機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning, ML)是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科,涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科。專門研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為,以獲取新的知識(shí)或技能,重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)有了十分廣泛的應(yīng)用,例如:數(shù)據(jù)挖掘、計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理、生物特征識(shí)別、搜索引擎、醫(yī)學(xué)診斷、檢測(cè)信用卡欺詐、證券市場(chǎng)分析、DNA序列測(cè)序、語音和手寫識(shí)別、戰(zhàn)略游戲和機(jī)器人運(yùn)用。
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計(jì)算機(jī)
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模擬
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機(jī)器學(xué)習(xí)
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探討實(shí)時(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)的概念及其應(yīng)用現(xiàn)狀

探討如何將機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用到物聯(lián)網(wǎng)中
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軟體機(jī)器人學(xué)習(xí)問題探討
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機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域下安全性的延展——對(duì)抗學(xué)習(xí)

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