剧地膨胀，新的信息随时随地都在产生，在这种背景下很多科学家们认为我们正在迎来一个新的时代，“大数据”时代。在“大数据”时代，如何为每个人快速找到他们需要的信息是计算机科学家们所面临的严峻挑战。他们必须利用机器学习技术，让计算机程序自动为人们搜寻具备潜在价值的信息。然而在过去几十年里，庞大的数据量成了机器学习技术面临的又一重大问题。目前这一领域面临着一个巨大的挑战，那就是机器学习的可扩展性问题，即如何面对海量的数据提出高效的学习算法。本书是关于这一主题的第一本专著。

本书围绕并行计算和分布式计算介绍了机器学习算法的扩展问题。全书共21章。在第1章引言介绍之后，又分4个部分，其中第1部分讨论了扩展机器学习的相关架构，含第2-5章：2.MapReduce及其在组合决策树学习中大规模并行的应用；3.介绍了利用DryadLINQ进行大规模机器学习；4.介绍了IBM并行学习工具库；5.介绍了机器学习算法中的均匀细粒度数据并行计算。第2部分介绍了监督和非监督学习，含第6-13章：6.基于不完全Cholesky分解的并行支持向量机PSVM；7.利用硬件加速的大规模并行支持向量机；8.利用自举决策树进行大规模排序学习；9.变换回归算法；10.因子图中的并行信任扩散方法；11.在潜在变量模型中的并行吉布斯采样；12.使用MapReduce和MPI进行大规模谱聚类；13.基于信息论的并行聚类方法。第3部分其他的学习模式，含第14-17章：14.并行在线学习；15.介绍了基于图的并行半监督学习；16.介绍了基于关联矩阵分解的分布式转移学习；17.大规模并行特征选择。第4部分相关应用，含第18-21章：18.利用GPU在计算机视觉中进行大规模学习；19.基于大规模FPGA的卷积网络学习；20.在多核系统上对树结构数据进行挖掘；21.自动语音识别的可扩展并行化方法。

本书是可扩展机器学习领域难得的专著，本书第一编著者Ron Bekkerman目前是LinkedIn的高级研究人员，第二编著者Mikhail Bileno目前是微软机器学习研究组的成员，而第三编著者John Lanford则是雅虎公司的科学家。另外值得注意的是本书每一章的作者既有来自斯坦福、耶鲁、卡内基梅隆等著名高校的教授，也有来自雅虎、谷歌、 IBM 、惠普、微软等工业界研究院的资深研究人员。对于目前国内如火如荼的“大数据”研究来说，相信本书会为广大研究生和科研人员提供不可替代的第一线经验。

机器学习范文第2篇

Phase Transitions in

Machine Learning

2011,416pp

Hardback

ISBN9780521763912

学习涉及意识在不同层次上的重要功能，从感官刺激到对高级抽象推理复杂概念的获取。尽管对学习尚缺精确的定义，但是有一个被广泛接受的由Langley 提出的定义，它把学习看作是一组机理，通过它们，智能能随着时间的推移而改善它们的行为。但凡采用了有关的足够宽泛的观点，这个定义似乎是合理的。机器学习根植于好几个学科之中，其中值得一提的是统计学、模式识别、认知科学及控制理论。机器学习的主要目的是为人类学习提供计算模型，支持学习的认知研究。尽管机器学习具有吸引力，它还是遇到了几个困难，甚至在今天，仍然阻碍着它的全面利用。主要的障碍在于多数机器学习算法对计算资源有很高的要求，特别是那些较为接近人类学习过程的算法。从上世纪30年代孕育机器学习的时期起，计算机科学这个内容丰富而又严格的领域就一直关注进行计算时所需要的时间和存储器资源。核心问题是，无论采用怎样的输入方式，一个给定的算法是否能够在有限的时间内结束计算。如果能够的话，在它展现的复杂类中，所给出的控制变量是多项式的，还是指数的等等。

1991年，Cheseman等三人发表的题为《实际的难题在那里？》的论文有如晴天霹雳。他们提出尽管分析最坏情况是重要的，寻求计算的典型复杂性同样是必须的。本书内容的构建就是围绕着学习中的计算复杂性概念这一核心的。本书把计算机科学、统计物理及机器学习的基本观点编织在一起，向读者提供了足够的数学和物理背景，使得人工智能以及其他计算机科学社团的研究人员可以理解这个课题。作者还对公开的研究作了讨论，并且对进一步研究中有希望的方向给出了他们的建议。

本书共有14章，还有2个附录。1.绪论，对机器学习、计算复杂性及二者关系作了简介；2.统计物理与相转变；3.可满足性问题；4.约束满足问题；5.机器学习；6.搜寻假设空间；7.统计物理与机器学习；8.学习、可满足性问题（SAT）及约束满足问题（CSP）；9.FOL覆盖测试中的相转变；10.相转变与关系学习；11.语法推理中的相转变；12.复杂系统中的相转变；13.自然系统中的相转变；14.讨论及公开问题。附录A 在二个实例证中检测到的相转变。附录B 一个引起兴趣的观点。

本书的第一、二位作者均为意大利Piemonte Orientale 大学计算机科学系的教授。第三作者是法国巴黎AgroParisTech工程学校计算机科学系的教授。本书可供人工智能以及其他计算机科学专业的从业人员阅读。

胡光华，

退休高工

(原中国科学院物理学研究所)

Hu Guanghua, Senior Software Engineer

机器学习范文第3篇

究竟深度学习、机器学习与人工智能的关系是什么？能为人类带来怎样的改变？《中国信息化》记者采访到了IEEE的两位专家，为读者解答关于人工智能与机器学习的技术与应用趋势。

