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2016年10月15日至16日，由国家自然科学基金委资助、山东大学和云南大学承办的“中国-以色列可视计算与机器学习双边研讨会（China-Israel Bilateral Academic Workshop on Visual Computing and Machine Learning）”在云南大学东陆校区科学馆举行。本次大会由山东大学陈宝权教授、以色列耶路撒冷希伯来大学Daniel Lisch...
在未知环境中，关于agent的学习行为是一个既充满挑战又有趣的问题，强化学习通过试探与环境交互获得策略的改进，其学习和在线学习的特点使其成为机器学习研究的一个重要分支。介绍了强化学习在理论、算法和应用研究三个方面最新的研究成果，首先介绍了强化学习的环境模型和其基本要素；其次介绍了强化学习算法的收敛性和泛化有关的理论研究问题；然后结合最近几年的研究成果，综述了折扣型回报指标和平均回报指标强化学习算法...
基于核的学习机研究综述
核方法 有监督学习算法 无监督学习算法 支持向量机
2010/6/1
近年来核学习机已经成为机器学习界的一个热点问题，并在许多领域中得到了成功应用；然而作为一种尚未成熟的新技术，核学习机仍然存在很多局限性。介绍了核方法的基本思想，从有监督和无监督学习算法两方面对基于核的学习机进行了梳理，着重指出了核学习机研究中存在的问题和值得关注的研究方向，以期对核方法研究领域有较全面的把握。
一种基于Web的分类体系学习算法
本体 分类学习 语言学模式 机器学习
2007/10/30
领域分类结构的抽取已成为本体工程和本体学习的关键部分，提出一种新的分类结构学习算法，将Web作为知识获取的语料库，运用迭代方法抽取相关语言学模式，再利用语言学模式抽取分类结构，并采用改进的互信息方法对结果进行评价和过滤，最后通过实验对该分类学习算法的性能进行评价.实验表明：算法具有良好的跨领域性，在准确率和召回率方面也有改善.