前言：中文期刊网精心挑选了机器学习范文供你参考和学习，希望我们的参考范文能激发你的文章创作灵感，欢迎阅读。
机器学习范文1
要想弄明白机器学习，我们必须得了解计算机科学里一个重要的概念：算法。什么是算法呢？举个“栗子”，如果我们要算自然数1到100的和，既可以1+2+3+……+100 这样一步步计算，也可以像数学家高斯小时候那样，机智地用（1+100）x 50来计算。对于同一个数学计算问题，不同的计算方法就可以称之为一种“算法”。计算机科学中，科学家们经常要考虑，对于某个问题用哪种算法又快又准。对某些问题，如果现有的算法中没有高效的算法，计算机科学家们还需要为该类问题设计新的算法。听到这里，可能你会觉得有点疑惑：关于算法的研究感觉更像是数学研究啊？没错，你的感觉是对的，深厚的数学功底确实有利于算法研究，比如计算机科学的两位祖师爷阿兰・图灵和冯・诺依曼，他们也都是厉害的数学家，所以算法研究本身确实也可以归类为应用数学。有了对算法的基本概念，我们就可以说机器学习其实是一类算法的统称。
机器学习的三大分支
由于训练方法和应用领域的不同，机器学习主要有三个分支，分别是监督学习、无监督学习和强化学习。它们各不相同，依靠着各自的特点在人工智能研究领域中大显身手。
第一分支：监督学习（Supervised Learning）
所谓的监督学习，其实就像老师没讲知识点，先给我们留作业题让我们自己学着做，然后再出个测试看我们学习的效果。这个过程中，我们会给程序一个数据集，称之为训练集，其中一部分称为例子，相当于习题；一部分称为目标，相当于答案。然后设定一个函数模型，让程序不断把训练集的例子代入函数模型，算答案，对答案。算的答案不对，程序就去调整这个函数模型里的某些参数，再重复之前的过程，直到能得出较高的正确率。 接着再给程序一个测试集，相当于考试。如果程序对测试集里的例子算出的答案正确率也比较高，表明训练成功。在监督学习的训练过程中，用到了许多数学里的回归近似方法。当然，具体应用中的数学模型并不只是回归这样简单，还包括一些方法来避免训练集本身带来的偏差，就好像老师给你的习题有答案是错的，这些方法会避免错误答案干扰AI的训练。在人工智能中，监督学习主要被应用于快速高效地教受AI现有的知识。例如在2016年3月打败围棋世界冠军的著名AI，AlphaGo， 就是利用监督学习来“记忆理解”上千万盘的人类对弈棋谱。
第二分支：无监督学习（Unsupervised Learning）
无监督学习说起来比监督学习更难一点，因为这个过程非常像老师没讲知识点就给我们一堆没有答案的习题，然后让我们自己做，看我们能不能从中学到什么。再举个“栗子”，假设我们还不知道猫、老虎、狮子、豹子这几个动物同属于“猫科”，狼、狐狸、狗属于犬科，但是经过观察，我们发现前种动物在外形上都跟猫比较相似，后几种都跟狗比较相似，所以我们可以猜测它们分别属于两个分类。这个过程中并没有什么人来“监督”指导我们学习，我们自己就得出了这两种分类。而计算机程序也有类似的算法实现这个过程，我们称之为“聚类分析”。 无监督学习还有另一类任务是寻找所给数据例子之间的关系，比如说，根据一个人的购物记录，算出他买了牛奶和黄油以后有多大的可能还会买面包，得出了这个概率以后，下一次这个人买了牛奶和黄油，程序就可以预测这个人会不会买面包。从广义上来讲，无监督学习在AI应用中的内容并不仅限于此，比如说，目前的无监督学习都需要让程序从比较大量的数据里学习得到规律，我们希望AI像人一样只通过很少的例子得出可靠的结论。但是由于我们本身对人类学习思维活动的认知还非常有限，计算机科学家在寻找新的算法和方法模拟人类“无监督学习”过程中依旧困难重重。