常规人工智能帮助机器自学

首先，我们需要明确一个问题，深度学习和人工智能之间的关系是什么？

Steve Furber博士是IEEE会士，“欧盟人脑计划”神经形态计算系统项目和SpiNNaker计划的负责人，目前担任英国曼彻斯特大学计算机科学学院教授。对于这个问题，Steve Furber表示，分清楚通用人工智能（AGI）和常规人工智能（或机器学习）之间的区别非常重要。前者是指机器能够获得像人类一样的智慧和能力，而后者是指开发出各种算法来让机器通过对数据进行深层次的统计分析以进行“自学”。

目前看来，通用人工智能的发展依然任重道远。而深度学习是机器学习（常规人工智能）算法的其中一种，最初的发展来源于吉奥夫.辛顿（Goeff Hinton）的大力推动。大概十年前，吉奥夫.辛顿重新整理了他在上个世纪80年代的研究成果并将其拓展为深度神经网络理论。他发现电子计算机技术经历了这样一段时间发展，已经取得了日新月异的进步，很多在上世纪无法实现的技术在当时已经能够实现了。另外，他也在学习算法的一些分支领域中有了突破性的研究。

所以，现在很多在应用领域中性能最佳的机器学习算法都是基于模仿人类大脑结构的神经网络设计而来的。

Kevin Curran博士是IEEE高级会员，IEEE互联网安全领域专家，英国厄尔斯特大学计算机科学专业教授、智能环境与虚拟世界研究实验室团队总负责人，曾参与多个“欧盟框架计划”科研项目及技术转移项目。

Kevin Curran表示，人工智能涵盖的领域十分广泛，深度学习只是其中的一个分支，并隶属于机器学习的范畴。至今为止，人工智能的概念仍是非常宽泛的。因此，为了实现多样性的应用，人工智能需要有自主“思考”能力与机器学习技术的支持，深度学习便是帮助机器实现“独立思考”的其中一种方式。

所谓深度学习，就是将数据输入系统后，通过建模及模拟人脑的神经网络从而进行学习的技术。

他说，我们可以这样来比喻，像生物神经元一样，神经网络系统中有一系列分层排列的模拟神经元（信息传递的连接点），且经过每个神经元的响应函数（又称“激活函数”）都会分配一个相应的“权值”，表示彼此间的连接强度。通过每层神经元相互“连接”，计算机就可以由达到最佳方案时所有神经元的加权和，从而可以即时实现这一决策方案。

当然，计算机也会参考类似的先例，在庞大的数据库中调出对应的决策方案，如此复杂的决策过程都是由计算机在深度神经网络内部自动完成的。不过对于这一点，人类更胜一筹，因为人类可以直接对比不同决策的测试结果，在总体上更直观地评估深度学习推算的决策方案。可以预见，深度学习将与其它各项技术结合，持续深化人工智能的技术发展及应用领域。

深度学习解决社会难题

明确了深度学习和人工智能的关系，再来看看最近深度学习取得的技术突破体现在哪些方面？这些突破离商用或者离我们的生活有多远？

Steve Furber表示，继当初杰夫. 辛顿的突破之后，相关领域的科研毫无疑问已经取得了长足的发展。他认为其中最重大的一项成就，应该就是Yann LeCun在卷积神经网络领域的研究成果。卷积神经网络作为最有效的深层神经网络，现在已经被越来越广泛地运用到了很多智能应用之中，并且它们也越来越像人类大脑了。比如现在常常在用的Google， Siri和Facebook等都应用了卷积神经网络。

Kevin Curran则表示，目前深度学习在计算机视觉，自动语音识别，自然语言处理，音频识别和生物信息学等领域都取得了技术性突破，并在不同的应用领域都展示了深度学习的极佳效果。全球IT行业巨头Google， Microsoft， Facebook等企业已经纷纷把深度学习作为重点项目，应用到他们的各种研究项目。

那么，对于深度学习和人工智能的商业化会首先应用在哪些领域？

Steve Furber表示，深度学习和人工智能的商业化应用已经率先在语音识别系统方面得到实现，例如Apple公司的Siri，微软公司的Cortana等。

Kevin Curran则认为，深度学习可以用来解决任何具有对抗性的问题，例如需要用到策略的博弈，各种比赛，战争或金融交易。短期内，它可被用于智能手机助手，优化其辅助功能；但从长远来看，它将能够帮助科学家攻克诸如气候模拟、医疗疾病分析等社会难题。同时，深度学习也有助于研发反应更加迅速的机器人，可以更智能地应对改变环境因素时的情景。最终，深度学习将能迅速地推进科研进度。凭借其强大的运算性能及庞大的数据分析，科研人员可以产出更多研究硕果，有望在更短的时间内实现对现有技术的重要突破。

而对于在其他领域的应用发展，Kevin Curran认为，医疗领域是目前深度学习和人工智能取得重要成果的关键领域之一。他说，深度学习能够探测未来个人健康的潜在风险。它可以通过一系列健康大数据中寻找疾病的致病机理，从而实现在健康和疾病相关研究领域的重大突破。这仅靠人工计算是永远不可能实现的。

而对于中国目前非常关注的智能制造领域，Kevin Curran认为，制造机器人是深度学习在应用领域的经典案例。深度学习的机器人能够自动适应外部环境变化。举个例子，现阶段的机器人都需要事先编程才能精准地完成相应的任务。一旦要让它们完成程序以外的任务，就必须重新改写程序代码。例如，专门负责修理某车型的机器人面对一款完全不同的车型时便不能顺利完成修理任务。而具备深度学习技术的机器人就不一样了，即时让它们去修理从来没有“见”过的车型，它们也可以自动重新调整算法和技术，顺利完成修理工作。

