机器学习的发展历程（思维导图、时间轴

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