吃瓜-机器学习的发展历程(持续更新)

两个时期

• 推理期:逻辑理论家
• 知识期:智慧工程-专家系统

从样例中学习

（1）符号主义学习

• 能产生明确的概念
• 其代表包括决策树和基于逻辑的学习。
• 决策树学习以信息论为基础，以信息熵的最小化为目标，直接模拟了人类对概念进行判定的树形流程。
• 基于逻辑的学习的著名代表:归纳逻辑程序设计（ILP）。使用一阶逻辑（谓词逻辑）进行知识表示，通过修改和扩充逻辑表达式来完成对数据的归纳。

（2）连接主义学习

• 基于神经网络的学习
• 产生的是“黑箱”模型
• 最大的局限是其“试错性”:其学习过程涉及大量参数，而参数的设置缺乏理论指导，主要考手工调参。

（3）统计学习

• 代表性技术是 支持向量机（SVM）以及更一般的“核方法”

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来源： https://blog.csdn.net/weixin_46242449/article/details/121401072