中国占据一席之地

人工智能研究的起步，一般被认为是在20世纪50年代。中国则迟至80年代，才实质性进入人工智能研究领域。现在，在深度学习和人工智能领域，中国和世界的差距主要体现在哪些方面？

Steve Furber认为目前在深度学习方面最前沿的研究仍然主要集中在包括Google以及DeepMind和Facebook等为数不多的几家大型科技公司的研发部门之中。但是，近年来美国也有致力于这一领域的创业公司如雨后春笋般不断涌现。可以预见，在未来这领域内的技术研究将有突破性的进展。

“同样地，我相信在全球深度学习发展的发展进程中，中国也不会落后。如果从现在开始就抓住机遇迈出第一步，尽快加大对于这一技术领域的科研关注和建设投入，那么中国也将在这股大潮中占有一席之地。据我所知，已经有几家中国的公司正密切关注着该领域的相关研究和技术发展。”他说。

机器学习范文第4篇

机器学习

机器学习是研究计算机如何模拟或实现人类的学习行为，获取新的知识或技能，并对已有的知识结构进行重新组织使之不断改善自身的一种新技术。机器学习的研究方法是从大量的观测数据寻找规律，利用这些规律对未来数据或无法观测的数据进行预测。迄今为止，关于机器学习还没有一种被共同接受的理论框架，关于其实现方法有以下几种：

第一种是传统统计学理论，亦即经典的统计估计方法。实际上，传统参数估计方法正是基于传统统计学的，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。但这种方法有很大的局限性：首先，它需要已知样本分布形式，这需要花费很大代价；其次，传统统计学研究的都是假设样本数目趋于无穷大时的渐近理论。而实际问题中，样本的数目往往是有限的，因此一些理论上很优秀的学习方法实际中表现却可能不尽人意。

第二种方法是经验非线性方法。经验非线性方法利用已知样本建立非线性模型，克服了传统参数估计方法的困难。但是，这种方法缺乏一种统一的数学理论。以神经网络为例，神经网络是目前运用较多也是最早应用的非线性分类，由于神经网络是基于经验最小化原理，它具有对非线性数据快速建模的能力，通过对训练集的反复学习来调节自身的网络结构和连接权值，并对未知的数据进行分类和预测。但是，神经网络从某种意义上说是一种启发式的学习机，本身有很大经验的成分，它有诸如如何确定网络结构的问题、过学习与欠学习问题、局部极小点问题、训练出来的模型推广能力不强等固有问题得不到很好的解决。

为了克服神经网络算法这个无法避免的难题，万普尼克（Vapnik）领导的AT&T Bell实验室研究小组提出了统计学习理论。统计学习理论是一种专门研究小样本情况下机器学习规律的理论，该理论针对小样本统计问题建立了一套新的理论体系，在这种体系下的统计推理规则不仅考虑了对渐近性能的要求，而且追求在现有有限信息的条件下得到最优结果。Vapnik还在统计学习理论基础上提出了支持向量机（Support VectorMachine，SVM），是一种全新的模式识别方法。由于当时这些研究尚不十分完善，在解决模式识别问题中往往趋于保守，且数学上比较难以解释，因此对支持向量机的研究一直没有得到充分重视。直到20世纪90年代，由于神经网络等机器学习方法的研究遇到一些难以解决的瓶颈，使得支持向量机的研究得到重视并迅速发展和完善。支持向量机是基于结构风险最小化原理的一种新方法，利用结构风险最小化原理使得VC维即泛化误差的上确界最小化，从而使支持向量机具有很好的泛化能力。支持向量机在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。SVM最初是针对分类问题提出的，目前也被推广到回归问题上。鉴于SVM扎实的理论基础，SVM目前已经成为机器学习的研究热点之一，并已经取得了很好的研究成果。

支持向量机

支持向量机方法是根据有限的样本信息建立的模型获得最好的推广学习能力。它的实现的思想是：通过某种事先选择的非线性映射，也就是满足Mercer定理的核函数将输入向量映射到一个高维特征空间，在这个空间中构造最优分类超平面，使得这个最优分类超平面能够尽可能多地将两类数据点正确地分开，同时使分开的两类数据点距离分类面最远。我们以二维线性不可分，而三维线性可分为例，如图所示：

图a)表示二维空间中的样本非线性可分，只能用椭圆曲线作其分类标准；但通过某种映射，将样本点映射到图b)的三维空间，样本就变得线性可分。从本质上讲，支持向量机是通过构造一个带线性不等式约束条件的二次规划问题，并求解该问题来构造分类超平面，从而得到决策函数。

支持向量机的优点

传统的统计方法只有在样本数目趋向无穷大时其性能才有理论上的保证，对于应用中的优先样本难以取得理想的分类回归效果，而支持向量机是一种小样本学习方法，在小样本学习上有特殊的优越性，能在训练样本数目很小的情况下取得很好的推广能力，特别是对非线性分类和回归问题的处理上更加有效。同时，作为一个凸优化问题，支持向量机还具有泛化能力强，容易训练，没有局部极小值等优点。支持向量机相对传统的机器学习方法优势还是很明显的：

