Page 124 - 计算机应用软件开发技术研究

计算机应用软件开发技术研究
Research on Computer Application Software Development Technology

本身性质的方法。它是机器学习的一大类任务，可分为两个阶段，先从资料集中
找到高频项目组，再去研究它们的关联规则。其得到的分析结果即是对变量间规
律的总结。

8.EM（期望最大化）算法
在进行机器学习的过程中需要用到极大似然估计等参数估计方法，在有潜在
变量的情况下，通常选择 EM 算法，不是直接对函数对象进行极大估计，而是添
加一些数据进行简化计算，再进行极大化模拟。它是对本身受限制或比较难直接

处理的数据的极大似然估计算法。
9.深度学习
深度学习（DL，Deep Learning）是机器学习（ML，Machine Learning）领
域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智

能（AI，Artificial Intelligence）。
深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信
息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器
能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。深度学习

是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前
相关技术。
深度学习在搜索技术、数据挖掘、机器学习、机器翻译、自然语言处理、多
媒体学习、语音、推荐和个性化技术以及其他相关领域都取得了很多成果。深度

学习使机器模仿视听和思考等人类的活动，解决了很多复杂的模式识别难题，使
得人工智能相关技术取得了很大进步。

三、机器学习的发展历程及现状

（一）机器学习的发展历程
机器学习实际上已经存在了几十年或者也可以认为存在了几个世纪。追溯
到 17 世纪，贝叶斯、拉普拉斯关于最小二乘法的推导和马尔可夫链，这些构
成了机器学习广泛使用的工具和基础。1950 年（艾伦·图灵提议建立一个学
习机器）到 2000 年初（有深度学习的实际应用以及最近的进展，如 2012 年的

AlexNet），机器学习有了很大的进展。
从 20 世纪 50 年代研究机器学习以来，不同时期的研究途径和目标并不相

·112·