机器学习范文2
赢得200万大奖的机器学习
随着此类技术的进步和推广，市场需求也将逐渐看涨。“在过去，程序员可以针对一个问题编写代码，再进行测试和运行，并在以后人工调试和改进，如此反复进行循环测试，”美国斯坦福大学人工智能实验室主管Sebastian Thrun教授说，“这样的问题在于，软件将变得越来庞大，越来越难以管理。由此产生了一种趋势，即让软件具备自动调节和适应能力，这将是未来计算领域发生的一项重大革命。”
在美国国防部高级研究计划署(Defense Advanced Research Projects Agency)最近主持展开的一项竞赛中，Thrun教授通过采用几种新的机器学习技术的软件，来驱动一辆汽车在沙漠中自动驾驶了132英里的路程，从而为斯坦福大学赢得了200万美元的奖金。在新技术的帮助下，这辆汽车能识别并记忆它所行驶过的路面特征。机器学习技术还使Thrun教授的研究团队极大地提高了工作效率，据说他在过去需要花半个月来完成的人工编程工作，现在只需要一天时间就能让软件自动完成。
让软件训练软件
卡耐基.梅隆大学的自动学习和探测中心主管Tom Mitchell说，对人类而言很容易完成的一些任务(例如语音和图像识别)，要交给计算机来处理往往有较大的难度，因为很难用软件规则来将这些任务解释和交代清楚，但机器学习技术的运用可以明显改善这种情况。在机器学习技术的应用案例中，经由人工编写和标记的测试平台来“训练”软件，并分析和记录软件运行结果的对或错，不断对其进行校正，最终将成熟的软件派发出去解决现实中的问题。
为了试验这种概念，Mitchell用两种学习算法来相互进行基本训练，以让二者共同工作的效果好于单独使用其中一种。例如，一种搜索引擎算法通过分析网页上的词语来对其进行分类，而另一种算法则分析指向该页面的超链接中的词语，这两种算法共享对同一个页面的分析线索，并汇集出更准确的分析报告。试验结果表明，这种联合训练方案能明显降低错误率。它所取得的突破是：软件的训练平台不是由人工编写的，而是由另一种软件完成的。
填补人工编程的盲区
加州大学伯克利分校的Stuart Russell教授正在试验一些编程语言，程序员们经常用它们来为某些任务编写代码，这些任务很容易理解和编码，但也容易产生许多无法处理的盲区和缝隙。为了填补这些缝隙，该试验引进了诸如人工神经网络的机器学习技术。
Russell已经将其“局部编程”概念运用在一种称之为Alisp(Lisp语言的扩展)的语言中。“举例来说其原理：如果我想告诉你如何到达机场，但我手上没有地图，哪该怎么办呢？”Russell说，“我将编写一个程序，告诉计算机来如何到达目的地：‘沿着这条街持续走下去，穿过所有的路口，直到在一个斜坡处进入高速公路。在高速公路上一直走到有机场出口的路牌处，下了高速再驶入普通街道，直到机场。’在这个流程的编码过程中，将会产生大量无法处理的缝隙，但它仍然将是个非常有用的导航软件。”在每个缝隙处，程序员都会指定相应的学习算法，但Russell的研究目标是有朝一日让系统在每个缝隙处自动选择最佳的算法。
已经商用的机器学习技术
计算技术对机器学习自然化的提升，激发了纽约州立大学Yann LeCun教授的灵感，他发明了一种称之为“回旋网络”的人工神经网络系统，据称它与传统的神经网络相比，能用更少的资源和工作量来更好地完成图像识别等任务。通过大量的神经网络，软件必须接受数量庞大的不同情况下的训练，以让其适应多种不同情况――目标的不同位置和不同大小、不同的视角和背景等等，而这是项艰巨的挑战。
