机器学习的研究现状
人工智能研究现状综述doc
人工智能研究现状综述.doc 人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）已经成为当今世界上最受关注和最具潜力的技术领域之一。
在过去的几十年里，人工智能已经经历了许多重要的里程碑，包括机器翻译、自然语言处理、计算机视觉、专家系统等。
随着技术的不断进步，人工智能的应用范围也越来越广泛，涉及到医疗、金融、制造业、零售业、交通运输等多个领域。
一、人工智能研究现状目前，人工智能研究已经进入了一个全新的阶段。
在基础研究方面，深度学习、强化学习、迁移学习等新型机器学习方法逐渐成为了研究的主流方向。
其中，深度学习是最具代表性的方法之一，它可以自动提取数据中的特征，并建立更加复杂的模型，从而实现更加精准的预测和决策。
强化学习则是一种通过试错学习的机器学习方法，它可以在没有先验知识的情况下，通过与环境的交互来逐渐学习并优化自己的行为。
迁移学习则是一种将从一个任务上学到的知识应用到另一个任务上的机器学习方法。
这些方法各自具有不同的优点和适用范围，它们的组合使用可以大大提高模型的性能。
除了基础研究之外，人工智能在实际应用方面也取得了许多重要的进展。
在医疗领域，人工智能可以用于疾病的早期诊断和治疗方案的制定。
在金融领域，人工智能可以用于风险评估、投资决策等。
在制造业领域，人工智能可以用于生产过程的优化和智能制造等方面。
在零售业领域，人工智能可以用于精准营销和智能推荐等方面。
在交通运输领域，人工智能可以用于智能交通管理和智能驾驶等方面。
二、人工智能研究中存在的问题尽管人工智能已经取得了许多重要的进展，但是它仍然存在着许多问题需要解决。
其中最突出的问题就是如何提高人工智能的泛化能力和鲁棒性。
目前，许多人工智能模型都是在大量的标注数据上进行训练的，这些数据的质量和数量都会直接影响到模型的性能。
然而，在实际应用中，往往存在着数据匮乏或者数据质量不高的问题，这会导致模型的性能下降。
因此，如何提高模型的泛化能力和鲁棒性，使其能够更好地适应不同的场景和任务，是当前人工智能研究的一个重要方向。
国内外研究现状写近几年的文献
国内外研究现状写近几年的文献在科学研究的过程中，了解和分析国内外研究现状是至关重要的。
这有助于研究者们把握研究动态，发现研究热点，为自己的研究提供有益的启示。
本文将针对近几年的文献，对国内外研究现状进行梳理和分析。
一、国内研究现状1.人工智能领域近年来，我国在人工智能领域的研究取得了显著成果。
在深度学习、计算机视觉、自然语言处理等方面，国内研究者和企业均有突破。
特别是在政策扶持和市场需求的双重推动下，人工智能技术在国内得到了快速发展。
2.新能源领域新能源领域的研究在我国也取得了长足进步。
光伏、风能、电动汽车等新能源技术和产品不断涌现，为我国能源结构调整和可持续发展提供了有力支持。
3.生物医药领域近年来，我国在生物医药领域的研究成果丰硕。
新型疫苗、生物制药、基因编辑等技术取得了重要突破，为提高人民健康水平和国际竞争力做出了贡献。
二、国外研究现状1.人工智能领域在国际上，美国、英国、加拿大等发达国家在人工智能领域的研究一直处于领先地位。
近年来，这些国家在机器学习、神经网络、机器人技术等方面取得了许多创新成果。
2.新能源领域国外在新能源领域的研究也取得了显著成果。
德国、日本、美国等国家在太阳能、风能、氢能等方面具有明显优势，推动了全球新能源技术的发展。
3.生物医药领域在生物医药领域，美国、欧洲、日本等国家的研究水平较高。
近年来，这些国家在肿瘤免疫治疗、基因编辑、细胞治疗等方面取得了重大突破。
三、总结与展望近几年来，国内外在人工智能、新能源、生物医药等领域的研究取得了丰硕成果。
然而，仍有许多挑战和机遇等待我们去探索。
未来，研究者们应继续加强国际合作，共享研究成果，为人类社会的进步和发展做出更大贡献。
需要注意的是，本文所列举的研究领域和成果仅为简要概述，实际情况可能更为丰富和复杂。
基于机器学习的手语识别技术研究
