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机器学习的五大流派

由 demi 提交于

有道是“罗马不是一天建成的”，机器学习的发展也是历经了很长时间，在这过程中形成了五大流派，这五大流派各有各的特点。

<font color="#33b1c8" size="4" style="line-height: 50px;"><strong> 1、符号主义（Symbolists）</strong></font>

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名称：符号主义（Symbolists）

起源：逻辑学、哲学

核心思想：认知即计算，通过对符号的演绎和逆演绎进行结果预测

问题：知识结构

代表算法：逆演绎算法（Inverse deduction）

代表应用：知识图谱

代表人物：Tom Mitchell、Steve Muggleton、Ross Quinlan

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<font color="#33b1c8" size="4" style="line-height: 50px;"><strong> 2、贝叶斯派（Bayesians）</strong></font>

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名称：贝叶斯派（Bayesians）

起源：统计学

核心思想：主观概率估计，发生概率修正，最优决策

问题：不确定性

代表算法：概率推理（Probabilistic inference）

代表应用：反垃圾邮件、概率预测

代表人物：David Heckerman、Judea Pearl、Michael Jordan

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<font color="#33b1c8" size="4" style="line-height: 50px;"><strong> 3、联结主义（Connectionist）</strong></font>

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名称：联结主义（Connectionist）

起源：神经科学

核心思想：对大脑进行仿真

问题：信度分配

代表算法：反向传播算法（Backpropagation）、深度学习（Deep learning）

代表应用：机器视觉、语音识别

代表人物：Yann LeCun、Geoff Hinton、Yoshua Bengio

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<font color="#33b1c8" size="4" style="line-height: 50px;"><strong> 4、进化主义（Evolutionaries）</strong></font>

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名称：进化主义（Evolutionaries）

起源：进化生物学

核心思想：对进化进行模拟，使用遗传算法和遗传编程

问题：结构发现

代表算法：基因编程（Genetic programming）

代表应用：海星机器人

代表人物：John Koda、John Holland、Hod Lipson

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<font color="#33b1c8" size="4" style="line-height: 50px;"><strong> 5、行为类比主义（Analogizer）</strong></font>

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名称：行为类比主义（Analogizer）

起源：心理学

核心思想：新旧知识间的相似性

问题：相似性

代表算法：核机器（Kernel machines）、近邻算法（Nearest Neightor）

代表应用：Netflix推荐系统

代表人物： Peter Hart、Vladimir Vapnik、Douglas Hofstadter

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<font color="#33b1c8" size="4" style="line-height: 50px;"><strong>五大流派的演化阶段</strong></font>

从20世纪80年代开始，机器学习五大流派不断演化，各个阶段都有相应的主导流派：

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华盛顿大学教授 Pedro Domingos 曾详细地对机器学习领域的五大流派进行了详细的盘点，写了34页的PPT，各个流派的核心思想和演化过程进行了详细的介绍：
<a target=_blank href="https://wenku.baidu.com/view/bd0ef71eaa00b52acec7ca9e?pcf=2&fqr=1"><img width="500" src="http://imgtec.eetrend.com/files/2019-02/%E5%8D%9A%E5%AE%A2/100017590-59…; alt="华盛顿大学教授Pedro Domingos-盘点机器学习领域的五大流派"></a>
<font color="#9a9a9a" size="3" style="line-height: 38px;"><i>点击图片前往观看完整PPT</i></font>

本文转自：微信号 - 大数据与人工智能Lab，转载此文目的在于传递更多信息，版权归原作者所有。
原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/s3pc7gKwFm4A4VODZyL_mg