LeCun发明的技术如今已被用于银行门禁中的模式识别阅读器和机场的监视系统，它将监测目标的每个图像分解成小块区域(例如鼻子、眼睛等)，然后再拼接起来，生成高水平的特征信息，这种系统更加灵活，并且减少了训练的次数。
软件也可“物竞天择”
与此同时，研究还推进了机器学习的一个分支――基因编码学(Genetic Programming，GP)的发展，这种技术让软件的发展遵循像达尔文的生物进化论一样的规律。事实上，对同一种问题的解决，往往会有多个不同版本的程序，甚至会同时出现成百上千个版本，而这很容易让人们混淆。其中的绝大多数是比较弱的，但进化程序将从其中选择两个最优的出来，并将二者组合成更优秀的新一代程序。在没有人工参预的情况下，这种进化过程将持续进行数百代，并且每次都使程序得到优化和提升。
斯坦福大学的电子工程学教授John Koza是GP研究的先驱，他用这种概念来设计电路、控制器、光学系统和天线等设备，结果与那些取得专利的传统设计方法等效或优于后者。他完全用GP创建的一个控制器设计最近还获得了一项专利。
机器学习范文3
机器学习/深度学习的范围和影响已在众多学科的无数应用领域一再得到了体验和证明。广告、自动驾驶车辆、聊天机器人、网络安全、无人机、电子商务、金融技术、工业机械、医疗保健、市场营销、机器人和搜索引擎，这些只是受到机器学习/深度学习重大影响的几个关键领域而已。
机器学习/深度学习的好处不再只有买得起高端装备的少数精英群体才能享用。产品推荐工具和价位合理的聊天机器人在普通群体中流行起来，这点不可否认。明眼人都看得出来，机器学习/深度学习在一大批新的未开拓领域还有待发挥所长。
开发和部署机器学习/深度学习管道的成本在迅速下降。连最怀疑这种技术的人士只要分析一下其用途，也极有可能找到价值所在。
据机器学习/深度学习界的几位名人声称，深层神经网络“效果异常好”，尽管他们并不确信个中原委，但他们坚信机器学习/深度学习的应用前景不可限量。
深度学习领域在迅速演变，而且是在许多维度上演变。许多新的技术、架构和算法层出不穷，各自具有独特的价值。然而，我认为三个主要的宏观趋势未来几年会在机器学习领域真正改变游戏规则。
机器学习/深度学习领域第一个、也是最重要的宏观趋势是，监督学习模式逐渐向非监督学习模式转变。
原来实施的机器学习/深度学习绝大多数是监督式学习系统。换句话说，只有对被大量标记的训练数据加以训练，它们才有用。虽然监督式学习系统为我们提供了很好的服务，但收集和标记庞大数据集费时又费钱，还很容易出错。数据集规模变大后，这些挑战变得极其棘手。另一方面，非监督学习系统具有巨大的优势，因为它们不需要庞大的训练数据集，可以边训练边学习。这可以解释为什么机器学习方面的许多高级研究与非监督学习有关。
此外，机器学习/深度学习应用的第二个应用趋势是在生成式对抗网络（GAN）方面。
生成式对抗网络（GAN）是什么？它在整个机器学习领域有着怎样的地位？GAN其实不是一种新的模型别，它只是一种极其巧妙、高效的训练生成式模型的方法。它的优点是减少了对庞大训练数据集的需要。
GAN通常使用充当对手的两个神经网络来构造。一个生成酷似有效样本的假样本，另一个网络（判别器网络）不断接收生成器网络发来的偶尔混有假样本的训练样本，并负责将两种样本区别开来。这个迭代过程的最终结果是，整个模型经受了更完备的训练，其优点在于，在外部干预最少的情况下进行改进。
第三个机器学习/深度学习应用趋势是强化学习领域。机器学习原则上是通过实验和探索来学习。这有别于监督学习模式，因为后者依赖已知良好的训练数据，而强化学习（Reinforcement Learning）最初对“世界如何运转”几乎一无所知。强化学习基于三个基本要素，即“状态”（States）、“动作”（Actions）和“奖励”（Rewards）。