1、支持向量机是一种有坚实理论基础的新颖的小样理本学习方法，并且运算过程中基本上不涉及概率测度及大数定律等。

2、支持向量机的最终决策函数只由少数的支持向量所确定，计算的复杂性取决于支持向量的数目，而不是样本空间的维数，这在某种意义上避免了“维数灾难”。

3、少数支持向量决定了最终结果，这不但可以帮助我们抓住关键样本、“剔除”大量冗余样本，而且注定了该方法不但算法简单，而且具有较好的“鲁棒”性。

此外， 支持向量机具有调节参数少，运算速度快，时间代价小的优点，加之支持向量机理论研究的逐步深入，支持向量机在模式识别、回归估计、概率密度函数估计等问题上的研究也逐步深入，成为各国研究者的研究热点。

支持向量机的应用

由于支持向量机具有良好的逼近任意复杂非线性系统的能力，近年来被广泛地用于自动控制领域，以解决非线性、大滞后系统这一困扰现代控制理论界的难题。

模式识别方面，支持向量机可以广泛应用到人脸和人脸姿势识别、指纹识别、基因数据分析和编码、语音激活检测、语音分类以及图像的检索和识别等问题，无论从查全率和查准率两方面较传统方法都有较大的提高。

回归预测方面，支持向量机也得到较为广泛的应用。有人将支持向量机应用到短期电力使用负荷预测中，得到了很快的计算速度和较好的预测效果。支持向量机还可以广泛应用到天气、水文、自然灾害甚至股票走势的预测上。另外，支持向量机在故障诊断领域也得到了较为广泛的应用，如水轮发电机组卫星故障诊断、内燃机故障诊断、工业过程故障诊断等等。

机器学习范文第5篇

［关键词］机器学习；服务器调优；线程池

［中图分类号］TP181［文献标识码］A［文章编号］1009-5349（2016）02－0133－01

一、线程池调优系统总体设计

线程池调优系统由四个模块组成：线程池模块、性能监测模块、支持向量机调优模块。线程池模块负责线程池的创建与维护，任务队列的任务管理等，并将任务队列中的用户任务取出放入线程池中进行执行。性能监测模块负责对表征线程池性能的三个特征量吞吐量、任务运算时间和任务阻塞时间的监测，作为测试样本输入支持向量机调优模块中。支持向量机调优模块则通过性能监测模块提供的测试样本，得到所需的最佳线程池尺寸，并与当前的线程池尺寸进行对比，最后调整线程池尺寸到最佳。

二、线程池模块

线程池模块主要负责线程池内线程的创建、销毁、构造任务队列，并将任务队列中的用户任务取入线程池中分配空闲线程来执行。系统采用Win32的提供的线程库，以面向对象思想实现相关功能模块。线程池模块主要包括线程池类CPoolThread、任务队列类CJobDequeue、线程类CThread以及同步类CMutex。线程类CThread最重要的一个方法是线程的创建方法CThread::Create（）。线程创建方法采用了Win32线程库提供的线程创建应用程序接口CreateThread（Null，0，_ThreadEntry，this，0，&ThreadID）来实现。线程池类CThreadPool主要提供了一个数组变量m_list_thread来维护一个线程池，线程池内的每个线程都存在了这个数组变量中，而具体的池内线程的操作都交给了线程类CThread来完成。线程池类CThreadPool主要包括初始化线程池的初始化方法CThreadPool::InitInstance（）来实现线程池内所有线程的创建操作，具体通过CThread类的CThread::Create（）方法来实现每个线程的创建。任务队列类CJobQueue是线程池类的一个对象，维护了一个任务队列数组列表m_normal_list,用户任务经过线程池类添加任务接口进入此数组列表中。任务队列类通过队列列表来维护管理等待中的用户任务。同步类CMutex主要是为了实现程序中的某些互斥操作设立的，通过对私有变量m_lock调用WinAPI函数的WaitForSingleObject（）与ReleaseMutex（）来实现程序的加锁与解锁操作。

三、性能监测模块

性能监测模块主要是监测表征线程池性能的三个特征量：吞吐量、任务运算时间和任务阻塞时间。由于吞吐量是监测用户任务进入任务队列的数量，因此，对吞吐量的监测可以在任务队列类中实现。而任务运算时间和任务阻塞时间直接是与线程的执行任务相关的，因此，将这两个量的监测放入线程类中实现。性能监测模块对吞吐量的监测方法。每当有用户任务通过线程池类进入任务队列时，任务队列将其成员变量m_tuntu进行加1操作，实现对吞吐量的实时更新。任务运算时间的监测方法主要通过调用Windows提供的API函数GetThreadTimes添加至线程类中的Run方法中来实现。GetThreadTimes函数可以返回四个参数：线程创建时间、线程退出时间、系统代码运算时间和用户代码运算时间。因此，可以通过对系统代码时间与用户代码时间求和来得到任务占用CPU的时间，也就是任务运算时间。具体做法是当线程类中Run方法启动用户任务时，即调用此API函数，获得任务进入线程池时间；当用户任务运行结束时，再次调用此API函数，即可获得任务离开线程池时间，将二者做差即可得到任务占用CPU的运算时间。对任务阻塞时间的监测方法的实现则相对麻烦一些，因为没有直接测试任务阻塞时间的API函数.但是可以通过间接的方法来测量，即任务阻塞时间=任务执行时间-任务运算时间。其中，任务执行时间可以通过WindowsAPI函数getTickCount（）来分别得到任务进入线程池与离开线程池时的CPU时钟，从而做差就可以求出任务执行时间；而任务运算时间也可以得到，因此再将两者做差就可以得出最后的任务阻塞时间。具体做法同监测任务运算时间时的做法，只是改变了监测的API函数。

四、支持向量机调优模块

根据支持向量机调优模型，将支持向量机调优模块写成线程类中的一个函数——调优函数Tuning（）。通过线程池类内的成员变量m_tuntu、m_cmptm和m_blktm获取当前线程池性能数据，输入到支持向量机方法中得到最佳线程池尺寸。当最佳线程池尺寸与当前线程池尺寸不符时，需要对线程池的尺寸进行调整。当需要增加线程池尺寸时，可以通过WindowsAPI函数CreateThread（）来创建新线程；当需要减小线程池尺寸时，可以通过调用函数TerminateThread（）来销毁空闲线程，最终达到所需的最佳线程池尺寸。

【参考文献】

[1]董如意.基于二阶段法的新型凸壳支持向量机研究[J].现代交际,2012(11).

