KDD中的机器学习

被引：2

作者：

叶施仁

史忠植

吴斌

宫秀军

游湘涛

机构：

[1] 中科院计算所知识处理与人机交互实验室,中科院计算所知识处理与人机交互实验室,中科院计算所知识处理与人机交互实验室,中科院计算所知识处理与人机交互实验室,中科院计算所知识处理与人机交互实验室北京,北京,北京,北京,北京

来源：

关键词：

Machine learning; KDD; Machine discovery;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP181 [自动推理、机器学习];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

<正> 1.机器学习的发展机器学习是研究获取新知识、新技巧,重组已经出现的知识的计算方法,是人工智能中的基本问题,其理论基础涉及人工智能、统计学、脑知模型、适应性控制理论、心理学模型、进化模型(如遗传算法)。机器学习的研究开始于50年代,经过40来年的发展,已经取得

引用

页码：96 / 100+68 +68

页数：6

共 4 条

Pedro Domingos ;

Michael Pazzani .

Machine Learning, 1997, 29 :103-130

[2] Unifying instance-based and rule-based induction [J].

Domingos, P .

[3] Bagging predictors [J].

Breiman, L .

[4]

Learning quickly when irrelevant attributes abound: A new linear-threshold algorithm[J] . Nick Littlestone.Machine Learning . 1988 (4)