机器学习范文4
最早让人们最深切地体会到计算机算法威力的，不是围棋机器人，而是华尔街的股票分析算法（软件）。
2010年5月6日早上，全球股市受希腊动荡局势的拖累而走低。很多人担心希腊债务违约在所难免，并且会引发全球经济萧条。纽约时间上午10点左右，美国股市大跌2.5%，损失惨重。
事情很快由糟糕透顶发展成令人费解。当日美国东部时间下午2点42分，股市剧烈波动后进入自由落体状态。2点47分，仅仅300秒之后，道琼斯指数下跌达998.5点，为其有史以来最大单日跌幅。全球最受重视的股票指数道琼斯工业平均指数的走势看起来就像是被人恶搞了一样。近1万亿美元的财富就这样蒸发了。
某些股票每股购入价狂跌至1美分，但却在数秒之内又反弹回30美元或40美元。美股陷入剧烈动荡，无人知晓原因，不管问题出在哪里，总之不能全部归结到某个有严重错误的交易单或是某个流氓交易员。动荡来得如此迅疾，有些交易员或许就在上个厕所或喝杯咖啡的时间里，就完全错过了千点大跌又急速反弹的一幕。
闪电崩盘的确切成因，仍然众说纷纭。有人把矛头指向堪萨斯城的一位财富投资经理人，他的算法过快出售掉价值40亿美元的股指期货，导致其他算法跟风。有人指责一伙不明交易商合谋共同利用算法打压股价。有人认为这不过是老式的恐慌造成的，跟1929年的大崩盘不无相似之处。然而可以肯定的是，如果不是因为不受人类管束的算法占据了市场，不到1秒内独立下单并完成交易，股价波动幅度不可能如此之大，波动速度也不可能如此之快。但这样的算法确实统治了市场。
算法通常都是按设定好的方式运行，有的安静地交易，有的根据供需关系给商品定价。但算法一旦处于失控的状态，我们便会弄不清谁或是什么在幕后操纵。算法在不知不觉中悄悄侵入我们的世界，直到闪电崩盘使我们惊醒！这让算法上了晚间新闻，它也很快地出现在关于约会、购物、娱乐和就医等任何你可以想得到的领域的故事中。闪电崩盘只是预示了一个更大的趋势：算法掌控一切。
理解算法
佩德罗・多明戈斯（Pedro Domingos）是美国华盛顿大学计算机科学教授，加州大学欧文分校信息c计算机科学博士，在机器学习与数据挖掘方面著有200多部专业著作和数百篇论文。他在自己的《终极算法》一书中开篇就直截了当地提出来“所有知识都可以通过一个单一的终极算法来获得”。
人工智能的起源时期，最初的主流研究方向是“神经网络”。那时，人们认为通过研究人类大脑的“仿生学”方法，可以找到机器智能的出路，结果却是机器学习的另一方向――算法――后来居上。从今天人工智能各个研究方向的发展来看，都离不开算法，将智能定义为算法，大致上是准确的。
如果终极算法存在
算法（Algorithm）原指对解题方案准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够通过对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。
对全部算法的理解过于技术化，不容易理解，但我们可以举两个重要的算法思想，以管中窥豹，建立一些认知。
比如，穷举法，或称为暴力破解法。基本思路是，对要解决的问题，列举出所有可能的情况，逐个判断有哪些是符合问题所要求的条件，从而得到问题的解。它常用于密码破译，即对密码逐个推算直到找出真正的密码为止。例如一个四位并且全部由数字组成的密码，其可能有的组合会有上万种，由此，试过相应的次数就能找到正确的密码。理论上利用这种方法可以破解任何一种密码，问题只在于如何缩短试错时间。因此有人运用计算机来增加效率，有人辅以字典来缩小密码组合的范围。