基于机器学习的手语识别技术研究随着科技的不断发展，越来越多的人开始关注人机交互技术的研究和应用。
其中，基于机器学习的手语识别技术逐渐成为了一个热门的研究方向。
本文将从手语概述、手语识别技术的现状、机器学习在手语识别中的应用以及未来的研究方向等方面进行论述。
一、手语概述手语是一种通讯方式，被聋人和听障人士广泛应用。
手语是一种非语言的视觉语言，其不同于声音，使用手势和面部表情传递意思。
手语的语法和声音语言不同，在手语中，一个语句的信息通过手势，面部表情和头部姿势来传达。
此外，手语的一些手势可以代表一个单独的单词或一个短语，有时甚至可以表示一个句子。
手语的学习需要在教育和日常生活中不断地练习和思考。
二、手语识别技术的现状目前，手语的识别主要使用商业摄像机和红外摄像机等设备完成。
这种传统手语识别技术主要依靠计算机视觉技术实现。
但是，这种方式的缺点在于容易受到噪声，光照条件，和复杂的手势组合等因素的干扰。
因此，这种传统手语识别技术的识别率相对较低，无法满足实际需要。
幸运的是，近年来机器学习和深度学习的兴起为手语识别技术的研究带来了新的活力。
与传统数学模型不同，机器学习算法可以根据训练样本学习出一定的规律，并根据目标函数自行调整参数。
深度学习算法在传统机器学习算法的基础上加入了多层神经网络，在完成特征提取和分类任务时更加准确和稳定。
因此，机器学习算法和深度学习算法被广泛应用于手语识别技术中。
三、机器学习在手语识别中的应用机器学习方法主要分为监督式学习和无监督式学习两种类型，而在手语识别中，两种方法都可以得到应用。
监督式学习需要使用大量的样本数据进行训练，而无监督式学习则可以通过聚类或自编码的方式实现。
下面，我们将以监督式学习方法为例，详细介绍机器学习在手语识别中的应用。
在监督式学习中，有两种常用方法获得手语识别的数据：第一种是通过静态图像处理，第二种是通过以视频的形式获取数据。
对于静态图像数据处理方法，首先需要使用统计学特征生成方法将手势特征提取出来。
人工智能研究综述
人工智能研究综述人工智能研究已经成为当今科技领域的热点之一。
从理论研究到实际应用，人工智能涉及了众多领域的知识和技术，其发展也是一个综合性的过程。
本文将从人工智能的基本原理、研究现状及未来发展等方面进行综述。
一、人工智能的基本原理人工智能的基本原理包括机器学习、推理和决策，这些原理构成了人工智能系统的核心。
机器学习是人工智能的重要组成部分，通过对大量数据的学习，使计算机系统能够自动识别模式、识别规律，并做出相应的预测和决策。
推理是指根据已知的信息和规则，推导出新的结论。
决策是指在面对多种选择时，系统能够通过分析信息和评估结果，做出最优的决策。
人工智能系统的基本构成包括感知模块、推理模块和行为模块。
感知模块用于获取外部信息，如图像、声音等；推理模块通过数据分析和推理，生成新的知识；行为模块用于执行决策和实施行动。
这些模块相互配合，构成了完整的人工智能系统。
人工智能的基本原理来源于计算机科学、数学和认知科学等多个学科领域，涉及到机器学习、数据挖掘、模式识别、自然语言处理等多方面的知识和技术。
这些理论和技术的发展推动了人工智能系统的不断完善和优化，为人工智能在各个领域的应用奠定了基础。
二、人工智能的研究现状人工智能的研究领域包括但不限于机器学习、深度学习、神经网络、自然语言处理、计算机视觉、自动规划、智能控制等。
这些研究领域各自面临着不同的挑战和机遇。
机器学习是人工智能研究的核心领域之一，其主要研究内容包括监督学习、无监督学习、强化学习等。
监督学习是指通过训练数据来训练模型，使模型能够对新的数据进行预测和分类。
无监督学习是指根据数据的内在结构和规律进行模式识别和数据分析。
强化学习是指系统通过与环境的交互学习如何做出最优的决策。
深度学习是近年来人工智能研究的热点之一，其主要研究内容包括神经网络、深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。
深度学习算法通过多层次的神经元网络来模拟人脑的信息处理过程，能够实现对复杂数据的高效处理和分析。
