机器学习的发展历程(思维导图、时间轴
时间: 2024-06-16 11:00:25 浏览: 23
机器学习的发展历程可以分为以下几个阶段:
1. 1950s-1960s:符号主义时代
- 该时期的机器学习主要关注于基于逻辑和符号推理的人工智能研究。
- 代表性的工作包括逻辑推理、专家系统等。
2. 1980s-1990s:连接主义时代
- 连接主义是一种基于神经网络的机器学习方法。
- 该时期的机器学习研究集中在神经网络的训练和学习算法上。
- 代表性的工作包括反向传播算法、Hopfield网络等。
3. 1990s-2000s:统计学习时代
- 统计学习是一种基于统计模型和概率论的机器学习方法。
- 该时期的机器学习研究关注于概率模型、贝叶斯推断等统计方法。
- 代表性的工作包括支持向量机、隐马尔可夫模型等。
4. 2000s-至今:深度学习时代
- 深度学习是一种基于多层神经网络的机器学习方法。
- 该时期的机器学习研究集中在深度神经网络的训练和学习算法上。
- 代表性的工作包括卷积神经网络、循环神经网络等。
思维导图如下:
```
机器学习的发展历程
├─ 1950s-1960s:符号主义时代
│ ├─ 逻辑推理
│ └─ 专家系统
├─ 1980s-1990s:连接主义时代
│ ├─ 神经网络
│ └─ 反向传播算法
├─ 1990s-2000s:统计学习时代
│ ├─ 支持向量机
│ └─ 隐马尔可夫模型
└─ 2000s-至今:深度学习时代
├─ 深度神经网络
├─ 卷积神经网络
└─ 循环神经网络
```
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机器学习监督学习思维导图
机器学习监督学习思维导图如下:
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- 模型训练
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机器学习导论集成学习思维导图
机器学习导论中,集成学习是一种用于提高分类、回归和其他任务准确性的方法。它基于多个学习器的预测结果,对这些结果进行组合来做出最终的预测。集成学习的基本思想是将多个学习器组合在一起,使其产生更好的结果。常见的集成学习方法包括:Bagging、Boosting、Stacking等。
关于集成学习的思维导图,可以从以下几个方面展开:
1. 集成学习的基本概念:包括集成学习的定义、分类、优缺点等。
2. Bagging:介绍Bagging的基本原理、算法流程、应用场景等。
3. Boosting:介绍Boosting的基本原理、算法流程、应用场景等。
4. Stacking:介绍Stacking的基本原理、算法流程、应用场景等。
5. 集成学习中的特征选择和参数调优:介绍如何在集成学习中进行特征选择和参数调优等。
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