再比如递归法。程序调用自身的编程技巧称为递归（recursion）。它通常把一个大型复杂的问题层层转化为一个与原问题相似的规模较小的问题来求解，递归策略只需少量的程序就可描述出解题过程所需要的多次重复计算，大大地减少了程序的代码量。递归的能力在于用有限的语句来定义对象的无限集合。递归法可以类比索罗斯对金融市场的反身性研究，即股市参与者对每一次股票交易的定价和心理预期，又“反身性”地影响了股票的价格，即人类观察者自身对于观察对象有着实质的影响。可以说，机器算法自身，也是个“生命体”。因为时间维度的存在，当一个算法变量要开始计算反馈时，变量本身已经开始变化了。
今天，不同于传统算法，悄然主导我们生活的是“能够学习的机器”，它们通过学习人们琐碎的数据，来执行任务；它们甚至在人们还没提出要求时，就能“预知”到我们想做的事。《终极算法》中说：“如果这种终极算法存在，那么它将可以通过数据获得世界上过去、现在、未来的所有知识。这个算法的发明将会是科学史最伟大的进步之一。”
机器学习，自我建构的技术
和算法一样，在我们几乎还不知情的时候，机器学习已经就在我们身边了。当我们把查询信息输入搜索引擎，它确定该显示哪些搜索结果（包括显示哪些广告）；当我们打开邮箱时，大部分垃圾邮件已经被屏蔽，因为计算机已经把这些垃圾邮件过滤了；我们登录亚马逊网站购买一本书，或登录网飞（Netflix）公司网站观看视频，机器学习系统会推荐一些我们可能喜欢的产品；脸书（Facebook）利用机器学习决定该向你展示哪些更新，推特（Twitter）也同样会决定显示哪些文章。
机器学习正在重塑科学、技术、商业、政治以及战争。卫星、DNA（脱氧核糖核酸）测序仪以及粒子加速器以前所未有的精细程度探索自然，同时，学习算法将庞大的数据转变成新的科学知识。企业从未像现在这样了解自己的用户。在美国大选中，拥有最佳选举模型的候选人奥巴马最终战胜了对手罗姆尼，获得了竞选胜利。无人驾驶汽车、轮船、飞机分别在陆地、海面、空中进行生产前测试。学习算法通过汇总你过去的购买经历就能确定你的喜好。谷歌的无人驾驶汽车，是因为配有学习算法的汽车能通过观察司机的操作来掌握开车技能。
传统上认为，让计算机完成某件事情的唯一方法（从把两个数相加到驾驶飞机），就是非常详细地记录某个算法并解释其如何运行。但机器学习算法不一样，它是通过从数据中推断，它们自己会弄明白做事方法。掌握的数据越多，它们的工作就越顺利，无需给计算机编程，它们自己给自己编程。
机器学习范文5
关键词 机器学习 统计 数据挖掘 互联网
中图分类号：TP181 文献标识码：A
1机器学习技术介绍
根据南京大学教授周志华的《机器学习和数据挖掘》对机器学习的定义，“机器学习”是人工智能的核心研究领域之一，其最初的研究动机是为了让计算机系统具有人的学习能力以便实现人工智能。目前被广泛采用的机器学习的定义是“利用经验来改善计算机系统自身的性能”。事实上，由于“经验”在计算机系统中主要是以数据的形式存在的，因此机器学习设法要对数据进行分析，从海量的数据中，利用各种机器学习算法，提炼具有洞察价值的信息。
2机器学技术简介
机器学习是人工智能研究发展到一定阶段的必然产物。R.S.Michalski等人把机器学习研究划分成“从例子中学习”、“在问题求解和规划中学习”、“通过观察和发现学习”、“从指令中学习”等范畴。20世纪80年代以来，研究次数最多、应用最广的是“从例子中学习”（即广义的归纳学习），它涵盖了监督学习（如分类、回归）、非监督学习（例如聚类）等众多内容。归纳学习另一个重要分支是神经网络和支持向量机，自从80年代BP“反向传播算法”的发明以来，神经网络得到了极大的发展，现在已经形成“深度学习”这一独立的领域，在图像识别和音频识别方面发挥着重要的作用。以下是主要机器学技术的介绍：
