http://wiki.sseuu.com/index.php?action=history&feed=atom&title=%E6%9C%BA%E5%99%A8%E8%83%BD%E5%90%A6%E8%B1%A1%E4%BA%BA%E7%B1%BB%E4%B8%80%E6%A0%B7%E5%85%B7%E6%9C%89%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E8%83%BD%E5%8A%9B 2026-06-09T02:56:36Z 本wiki的该页面的版本历史 MediaWiki 1.30.0 http://wiki.sseuu.com/index.php?title=%E6%9C%BA%E5%99%A8%E8%83%BD%E5%90%A6%E8%B1%A1%E4%BA%BA%E7%B1%BB%E4%B8%80%E6%A0%B7%E5%85%B7%E6%9C%89%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E8%83%BD%E5%8A%9B&diff=8165&oldid=prev 2018-12-09T21:49:18Z

<p></p> <table class="diff diff-contentalign-left" data-mw="interface"> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <tr style="vertical-align: top;" lang="zh-CN"> <td colspan="2" style="background-color: white; color:black; text-align: center;">←上一版本</td> <td colspan="2" style="background-color: white; color:black; text-align: center;">2018年12月9日 (日) 21:49的版本</td> </tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l35" >第35行：</td> <td colspan="2" class="diff-lineno">第35行：</td></tr> <tr><td class='diff-marker'>&#160;</td><td style="background-color: #f9f9f9; color: #333333; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #e6e6e6; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>上海</div></td><td class='diff-marker'>&#160;</td><td style="background-color: #f9f9f9; color: #333333; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #e6e6e6; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>上海</div></td></tr> <tr><td class='diff-marker'>&#160;</td><td style="background-color: #f9f9f9; color: #333333; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #e6e6e6; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"></td><td class='diff-marker'>&#160;</td><td style="background-color: #f9f9f9; color: #333333; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #e6e6e6; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"></td></tr> <tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="color:black; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>茅洪斌</div></td><td class='diff-marker'>+</td><td style="color:black; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins class="diffchange diffchange-inline">[http://blog.sina.com.cn/s/blog_5e3b679b0102w9en.html </ins>茅洪斌<ins class="diffchange diffchange-inline">]</ins></div></td></tr> </table>

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<p>创建页面，内容为“{{4}}作者：茅洪斌 机器能否象人类一样具有学习能力呢？1959年美国的塞缪尔(Samuel)设计了一个下棋程序，这个程序具有学习...”</p> <p><b>新页面</b></p><div>{{4}}作者：茅洪斌<br /> <br /> 机器能否象人类一样具有学习能力呢？1959年美国的塞缪尔(Samuel)设计了一个下棋程序，这个程序具有学习能力，它可以在不断的对弈中改善自己的棋艺。4年后，这个程序战胜了设计者本人。又过了3年，这个程序战胜了美国一个保持8年之久的常胜不败的冠军。<br /> <br /> 机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼迫论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。它是专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，它主要使用归纳、综合而不是演绎。其应用遍及人工智能的各个应用领域：专家系统、认知模拟、规划和问题求解、数据挖掘、网络信息服务、图象识别、故障诊断、自然语言理解、机器人和博弈等领域。<br /> <br /> 机器学习经常引用的英文定义是：A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E.<br /> <br /> 顾名思义，机器学习是研究如何使用机器来模拟人类学习活动的一门学科。这里所说的“机器”，指的就是计算机，包括电子计算机，中子计算机、光子计算机或神经计算机等等。<br /> <br /> 机器的能力是否能超过人，持否定意见的人认为：机器是人造的，其性能和动作完全是由设计者规定的，因此无论如何其能力也不会超过设计者本人。不具备学习能力的机器它只是机械地执行程序，可是具备学习能力的机器非同寻常，因为这种机器的能力在应用中不断地自我提高，过一段时间之后，设计者本人也不知它的能力到了何种水平。<br /> <br /> 影响学习系统设计的最重要的因素是环境向系统提供的信息。学习系统获得的信息往往是不完全的，所以学习系统所进行的推理并不完全是可靠的，它总结出来的规则可能正确，也可能不正确。这要通过执行效果加以检验。正确的规则能使系统的效能提高，应予保留；不正确的规则应予修改或从数据库中删除。<br /> <br /> 执行部分是整个学习系统的核心，因为执行部分的动作就是学习部分力求改进的动作。同执行部分有关的问题有3个：复杂性、反馈和透明性。<br /> <br /> 机器学习领域的研究工作主要围绕以下三个方面进行：<br /> <br /> （1）面向任务的研究<br /> <br /> 研究和分析改进一组预定任务的执行性能的学习系统。<br /> <br /> （2）认知模型<br /> <br /> 研究人类学习过程并进行计算机模拟。<br /> <br /> （3）理论分析<br /> <br /> 从理论上探索各种可能的学习方法和独立于应用领域的算法。<br /> <br /> 机器学习是继专家系统之后人工智能应用的又一重要研究领域，也是人工智能和神经计算的核心研究课题之一。现有的计算机系统和人工智能系统没有什么学习能力，至多也只有非常有限的学习能力，因而不能满足科技和生产提出的新要求。对机器学习的讨论和机器学习研究的进展，必将促使人工智能和整个科学技术的进一步发展。<br /> <br /> 2016-2-14<br /> <br /> 上海<br /> <br /> 茅洪斌</div>

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