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2020
11-15

揭秘为什么马云听到人工智能就生气?天猫双11回答了这个问题

1985 -1986神经网络研究人员(鲁梅尔哈特,辛顿,威廉姆斯-赫,尼尔森)先后提出了MLP与BP训练相结合的理念。

一个非常著名的ML算法由昆兰在1986年提出,我们称之为决策树算法,更准确的说是ID3算法。这是另一个主流机器学习的火花点。此外,与黑盒神经网络模型截然不同的是,决策树ID3算法也被作为一个软件,通过使用简单的规则和清晰的参考可以找到更多的现实生活中的使用情况。

《机器学习》中打网球的天气分类决策
决策树是一个预测模型,他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象,而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值,而每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。决策树仅有单一输出,若欲有复数输出,可以建立独立的决策树以处理不同输出。数据挖掘中决策树是一种经常要用到的技术,可以用于分析数据,同样也可以用来作预测。

现代机器学习的成型时期20世纪90年初到21世纪初

1990年, Schapire最先构造出一种多项式级的算法 ,对该问题做了肯定的证明 ,这就是最初的 Boosting算法。一年后 ,Freund提出了一种效率更高的Boosting算法。但是,这两种算法存在共同的实践上的缺陷 ,那就是都要求事先知道弱学习算法学习正确的下限。

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作者:决战机器人工智能档案最先进人工智能机器人排名|机器人之家培训什么是ai技术
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