2.1分类算法
分类算法属于监督式学习算法，其原理是通过研究历史数据，提取数据特征指标，依据历史数据结果，形成分类规则集合，通过信息熵最大算法，不断对这些规则进行筛选，最终形成对数据进行有效分类的规则集合，以对将来数据进行预测。分类算法包括决策树、随机森林等。
2.2聚类算法
聚类算法属于非监督式学习算法，与分类算法等监督式学习不同，聚类算法不包含数据标签，而是对原始数据特征运用距离算法，以推断出数据标签。常见的聚类算法包括k-Means、分层聚类等。
2.3关联算法
关联算法是从一个数据集中发现数据项直接关联规则的算法，关联算法的代表是基于频繁项集的Apriori算法。如果存在一条关联规则，它的支持度和置信度都大于预先定义好的最小支持度与置信度，我们就称它为强关联规则。强关联规则就可以用来了解项之间的隐藏关系。所以关联分析的主要目的就是寻找强关联规则，而Apriori算法则主要用来帮助寻找强关联规则。
2.4回归算法
回归算法基于统计学的线性回归和逻辑回归分析技术，线性回归是通过“最小二乘法”，对观测数据进行拟合，以对未来数据进行预测；逻辑回归与线性回归算法非常类似，但使用的是离散的数据分类特征，使用sigmoid函数，将线性回归的计算结果转化为0或1的概率，然后根据这个概率进行预测。
2.5支持向量机
支持向量机（SVM）属于基于核的算法，是90年代中期发展起来的基于统计学习理论的一种机器学习方法，通过寻求结构化风险最小来提高学习机泛化能力，实现经验风险和置信范围的最小化，从而达到在统计样本量较少的情况下，亦能获得良好统计规律的目的。
2.6神经网络
人工神经网络算法模拟生物神经网络，是一类模式匹配算法。通常用于解决分类和回归问题。人工神经网络是机器学习的一个庞大的分支，有几百种不同的算法，重要的人工神经网络算法包括：感知器神经网络（Perceptron Neural Network），反向传递（Back Propagation），学习矢量量化（Learning Vector Quantization，LVQ）等。
以上是对机器学技术和算法的简要介绍，实际上机器学习领域发展很快，各种算法层出不穷。据统计，现有的机器学习算法已经超过1000种。我们这里主要介绍一些应用比较广泛的机器学习技术，为后续在高中阶段学生自主学习中应用做铺垫。
3基于机器学习的自主学习
高中阶段学生要实现自主学习，除了前文提到的机器学习技术已经成熟之外，还有两个先决条件也已经具备。一是随处可得的数据收集和处理技术；另一个是基于互联网的丰富的教学资源和多样的教学手段，包括课件、题库、多媒体课堂等。
3.1大数据技术
大数据技术是随着互联网发展起来的最新数据处理技术，它处理的规模和吞吐量是之前的计算机系统的几百上千倍，因而，随地收集各种数据成为可能。
大数据技术主要包括四个方面：
3.1.1海量数据收集
大数据收集技术能够实时地收集各种格式的海量数据，不仅包括原有各种格式化数据，还包括传统计算机无法收集的数据，如设备运行日志、视频和音频数据。
3.1.2数据处理和存储
大数据技术支持PB直至ZB级数据的处理和存储，有人统计过，现在Google一天处理的数据量，已经超过20年前全世界1年产生的数据量。
3.1.3数据挖掘和分析