机器学习范文第6篇

随着大数据时代的到来，机器学习和数据挖掘技术已经成为目前计算机科学领域的热门研究课题。而机器学习可以说是计算机领域内交叉性极强的一项技术，它融合了统计学与概率论、最优化理论、计算理论等数学领域的相关理论，借鉴了统计物理学中的相关思想，甚至还借鉴了生物学中关于神经元工作机理，可谓是博采众长。也正因为所涉及领域的庞杂性，使得初学者很难从整体上把握其全貌。日本研究者Sugiyama最近几年提出了一个新颖的视角，即将机器学习中的大部分问题纳入到密度比（测度概率密度与训练概率密度的比值）估计的理论框架中。由于密度比是一个相对较容易理解的概念，作者从这个概念出发对机器学习中的经典问题进行了梳理，从而为学习者理解机器学习提供了新的理解框架。

全书分为5个部分，共17章。第1部分是概述，含第1章：机器学习中密度比估计的作用。第2部分介绍了密度比估计的方法，含第2-8章：2.密度比估计的各类方法；3.介绍了矩匹配；4.介绍了概率化分类；5.介绍了密度拟合；6.介绍了密度比拟合；7.介绍了一个统一的密度比估计和拟合的框架；8.介绍了在高维情况中通过维度约减对密度比直接估计的方法。第3部分介绍了密度比估计在机器学习中的应用，含第9-12章：9.介绍了重要度采样；10.介绍了分布比较；11.介绍了互信息估计；12.介绍了条件概率估计。第4部分对密度比估计进行了理论分析，含第13-16章：13.介绍了参数化收敛分析；14.介绍了非参数化收敛分析；15.介绍了参数化两样本检测；16.介绍了非参数化数值稳定性分析。最后第5部分进行了总结并对未来研究进行了展望。

本书的第1作者是日本东京工业大学计算机科学系的副教授，第2作者是日本东京大学数理信息科学系助理教授，第3作者是日本名古屋大学计算机和数理信息科学副教授。本书对机器学习的相关理论和问题提出了一种非常新颖的理解视角，并给出了一致性的解决框架。Sugiyama教授在机器学习领域非常活跃，他所著的另一本书《Machine Learning In NonStationary Environments》于2012年由麻省理工出版社出版，该书与本书也有一定的相关性。本书非常适合对机器学习感兴趣的研究和工程人员阅读参考。

张志斌，副研究员

（中国科学院计算技术研究所）

机器学习范文第7篇

Jeffrey J.P.Tsai University of Illinois,

Chicago, USA(Eds.)

Machine Learning

Applications in Software

Engineering

Series on Software Engineering and Knowledge Engineering Vol. 16

2005,355Ppp.

ISBN 9789812560940

软件工程中的

机器学习应用

D张JJP特赛编

本书是《软件工程与知识工程》丛书的第16卷。Brooks在其经典的论文“无银弹”中对于在变化的环境中开发和维护大量软件系统的挑战已经做出了具有说服力的阐述。复杂性、一致性、可变性和隐形性，这些都是在开发大型软件中固有的基本困难。

人们提出了许多演化或者递增改进的办法，每一种改进办法都试图致力于改进这些基本困难的某些方面。人工智能技术对软件工程的应用产生了某些令人振奋的结果。这些成功的人工智能技术包括了基于知识的方法，自动推理、专家系统、启发式搜索策略、时态逻辑、规划及模式识别。为了最终克服这些基本的困难，人工智能技术能够发挥重要的作用。而作为人工智能的一个子领域，机器学习涉及一个问题，即如何建立一个计算机程序，该程序通过经验能够改进它们在执行某些任务时的性能。

机器学习专门致力于创造并且编译可验证的知识，而这些知识与人工制品的设计与构建相关。机器学习领域包括了监督学习、无监督学习和增强学习，它已经被证明在许多的应用领域中具有极大的实用价值。软件工程领域已成为一块沃土，在那里许多软件开发和维护的任务可以系统地阐述为学习问题和依据学习算法的方法。本书涉及了在软件工程中的机器应用这个主题，它提供了对机器学习的综述，总结了这个领域中的最新实践，给出了对现有工作的分类，提供了某些应用准则。书中还包括了在该研究领域中先前发表的论文集合。

本书由9章组成。第1章机器学习与软件工程介绍；第2章预测和估计中的机器学习应用；第3章属性与模型发现中的机器学习应用；第4章变换中的机器学习应用；第5章生成与合成中的机器学习应用；第6章重复使用中的机器学习应用；第7章需求获取中的机器学习应用；第8章开发知识管理中的机器学习应用；第9章准则与结论。

本书可供软件工程以及机器学习专业的研究人员和研究生阅读参考。也可供从事软件开发工作的人员阅读。

胡光华，高级软件工程师

(原中国科学院物理学研究所)

