统计机器学习新进展：半监督学习与应用综述

本篇文献深入探讨了统计机器学习的研究与应用新进展，着重介绍了机器学习在当今计算机领域的核心地位及其显著的应用潜力。机器学习不仅被视为人工智能的核心研究领域，而且由于其在众多领域的广泛应用，如数据挖掘、语音识别、图像识别、自动驾驶等，已经成为计算机领域中最为活跃且具有巨大商业价值的分支。 文章首先回顾了机器学习的发展概况，指出近年来欧美国家投入大量资源进行研究，大型科技公司如Intel、IBM等也积极参与。这表明了业界对机器学习的高度重视。作者引用NASA JPL实验室科学家的观点，强调机器学习正在逐渐成为科学研究的重要支撑，预示着未来几年内该领域的快速发展。 文献特别提到了国际权威期刊《机器学习研究学报》的影响因子，这反映了机器学习研究的学术影响力。尽管《ACM计算综览》的影响更大，但《机器学习研究学报》作为专注于该领域的期刊，其高影响因子说明了机器学习研究的活跃程度和质量。 机器学习被定义为一种通过经验改进系统性能的技术，其背后融合了多个学科的知识，包括人工智能、概率统计、神经生物学、认知科学、信息论、控制论、计算复杂性理论以及哲学等。这种跨学科的结合使得机器学习能够解决复杂问题并实现实际应用中的突破。 值得注意的是，机器学习在多个关键领域展现出了卓越的表现，如生物信息学、信息安全、遥感信息处理和计算金融学等，这些领域的成功案例进一步证实了机器学习的实际价值和广阔前景。 这篇文献为我们提供了一个全面的视角，揭示了统计机器学习当前的研究动态、重要性以及其在未来科技发展中的关键角色，对于理解和支持这一领域的发展具有重要意义。