科技创新的发展现状与未来趋势分析
科技创新的发展现状与未来趋势分析科技创新是一个持续不断、快速发展的领域。
在当今社会中，科技创新已经渗透到各个行业和方面，对我们的生活产生了深远的影响。
本文将探讨科技创新的发展现状以及未来的趋势。
一、人工智能和机器学习人工智能和机器学习是当前科技创新的热点领域。
随着计算能力的提升和海量数据的积累，人工智能开始在图像识别、语音识别、自动驾驶等领域展现出巨大潜力。
未来，人工智能将会继续推动社会的发展，改变人们的生活方式和工作方式。
二、生物技术和基因编辑生物技术和基因编辑有望在医疗和农业领域取得突破性的进展。
通过基因编辑技术，我们可以修改生物的遗传信息，从而实现人类疾病的治愈或植物的优化。
这一领域的发展将为人类带来更健康的生活和更高效的农业生产。
三、物联网和智能家居物联网和智能家居是未来家庭生活的趋势。
通过将各种设备和传感器连接到互联网，我们可以实现智能家居的实时监控和远程控制。
这项技术将给人们带来更便利、更舒适的居住环境，并提高能源的利用效率和安全性。
四、区块链和数字经济区块链技术作为一种去中心化的分布式账本，可以确保交易的安全性和可追溯性。
随着数字经济的不断发展，区块链技术将在金融、供应链、版权保护等领域发挥重要作用。
它将改变传统的商业模式，为经济的创新和发展提供新的机遇。
五、可持续能源和环保技术面对全球气候变化和能源紧缺的挑战，可持续能源和环保技术成为了科技创新的重要方向。
太阳能、风能等可再生能源的开发和利用将成为主流，同时，减排、垃圾处理等环保技术也将得到更多的关注和应用。
六、创新合作和资源共享科技创新不再是一个孤立的个体行为，而是需要资源共享和合作创新。
开放式创新模式将越来越受到重视，企业、学术机构和政府之间的合作将成为推动科技创新的重要力量。
只有通过集体智慧和资源整合，才能更好地应对复杂的科技挑战。
总结而言，科技创新正以前所未有的速度和广度改变着我们的生活。
未来，人工智能、生物技术、物联网、区块链、可持续能源和创新合作等领域将成为科技创新的重要发展方向。
计算机科学在医学研究中的应用现状
计算机科学在医学研究中的应用现状随着科技的发展，计算机科学不仅仅只是应用在传统领域，它也开始渗透到许多新兴领域。
其中，医学领域就是计算机科学最为广泛应用的领域之一。
计算机科学在医学研究中，已经发挥了重要的作用。
下面就让我们来了解一下计算机科学在医学研究中的应用现状。
一、医学图像处理医学图像处理是目前计算机科学在医学领域中，相当广泛的应用领域之一。
医学图像处理技术可以通过改善医学显像技术进一步提高医学成像的能力，改善由于诊断方法误差产生的误诊概率。
医学图像处理系统已经能轻松地获取和处理普通的视觉信息，如X射线、CT扫描和磁共振成像(MRI)。
这使得医学专业人员能够更加清晰地检查和分析各种生理和解剖特性。
二、机器学习机器学习可以使医学机构可以更有效地处理数据，以提高医疗保健服务的质量和效率。
机器学习技术可以通过将计算机算法进行训练，并从大量医学数据集中提取特征，从而诊断疾病、预测患者的病情进展以及提供更好的治疗方法。
此外，机器学习还可帮助医生为个体患者制定决策，从而根据患者的特定状况提供更灵活、针对性的治疗方法。
三、虚拟现实虚拟现实技术为医学研究等提供了极大的支持。
虚拟现实通过使用计算机图形学技术，使得医生和研究人员可以在虚拟环境中创建可视化的模拟结果，使其更易于观察和分析。
这种技术的优势在于，医生可以通过模拟患者内部的器官结构和出现的问题，以提高其对不同治疗方法的理解和应用。
他们还可以在虚拟环境中开展操作培训，优化手术过程的效率和准确性。
在未来，虚拟现实技术将在医生和医学研究人员的生活中扮演至关重要的角色。
四、智能辅助诊断系统智能辅助诊断系统是一种高速计算机运算功能，能够精确地诊断各种疾病，并推荐更好的治疗方法。
这种系统可以使用患者的医学图像、病史、症状等数据进行分析，从而提供更准确的诊断结果。
智能辅助诊断系统可以大大缩短诊断时间和识别疾病的精度，改善医学诊断的效率和质量。
在未来，这种技术将成为医学领域中最为关键的技术之一。
