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机器学习的哲学探索

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机器学习的哲学探索
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-8页
1 绪论第8-27页
  · 问题提出及研究意义第8-9页
    · 问题的提出第8-9页
    · 研究的意义第9页
  · 与机器学习相关的几个基本概念第9-12页
    · "自然智能"与"人工智能"的联系与区别第9-10页
    · "机器学习"与"人类学习"的联系与区别第10-11页
    · "机器学习"与"人工智能"的联系与区别第11-12页
  · 国内外相关研究综述第12-21页
    · 国外相关研究综述第12-19页
    · 国内相关研究综述第19-21页
  · 研究思路、内容与创新点第21-27页
    · 研究思路与方法第21-23页
    · 研究框架与内容第23-25页
    · 主要创新点第25-27页
2 机器学习哲学的前沿科学基础第27-49页
  · 知识图谱方法和数据来源第27-31页
    · 知识图谱方法第27-29页
    · 数据来源第29-31页
  · 机器学习研究领域的知识图谱第31-39页
    · 机器学习研究兴起的缘由第31-35页
    · 机器学习研究前沿的知识图谱第35-39页
  · 机器学习研究的前沿领域和演化路径第39-48页
    · 机器学习研究的前沿领域解析第39-44页
    · 机器学习研究的演化路径分析第44-46页
    · 机器学习研究引出的哲学前沿第46-48页
  · 小结第48-49页
3 机器学习的可能实现途径分析第49-71页
  · 机器学习的本体论基础第49-57页
    · 机器学习的本体论基础溯源第49-53页
    · 机器学习的本体论及其诠释第53-57页
  · 基于演绎推理的机器学习第57-62页
    · 演绎推理问题第57-60页
    · 演绎推理的机器学习模式第60-62页
  · 基于归纳推理的机器学习第62-70页
    · 归纳问题第62-64页
    · 归纳推理的机器学习模式第64-70页
  · 小结第70-71页
4 机器学习算法及其知识发现功能第71-97页
  · "发现问题"的历史回溯第71-75页
    · 科学发现逻辑的争论第71-73页
    · 人工智能的解答模型第73-75页
  · 机器学习算法解析第75-85页
    · 机器学习常用算法第75-81页
    · 学习算法的分层构建论第81-85页
  · 基于机器学习的知识发现模式第85-96页
    · 知识发现的尝试性的混沌解释第86-89页
    · 知识发现的确定性与随机性第89-91页
    · 知识发现的一般规则第91-96页
  · 小结第96-97页
5 结论与展望第97-103页
  · 结论第97-101页
  · 展望第101-103页
参考文献第103-107页
附录 部分源程序第107-110页
攻读博士学位期间发表学术论文情况第110-111页
致谢第111-112 页

本篇论文共112页,点击这进入下载页面
 
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