【摘 要】
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该文主要致力于研究机器学习(Machine Learning)中的统计系综学习方法(Statistical Ensenble Learning Method)和数据层面的若干问题.对一个实际的机器学习问题而言,研究者们
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该文主要致力于研究机器学习(Machine Learning)中的统计系综学习方法(Statistical Ensenble Learning Method)和数据层面的若干问题.对一个实际的机器学习问题而言,研究者们发现,大多数情况下,任何单一的学习方法均无法很好地解决问题,并且很可能使得学习过程的复杂度急剧提升.统计系综学习方法正是针对这一问题而展开研究的,从而迅速成为机器学习领域前沿研究热点之一.其主要思想是通过多个性能平平且复杂度较低的学习过程的融合来实现性能良好的学习过程.机器学习问题的研究主要面临两个层面的挑战,即数据层面和学习机构造层面.数据层面的研究主要是回答如何基于完整的能反映数据样本空间性质的小样本数据来构造与该给定数据复杂度相匹配的学习机.由于绝大多数机器学习问题是基于数据驱动的,数据层面的研究就显得至关重要,任何脱离对数据深入分析的学习过程都将注定不会取得好的学习性能.然而,在机器学习领域,目前绝大多数研究主要是围绕学习机层面的问题而展开,故该研究对于机器学习领域的发展有相当意义.
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