人工智能的研究现状及发展趋势
人工智能的研究现状及发展趋势摘要：在多方因素的共同作用下，各种科学技术逐渐诞生，人工智能是其中发展最为飞速和迅猛的一类。
时至今日，人工智能技术逐渐渗透至各个领域，在此类技术的帮助下，人们的日常生活、工作方式、效率与质量都有了显著改变。
本文将围绕着人工智能技术展开研究，首先分析人工智能的研究现状，并简要分析此类技术的未来发展趋势，以供参考。
关键词：人工智能；研究现状；发展趋势引言随着计算机处理能力的不断提高和大数据的普及，人工智能正处于爆发式的增长阶段。
目前，人工智能已经广泛应用于语音识别、图像识别、自动化处理等领域，并在这些领域中取得了许多重大的突破。
未来，人工智能将对日常生活产生越来越深远的影响，成为人工智能普及与发展时代的标志。
1 人工智能的研究现状1.1 在语音识别领域的应用在语音识别领域，人工智能的应用已经取得了显著的进展。
语音识别是一种将语音信号转换为文本或命令的技术，它能够帮助人们更加便捷地与计算机进行交互，从而实现语音控制、语音搜索和语音助手等功能。
当前，已经诞生了若干个Siri这类基于人工智能驱动的语音助手。
它们能够理解和回应人们的语音指令，同时根据用户的需求执行各种任务，如提供天气信息、设置闹钟、查找资讯等。
人工智能技术还可以将讲话内容转写为文本，使得人们可以通过语音进行文字输入。
这在实时语音转写、语音记录和语音翻译等场景中起到了重要作用，也可以帮助特殊人群之间及与正常人的沟通交流。
同时，人工智能技术在语音搜索领域也有广泛应用。
用户可以通过语音搜索引擎进行语音查询，而无需手动输入关键词。
此外，人工智能技术还被用于构建大规模的语音识别系统。
这些系统可以处理大量的语音数据，进行语音识别训练和模型优化，从而提高识别准确率。
1.2 在图像识别领域的应用当前，人工智能在图像识别领域的应用已经取得了重大突破，并在各个领域展现出巨大的潜力。
在图像处理方面，人工智能技术可以通过训练具有深度学习架构的神经网络，对图像进行分类。
仿生机器人研究现状与发展趋势
仿生机器人研究现状与发展趋势随着科技的不断发展，仿生机器人已经成为当今机器人领域的研究热点。
仿生机器人是指模仿生物体（包括人类）的形态、运动和行为能力的机器人。
这类机器人的研究不仅具有重要意义的应用价值，同时也对推动和机器人技术的发展具有重要价值。
本文将介绍仿生机器人的发展历程、研究现状以及未来发展趋势和可能的应用场景，并探讨其潜在的社会和经济价值。
仿生机器人的发展历程可以追溯到20世纪初。
然而，直到近年来，随着人工智能和机器人技术的快速发展，仿生机器人的研究才取得了显著的进展。
从理论到实践，仿生机器人的发展经历了漫长的过程。
早期的研究主要集中在理论层面，包括对生物运动学、动力学和生理学的研究。
随着计算机技术和控制理论的不断发展，仿生机器人的实践应用也得到了广泛。
当前，仿生机器人研究已经取得了很大的进展。
在技术方面，研究人员已经研发出了各种具有高精度、灵活性和适应性的仿生机器人。
例如，有的人形仿生机器人能够模仿人类的动作和表情，实现与人类的交互；有的仿生机器昆虫能够模仿真实昆虫的运动和行为，完成复杂的任务。
在应用方面，仿生机器人已经广泛应用于医疗、救援、农业、军事等领域。
例如，在医疗领域，仿生机器人可以辅助医生进行手术操作，提高手术精度和效率；在救援领域，仿生机器人可以协助搜救人员进行灾难现场的搜救和救援工作，提高搜救效率。
未来，仿生机器人的发展趋势将朝着更智能化、更灵活化和更普及化的方向发展。
随着人工智能技术的不断创新和应用场景的不断扩展，仿生机器人的智能化程度将不断提高，实现更复杂的任务和更高级别的自主性。
同时，随着材料科学和制造技术的不断发展，仿生机器人的灵活性和适应性也将得到进一步提升，能够在更广泛的应用场景中发挥作用。
随着社会经济的发展和人们生活水平的提高，仿生机器人的普及化程度也将不断加深，逐渐走进人们的日常生活和工作之中。
仿生机器人的研究不仅具有重要的应用价值，同时也具有重要的社会和经济价值。