Hu Guanghua, Senior Software Engineer

机器学习范文第8篇

【关键词】机器学习 推荐系统 大数据 数据挖掘

1 引言

相比过去，数据存储不再是难题，但随着海量数据的产生，产生了大量数据的资源无法得到合理的利用。随着科技的发展，人们逐渐把目光转向了数据挖掘这个领域。各种数据挖掘技术被利用到现实生活中。机器学习技术在其中起了很大的作用，其中比较广为所知的就是AlphaGo与李世石的“世纪之战”，被誉为人机大战，最终以AlphaGo胜利告终，再一次向人们展示了机器学习的强大。在很多人眼里机器学习是个非常抽象的概念，本文将对其在推荐系统领域做一定的解析。

2 机器学习的过程

何为机器学习？通俗来说机器学习就是让机器跟人一样学习并总结“经验”。当然机器不能跟人一样去经历各种事情积累“经验”。而是通过已有的数据让机器去分析，总结其中的规律，并总结形成一套模型，应用到实际生活中去。

2.1 @取数据

机器学习的第一步就是获取数据，没有数据的机器学习都是空谈。数据的获取相对于后面的步骤较为容易，因为数据无处不在。超市里有消费者的购买记录，行车记录仪上有车辆的行驶记录，电影院有影迷的观看记录等，这些数据信息是我们开始机器学习的前提。

2.2 清洗数据

我们获取的数据是无规则的，其中有很多对我们没有利用价值的冗余数据，还有可能会有影响到我们分析结果的错误信息。我们在进行具体的分析之前需要对这些信息进行预处理，以免会影响到分析结果的准确率。数据的预处理主要分为三个方面：距离度量、抽样、降维。

在协同过滤推荐系统中使用的KNN分类（k-NearestNeighbor）主要取决于距离度量方法。比较常用的距离度量方法有欧几里得距离、皮尔逊相关系数、Jaccard系数（针对二进制属性）等。抽样是数据挖掘从大数据集中选择相关数据子集的主要技术，其在最终的解释步骤也起了很重要的作用，最常采用的抽样方法是无取代抽样，当物品被选择时，物品被从整体中取走，但执行取代抽样也是允许的，也就是说物品即使被选择也无需从整体中去除。通常训练集和测试集比例为80/20。最后降维是为了去除一些非常稀疏且对结果集影响不大的点，降低维度，避免维度灾难，降低运算难度。

2.3 分析数据与建立模型

在整个机器学习的过程中，难度最大最为核心的就是分析数据。分析数据的方法有很多种，每一种在不同的实际应用有其不同的作用，要具体情况具体分析。这里将介绍几种在推荐系统中较为常用的数据分析方法：

最近邻算法（KNN）：KNN通过存储训练记录并使用它们来预测未知样本的标签类别。这种分类器会存储所有的训练集，只有当新纪录与训练集完全匹配时才进行分类。相对于其它机器学习算法，KNN是最简单的，因为KNN无需建立一个显示的模型，被称为是一个懒学习者。尽管KNN方法简单直观，但它的结果准确，非常易于提升。

k-means算法：k-means算法是一个分块聚类算法，把获取的n个对象数据分割成k个不相关子集（k < n）。它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似，因为它们都是试图找到数据中自然聚类的中心。它假设对象属性来自于空间向量，并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。k-means算法一开始会随机选择k个中心点，所有物品都会被分配到它们最靠近的中心节点的类中。当物品新添加或者移除时，新聚类的中心节点需要更新，聚类的成员关系也需要更新，这样不断迭代，直到没有物品改变它们的聚类成员关系。最终的聚类对初始的中心点异常敏感，还可能存在空聚类。

人工神经网络（ANN）：人工神经网络算法模拟生物网络，由一组内连接点和带权链组成，是一类模式匹配算法。通常用于解决分类和回归问题。ANN是机器学习的一个庞大的分支，有数百种不同的算法，深度学习就是其重要的组成部分之一。ANN最主要的优点就是能处理非线性的分类任务，通过并行处理，使得其能够在部分网络受损的情况下操作。但ANN很难对给定的问题提供理想的网络拓扑。当拓扑确定后，其表现水平就会位于分类错误率的下线。

贝叶斯分类器：贝叶斯分类器是基于概率定义和贝叶斯定理的一类算法，贝叶斯统计学派使用概率来代表从数据中学习到的关系的不确定性。其把每一个属性和类标签当作随机变量。给定一个带有N个属性的记录（A1，A2，A3，...，AN），目标是预测类Ck，方法是在给定数据P（Ck|A1，A2，...，AN）下，找到能够最大化该类后验概率的Ck的值。常见贝叶斯分类器算法有朴素贝叶斯算法、平均单依赖估计（AODE）以及贝叶斯网络（BBN）等。

2.4 测试模型

整个机器学习的最后一步就是测试模型，检测模型的准确率。这是衡量一个算法的优劣的重要步骤。测试的数据集可以从测试中随机选取或者从提前预留的测试集中获取。

3 机器学习在推荐系统领域存在的挑战

机器学习在推荐系统中同样有很广泛的应用，其中较为广泛的是采用三种方式：基于商品的推荐算法、基于用户的推荐算法以及混合推荐算法。在很多大型互联网网站比如Amazon、淘宝、京东等，都投入了很大的精力在推荐系统这一领域上，希望用户能够更加快速的找到自己想要的商品。

尽管机器学习在推荐系统领域的发展潜力很大，但也不得不面临一些问题。其中一个很棘手的问题就是随着时间的推移，用户的兴趣爱好也可能跟着变化，而我们获取的仅仅是用户过去的购买记录。当用户有了新的兴趣后，短时间很难去捕获到。这只是其中一个方面，对机器学习算法的研究还有很长的路要走，但我相信，随着科技的进步，这些都不是问题。

参考文献

[1]王志梅，杨帆.基于Hebbian一致性学习的P2P推荐算法[J].计算机研究与应用，2006，42（36）：110-113.

