图书介绍
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- 赵玉鹏著 著
- 出版社： 北京：中央编译出版社
- ISBN：9787511714503
- 出版时间：2013
- 标注页数：193页
- 文件大小：83MB
- 文件页数：204页
- 主题词：机器学习－研究
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图书目录
第一章 绪论1
第一节 问题提出及研究意义1
一、问题的提出2
二、研究的意义3
第二节 机器学习相关的几个基本概念4
一、“自然智能”与“人工智能”的联系与区别4
二、“机器学习”与“人类学习”的联系与区别5
三、“机器学习”与“人工智能”的联系与区别7
第三节 国内外相关研究综述8
一、国外相关研究综述8
二、国内相关研究综述20
第四节 研究思路、内容与创新点24
一、研究思路与方法24
二、研究框架与内容26
三、主要创新点29
第二章 机器学习哲学的前沿科学基础32
第一节 知识图谱方法和数据来源32
一、知识图谱方法33
二、数据来源36
第二节 机器学习研究领域的知识图谱38
一、机器学习研究兴起的缘由39
二、机器学习研究前沿的知识图谱45
第三节 机器学习研究的前沿领域和演化路径50
一、机器学习研究的前沿领域解析51
二、机器学习研究的演化路径分析58
三、机器学习研究引出的哲学前沿62
第三章 机器学习的可能实现途径分析66
第一节 机器学习的本体论基础66
一、机器学习的本体论基础溯源67
二、机器学习的本体论及其诠释72
第二节 基于演绎推理的机器学习78
一、演绎推理问题79
二、演绎推理的机器学习模式82
第三节 基于归纳推理的机器学习85
一、归纳问题86
二、归纳推理的机器学习模式88
第四章 机器学习算法及其知识发现功能99
第一节“发现问题”的历史回溯99
一、科学发现逻辑的争论100
二、人工智能的解答模型103
第二节 机器学习算法解析105
一、机器学习常用算法105
二、学习算法的分层建构论113
第三节 基于机器学习的知识发现模式120
一、知识发现的尝试性的混沌解释120
二、知识发现的确定性与随机性124
三、知识发现的一般规则128
第五章 结论与展望135
第一节 结论135
一、对机器学习的基本看法136
二、从哲学的角度探索机器学习的实现途径137
三、机器学习对传统知识发现问题的推进作用137
四、机器学习哲学的框架体系138
第二节 展望141
附录144
附录一 部分源程序144
附录二 发表的科学技术哲学相关论文149
情感 机器 认知151
基于知识图谱的美国《科学哲学》研究前沿和热点探讨165
基于知识图谱的美国《医学与哲学杂志》研究前沿探析177
参考文献184
后记192