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题目： 机器学习的研究现状
作者：
摘要：学习是一切智能系统最根本的特征。机器学习是人工智能最具智能
特征、最前沿的研究领域。机器学习就是要使计算机能模拟人的学习行为,自动
地通过学习获取知识和技能,不断改善性能,实现自我完善。本文对机器学习的发
展过程、学习分类及应用领域进行了说明。针对机器学习研究现状进行了综述，
同时借助机器学习的作用及影响对未来做出展望。
学习是人类具有的一种重要智能行为，但究竟什么是学习，长期以来却众
说纷纭。人们曾对学习给出各种定义。比如西蒙Simon（1983）定义学习就是系
统中的变化，这种变化使系统比以前更有效地去做同样的工作。Minsky (1985)
则认为学习是在我们头脑中（心里内部）进行有用的变化。
学习能力是智能行为的一个非常重要的特征，而机器学习在人工智能的研
究中具有十分重要的地位。
不过至今，对于“机器学习”也还没有统一的定义，而且也很难给出一个公
认的和准确的定义。Langley（1996) 曾对机器学习做过描述，认为机器学习是
一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学
习中改善具体算法的性能。
照目前来讲，稍为严格的定义是：机器学习是一门研究机器（计算机）获
取新知识和新技能，并识别现有知识的一门学科。通过公式大致可以描述为：机
器学习=神经科学（含认知科学）＋数学＋计算。
机器学习在人工智能的研究中具有十分重要的地位。它是人工智能的核
心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域。从20
世纪50年代人们就开始了对机器学习的研究，从最初的基于神经元模型以及函
数逼近论的方法研究，到以符号演算为基础的规则学习和决策树学习的产生，以
及之后的认知心理学中归纳、解释、类比等概念的引入，至最新的计算学习理论
和统计学习的兴起，机器学习一直都在相关学科的实践应用中起着主导作用。现
在已取得了不少成就，并分化出许多研究方向，主要有符号学习、连接学习和统
计学习等。
机器学习发展过程大体可分为以下四个部分。
50年代中叶到60年代中叶，机器学习研究的目标是各类自组织系统和自
适应系统；指导本阶段研究的理论基础是早在40年代就开始研究的神经网络模
型。
60年代中叶至70年代中叶所在阶段的研究目标是模拟人类的概念学习
过程，并采用逻辑结构或图结构作为机器内部描述。
70年代中叶至80年代中叶，在这个时期，人们从学习单个概念扩展到学
习多个概念，探索不同的学习策略和各种学习方法。本阶段已开始把学习系统与
各种应用结合起来。
机器学习最新阶段始于1986年，一方面，由于神经网络研究的重新兴起，
另一方面，对实验研究和应用研究得到前所未有的重视。我国的机器学习研究开
始进入稳步发展和逐渐繁荣的新时期。
一个不具有学习能力的智能系统难以称得上是一个真正的智能系统！正如
所讲的一样，既然称得上人工智能的机器必须具备如同人类般的学习能力。而机
器学习的策略和方法究竟是什么呢？简单地说，机器学习可分为信息、发现和知
识三个要素，它们分别是机器学习的对象、方法和目标。基于这三个要素，我们
可以给出如下的机器学习分类。
首先是基于学习策略的分类。从简单到复杂的次序分为机械学习、示教学
习、演绎学习、类比学习、基于解释的学习 、归纳学习六个部分。机械式学习
又称为死记式学习，其实质是用存储空间换取处理时间。示教学习方法和人类社
会的学校教学方式相似，学生从环境获取信息，把知识转换成内部可使用的表示
形式，并将新的知识和原有知识有机地结合为一体。而演绎学习大致而言是推理
的学习过程。类比学习最是容易让人明白，著名的卢瑟福类比就是通过将原子结
构（目标域）同太阳系（源域）作类比，揭示了原子结构的奥秘。基于解释的学
习就是在学习过程中通过运用域内有关知识对例子分析构造规则并进行推广得
到一般性的描述。归纳学习是最基本也较成熟的学习方法。原理是通过一些实例
