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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,
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