[2]吴颜，沈洁，顾天竺等.协同过滤推荐系统中数据稀疏问题的解决[J].计算机应用研究，2007，24（06）：94-97.

[3]Peter Harrington. Machine Learning in Action[M].北京：人民邮电出版社，2015.

[4]陈刚，刘发升.基于BP神经网络的数据挖掘方法[J].计算机与现代化，2006（10）.

[5]王卫平，刘颖.基于客户行为序列的推荐算法[J].计算机系统应用，2007，17（05）：35-38.

作者简介

周齐（1993-），男，安徽省安庆市人。研究生在读，软件工程专业。主要从事大数据挖掘领域的研究。

单位介绍

机器学习范文第9篇

南京大学的周志华教授曾专门撰文论述了数据挖掘和机器学习以及数据库之间的关系，他提出：数据挖掘可以视为机器学习和数据库的交叉，主要利用机器学习界提供的技术来分析海量数据，利用数据库界提供的技术来管理海量数据。

组成数据挖掘的三大支柱包括统计学、机器学习和数据库领域内的研究成果，其他还包含了可视化、信息科学等内容。不同的教材从不同的方面结合其基础学科知识讲述数据挖掘技术，不同专业和技术背景的学生或数据挖掘研究人员和应用人员可以根据自身的专业方向选择不同的数据挖掘切入点。下面简单归纳目前比较主流的数据挖掘和机器学习方面的教材。

数据挖掘：概念与技术

原书名：Data Mining：Concepts and techniques

作者：Jiawei Han

本书主要从数据库的角度(数据管理和数据计算的角度)讲解数据挖掘，作者Jiawei Han现任UIUC CS Dept.教授。本书第2版在丰富和全面的第1版基础上进行了更新和改进，并增添了新的重要课题，例如挖掘流数据、挖掘社会网络和挖掘空间、多媒体和其他复杂数据。本书对数据挖掘基本概念、算法及其相关技术有比较全面的阐述，是国内大多数高校指定教材，它不要求太高的数学基础，非常适合数学功底一般的学生使用。

数据挖掘：实用机器学习技术(原书第2版)

原书名：Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques

作者：Ian H. Witten, Eibe Frank

本书主要从机器学习的角度，也有称从数据挖掘的应用实现角度来讲解数据挖掘，描述了各种算法、模型及其Java实现，重点是以应用的观点利用案例来说明数据挖掘的算法模型，对于具体算法的原理介绍不是非常详细。它对数据挖掘的Java软件包Weka有比较深的介绍。该书作者都是Weka项目组主要成员。图灵奖获得者Jim Gray如此评价：假如你需要对数据进行分析和应用，本书以及相关的Weka工具包是一个绝佳的起步。

数据挖掘原理

原书名：Principles of Data Mining

作者：David J. Hand

很多学科都面临着一个普遍问题，即如何存储、访问异常庞大的数据集，并用模型来描述和理解它们。这些问题使得人们对数据挖掘技术的兴趣不断增强。长期以来，很多相互独立的不同学科分别致力于数据挖掘的各个方面。本书把信息科学、计算科学和统计学在数据挖掘方面的应用融合在一起，是第一本真正跨学科的教材。主要从统计学的角度来解析数据挖掘以及其与统计的关系。其中如建模、测量、评分函数、模型等术语都是从统计者的角度出发。书中并没有具体说明KDD与DM之间的关系，比较适于统计系和数学系的学生采用。

机器学习

原书名：Machine Learning

作者：Tom Mitchell

本书是CMU等许多国际知名大学机器学习课程的教材。目前发表的各种机器学习专著或论文基本都会引用这本书的内容。作者Tom Mitchell是CMU的教授，美国人工智能协会的主席，《机器学习》杂志和“国际机器学习”年度会议的创始人，他在ML领域久负盛名。本书也是最经典和采用率最高的机器学习教材。本书需要的数学基础也很少，但对必要的背景介绍相当丰富，非常适合初学者。

模式分类(原书第2版)

原书名：Pattern classification

作者：Richard O. Duda, Peter E. Hart, David G. Stork

机器学习范文第10篇

关键词：机器学习分类；算法相似性；应用与发展

1概述

在经典著作《机器学习》中对于该学科的认知是“利用经验改善系统自身的性能。”这种对经验的运用即人类的学习能力，通过工作的重复和叠加，形成系统性的模型，并在此基础上持续优化模型，使得后续工作执行得更好。这种学习方式形成循环的反馈，促使系统获得经验并改进性能。

这样的学习能力是否通过塑造模型和算法而搬迁至机器，也就是我们现在所说的计算机中？这便是机器学习的真正意义，而人工智能即是当前研究的成果。

机器学习的研究需要以神经网络，统计分类等统计学，生物学为基础，让机器模拟人类学习过程。对此需要输入巨量的数据和学习样本以形成人类所知的“经验”，不断重复拆分、回归、聚合，最终得到元素间的关系并可依此形成类似经历的判断和预测。因此也应用于数据挖掘，大数据处理等基于海量数据的预测。

