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决策树学习技术由于简单易用,到今天仍是最常用的机器学习技术之一

2018-08-15 10:03:44 | 来源:中培企业IT培训网

决策树学习技术由于简单易用,到今天仍是最常用的机器学习技术之一.ILP具有很强的知识表示能力,可以较容易地表达出复杂数据关系,而且领域知识通常可方便地通过逻辑表达式进行描述,因此,ILP不仅可利用领域知识辅助学习,还可通过学习对领域知识进行精化和增强;然而,成也萧何、败也萧何,由于表示能力太强,直接导致学习过程面临的假设空间太大、复杂度极高,因此,问题规模稍大就难以有效进行学习,九十年代中期后这方面的研究相对陷入低潮.二十世纪九十年代中期之前,“从样例中学习”的另一主流技术是基于神经网络的连接主义学习.连接主义学习在二十世纪五十年代取得了大发展,但因为早期的很多人工智能研究者对符号表示有特别偏爱,例如图灵奖得主H.Simon曾断言人工智能是研究“对智能行为的符号化建模”,所以当时连接主义的研究未被纳入主流人工智能研究范畴,尤其是连接主义自身也遇到了很大的障碍,正如图灵奖得主M. Minsky和S.Papert在1969年指出,(当时的)神经网络只能处理线性分类,甚至对“异或”这么简单的问题都处理不了.

  
标签: 机器学习

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