或反例让学生通过归纳推理出该概念的一般描述。
基于学习方式的分类可分为有导师学习、无导师学习以及强化学习三个类
别。通俗来讲就是监督学习和非监督学习以及增强学习三个方面的内容。
基于数据形式分类包含结构化学习和非结构化学习两个方面。前者典型的
例子有神经网络学习、统计学习、决策树学习和规则学习。而后者着重与类别学
习\案例学习和图像挖掘等方面。
基于学习目标分类又可以划分为概念学习、规则学习、函数学习、类别学
习和贝叶斯网络学习。
机器学习研究的进展对社会经济的影响是非常巨大的。美国航空航天局
JPL实验室的科学家在《Science》（2001年9月）上撰文指出：机器学习对科学研
究的整个过程正起到越来越大的支持作用，该领域在今后的若干年内将取得稳定
而快速的发展。概括而言机器学习能使计算机的应用领域大为扩展，并使个人和
组织的竟争力提高到新的水平，甚至形成人类全新的生活方式。另外，对机器学
习的信息处理算法的研究将导致对人脑学习能力更好的理解。
目前，机器学习领域的研究工作主要围绕以下三个方面进行。首先是面向
任务的研究，其内容是研究和分析改进一组预定任务的执行性能的学习系统；其
次是认知模型， 研究人类学习过程并进行计算机模拟；还有就是理论分析，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。
在理论方面，关于观察例的数目，所考虑的假设的数目和学习到的假设的预
计误差之间的基本关系的刻画已经取得成果。我们已经获得人类和动物学习的初
步模型，开始了解它们与计算机学习算法之间的关系。
在应用方面，近十年来的进展尤为迅速。比较典型的有天气预报搜索引擎、
证券市场分析、语音和手写识别、图像识别、遥感信息处理等。下面是一些突出
的应用实例。
计算机弈棋：大多数成功的计算机弈棋程序均基于机器学习算法。例如，
TD-GAMMON通过与自己对弈100多万次学习下backgammon棋的策略。该系统目前
已达到人类世界冠军的水平。类似的技术也可用于许多其他的涉及非常大型的搜
索空间的实际问题。
语音识别：所有最成功的语音识别系统都以某种形式使用了机器学习技术。
例如，SPHINX系统学习针对具体讲话人的策略从接受到的语音信号中识别单音和
单词。神经网络学习方法和学习隐藏的Markov模型的方法可有效地应用于对各别
讲话人，词汇表，麦克风的特性，背景噪音等的自动适应。类似的技术也可用于
许多其他的信号解释问题。
自动车驾驶：机器学习方法已用于训练计算机控制的车辆在各种类型的道路
上的正确行驶。例如，ALVINN系统使用学习到的策略在高速公路上与别的车辆一
起以每小时70英里的速度自动行驶了90英里。类似的技术也可用于许多其他的
基于传感器的控制问题。
就机器学习研究的现状而言，目前还不能使计算机具有类似人那样的学习能
力。与此同时，机器学习面临着巨大的挑战问题，诸如泛化能力、速度、可理解
性以及数据利用能力相关方面的发展情况。但是，对某些类型的学习任务已经发
明了有效的算法，对学习的理论研究也已经开始，人们已经开发出许多计算机程
序，它们显示了有效的学习能力，有商业价值的应用系统也已经开始出现。
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。现有的计
算机系统和人工智能系统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。总之，随着我们对计算机研究的进一步加深，
机器学习将不可避免地在计算机科学技术中起到越来越中心的作用。
参考文献:
廉师友，人工智能技术导论（第三版），西安电子科技大学出版社
[美]Tom M. Mithell, 机器学习 , 曾华军、张银奎等译，机械工业出版社
http://baike.baidu.com/view/7956.htm
http://www.ahcit.com/lanmuyd.asp?id=3428
http://wenku.baidu.com/view/becdfb360b4c2e3f572763d7.html