机器学习的本质在于数据的整合归纳，模型的建立和算法的改进。在整个学习过程中，最基本的条件是持续的外界反馈，以某种方式形成的外界信息源，运用算法将获取的外部信息加工成为“经验”，并储备在内在的数据库里。数据库根据建立的原则和规律提供执行的行动，而行动过程中获得的外界信息又成为了新的反馈来源，对下一次的行为提供新的指导信息。

2机器学习研究方法

当前机器学习主要研究的问题包括四类：分类、回归、聚类和规则抽取。

2.1分类

分类在机器学习中是基础且重要的一步，通过指导性的学习，告知每个数据样本是归属于哪种类型，在这样的训练下，机器掌握不同的分类函数/模型，当有新的数据样本出现时，能判断其类别并映射至相应的类别中。

2.2回归

指的是数学里的一种分析方式，研究一组随机变量和另一组随机变量之间的关系。最简单的一种回归分析即为一元线性关系。机器学习研究的是标识好的数据和已有的模型/函数之间的关系，能将新输入未识别的样本归纳到相关的模型中，因此，回归的结果也是分类的一种依据或先提条件。但回归与分类的不同在于回归里研究的是实数，而分类研究的是离散值。

2.3聚类

聚类的对象是没有被标注的数据，只是杂乱的样本，通过聚类对这些样本进行分类，这种分类是利用样本间的关系。聚类的结果与分类不同的是，分类前已有分好的类别模型，但聚类出来的类别事先没有被识别标注，可将聚类的结果再次研究，创建新的分别和标注。

2.4规则抽取

规则抽取是除了能识别新样本的类别外，还对分析样本间属性的关系进行统计分析。

3机器学习的算法

机器学习本质研究的是算法，如何解决问题取决于算法的选择。基于学习方法的算法分类为：

3.1监督学习

通常运用于神经网络训练中，监督学习利用已进行标注或分类的数据，训练对这些数据的理解和关系，输出这些关系的模型，使得能做新输入的未标示样本进行预测。监督学习强依赖于输入的已分类信息，因为后续的预判都是依据此分类信息学习得到的结果。监督学习通常用于分类和归回问题的研究，且常用的模型为决策树分析模型。

3.2非监督学习

非监督学习利用未标注或分类的数据进行训练，研究样本的结构，输出分类模型。其主要解决的问题的聚类和规则学习。通常使用的算法包括Apriori算法和k-means算法。

3.3半监督学习

半监督学习利用的是已标注或分类的数据和未标示数据的混合数据，既要学习属之间的结构关系，也要输出分类模型进行预测。回归和分类问题是主要研究对象，因其在三种学习中更为高效，在实际运用中更为普遍。

4机器学习实际应用

机器学习当前仍是较为新型的智能方面的科学技术，在计算机，互联网领域应用较为广泛。主要应用的领域和实际操作有：

1）人脸识别：在照片库里识别出所有包含某一人的照片。该识别在手机、电脑等数码产品中被普遍使用，作为管理工作。

2）语音识别：同样是一个生物识别的实践案例，识别用户的话语和含义，明确用户需求，比如苹果自带的Siri系统。

3）垃圾邮件识别：区分邮箱里收到的正常邮件和垃圾邮件。

4）推荐系统：根据用户过往的操作习惯，购买记录等个人行为数据，识别真正吸引用户并愿意为此付费的类型和事物，并从该类别中挑选类似的事物，促进用户查阅，点击，付费等行为。

5）股票交易：根据某只股票的所有价格波动等历史数据，预测对该股票当前的操作行为，例如持仓，减仓，抛出等。

以上是较为主流的机器学习的实际使用领域。除此在数据挖掘，人工智能，规划和问题解决等领域也有不同程度的使用。

5机器学习未来与发展

5.1非监督学习

机器学习目前还未是一门成熟的学科，其研究的成本昂贵，在训练中所需的已标识数据是经人工处理而成，且需由专家进行，因此要获得大量的标识样不仅成本高，且难度大。也因此非监督学习，针对从无标注的数据中学习将成为未来研究重点方向。

5.2模型尺寸上的优化

当前普遍使用的模型，尤其是自然语音处理的模型，大小均超过500M。如何能在小设备，比如移动设备上的使用是一种挑战。移动设备一般对于存量、大小、功耗等都有一定限制，而模型的过大则成为了一大制约因素。若未来能将机器学习技术广泛应用于移动端，需通过两方面的优化来改善该未来：使用压缩技术进行模型压缩，抑或改变算法以改变大小。

5.3智能化发展

将深度学习与知识，逻辑等人类思维模式结合，推进人工智能的发展，获得如人类一般的学习能力。将知识与数据整合，提高模型训练的速度和精度，使得人工智能更加贴近人的思维和决策方式。

5.4博弈机器学习

当前深度学习的主要运用集中于认知类识别，如图像识别，生物识别等，均为静态决策，假若进行更深一步的运用，则是复杂和动态决策。如股票预测，需根据时间变化来不断预测何时买入卖出，以及多种因素和变量会对决策产生影响。因此，未来的发展可延伸至研究复杂动态性多因素之间的关系，根据观察环境甚至周围相似个体做出更为准确的预测。

6结论

机器学习是基于神经网络，研究人工智能的核心技术，主要通过监督学习，来解决分类、回归、聚类和规则抽取四类主要问题，目前主要应用的领域有专家系统，图像，生物识别，通过模型，分类器的学习，对新事物做出判断。但目前机器学习主要解决的问题是认知性问题，在实际生产中，因环境，动态变化等制约，适用范围仍较窄。