1.1k words in total, 3 minutes required. 机器学习的五个学派和其主算法 符号学派（symbolists） 将学习看作逆向演绎（inverse of deduction），并从哲学、心理学、逻辑学中寻求洞见； 主算法：逆向演绎 联结学派（connectionists） 对大脑进行逆向分析，灵感来源于神经科学和物理学； 主算法：反向传播 进化学派（evolutionaries） 在计算机上模拟进化，并利用遗传学和进化生物学知识； 主算法：遗传算法 贝叶斯学派（bayesians） 认为学习是一种概率推理形式，理论根基在于统计学； 主算法：贝叶斯推理 类推学派（analogizers） 通过对相似性判断的外推（extrapolating）来进行学习，并受心理学和数学最优化的影响； 主算法：支持向量机 在机器学习领域存在不同思想的学派，主要学派包括符号学派、联结学派、进化学派、贝叶斯学派、类推学派。每个学派都有其核心理念以及其关注的特定问题。在综合几个学派理念的基础上，每个学派都已经找到该问题的解决方法，而且有体现本学派的主算法。 对于符号学派来说，所有的信息都可以简化为操作符号，就像数学家那样，为了解方程，会用其他表达式来代替本来的表达式。符号学者明白你不能从零开始学习：除了数据，你还需要一些原始的知识。他们已经弄明白，如何把先前存在的知识并入学习中，如何结合动态的知识来解决新问题。他们的主算法是逆向演绎，逆向演绎致力于弄明白，为了使演绎进展顺利，哪些知识被省略了，然后弄明白是什么让主算法变得越来越综合。 对于联结学派来说，学习就是大脑所做的事情，因此我们要做的就是对大脑进行逆向演绎。大脑通过调整神经元之间连接的强度来进行学习，关键问题是找到哪些连接导致了误差，以及如何纠正这些误差。联结学派的主算法是反向传播学习算法，该算法将系统的输出与想要的结果相比较，然后连续一层一层地改变神经元之间的连接，目的是为了使输出的东西接近想要的东西。 进化学派认为，所有形式的学习都源于自然选择。如果自然选择造就我们，那么它就可以造就一切，我们要做的，就是在计算机上对它进行模仿。进化主义解决的关键问题是学习结构：不只是像反向传播那样调整参数，它还创造大脑，用来对参数进行微调。进化学派的主算法是基因编程，和自然使有机体交配和进化那样，基因编程也对计算机程序进行配对和提升。 贝叶斯学派最关注的问题是不确定性。所有掌握的知识都有不确定性，而且学习知识的过程也是一种不确定的推理形式。那么问题就变成，在不破坏信息的情况下，如何处理嘈杂、不完整甚至自相矛盾的信息。解决的办法就是运用概率推理，而主算法就是贝叶斯定理及其衍生定理。贝叶斯定理告诉我们，如何将新的证据并入我们的信仰中，而概率推理算法尽可能有效地做到这一点。 对于类推学派来说，学习的关键就是要在不同场景中认识到相似性，然后由此推导出其他相似性。如果两个病人有相似的症状，那么也许他们患有相同的疾病。问题的关键是，如何判断两个事物的相似程度。类推学派的主算法是支持向量机，主算法找出要记忆的经历，以及弄明白如何将这些经历结合起来，用来做新的预测。 每个学派对其中心问题的解决方法都是一个辉煌、来之不易的进步，但真正的终极算法应该把5个学派的5个问题都解决，而不是只解决一个。 引用1.https://blog.csdn.net/notzuonotdied/article/details/77308855. ↩ ← Previous Post Next Post→ To show LiveRe comment, please use JavaScript Table of Contents 机器学习的五个学派和其主算法引用