大数据技术利用大规模计算机集群的超级计算能力，使原有的性能低下的数据挖掘和机器学习算法高速运行，从而使实时数据挖掘和分析成为可能。
3.1.4数据展现
大数据技术利用计算机图形学和认知心理学的最新研究成果，利用丰富的数据展示图表，支持各种图形界面的数据展示，提高了信息送达和知识传播的效率。
3.2互联网教学资源
互联网及其相关的数据搜索和数据服务技术，使传统的线下以书本中心的教学资源体系，转变为以互联网为中心的教学资源体系。以互联网为中心的教学资源体系，无论是容量、检索速度还是展现方式，都是传统的书本教学资源无法比拟的。
目前，在互联网上可以检索到高中阶段各科目的各种教学电子教材、教学课件、作业试题、考试试卷等，而且很多教学资源能够以具体、生动的方式来传播知识。因而降低了教学资源的获取门槛，拓宽了教学资源的获取途径，客观上非常有利于高中阶段学生进行自主学习。
4基于机器学习技术的自主学习过程
虽然有了互联网、大数据和机器学习等技术，但要实现高中阶段学生自主学习，即在提高学生学习兴趣的同时，提高应试水平，还需要采取很多切实措施。
具体措施包括以下几个部分：
4.1过程数据收集
要实现自主学习，必须对学生学习的行为过程和学习的结果数据进行全面收集，学习相关数据包括以下内容：
（1）学生基本信息：包括年龄、性别、地域、家庭条件等；
（2）学习过程数据：包括迟到、旷课、上课提问次数、听课积极度评价、作业完成时间、作业完成次数、作业未交次数、考试完成时间等；
（3）学习结果数据：包括作业、测验、考试的试题数据、分数数据、试题相关的章节、知识点等；
（4）学习相关其他数据：包括教师基本信息、教师对学生评价、高考数据等。
4.2行为和模式分析
心智模式是学生的思想方法、思维习惯、思维风格和心理素质的综合反映，是学生各项思维能力的“总和”，用以感受、观察、理解、判断、选择、记忆、想象、假设、推理，而后指导其学习行为。现代教育心理学认为，高中阶段学生已经形成一定的心智模式，且心智模式对学生的学习行为有很大的影响，进而对学习的成果起决定作用。
目前可以通过学生外在表征行为数据，对学生的心智模式进行建模。高中阶段学生的心智模式主要由三个维度构成：
（1）智力结构：包括观察力、注意力、记忆力、实践力；
（2）思维能力：思维的广度和深度、思维的逻辑性、思维的独立性；
（3）动力结构：主要是学习动机的强弱，包括学习兴趣、学习态度、学习目标和学习适应能力。
根据学生的心智模型，可以通过机器学习技术，对学生心智模式进行集群分析，定位学生心智模式，然后分析学生历史学习数据，确定有效的、针对不同学生心智模式的个性化学习方案。
4.3个性化路径定制
在确定每个学生心智模式的基础上，结合过往的优秀学习案例数据，为学生制定个性化的自主学习路径。自主学习是按照新课标的进度要求，为不同学生确定基本的学习路线图，而且根据反馈，及时调整自主学习路径，动态地适应学生的实际状况。
自主学习路径本质上是一个时间轴上的各个学习目标的动态关联。总体目标由阶段性目标质变而成，（例如，总体学习目标可以是高考一本线，那么在高中三年中，每个学年每个学期都要有月度目标，月度目标之下还应有周目标）最终形成一个基于每个学生心智模式的高效学习路径。
4.4预测与推荐
机器学习技术利用系统积累的大量学生的学习案例数据，实现对学生学习趋势的预测，并根据实际学习产出，调整预测模型。在预测模型的基础上，可以利用各种推荐算法，在适当的时间点向每个学生推荐最佳的学习资源。即根据自主学习路径，参照正常的课程进度，提供微课、作业、测验等适合每个学生的学习资源，确保阶段性目标的达成。
4.5监控与干预
机器学习系统收集学生的学习数据，按照自主学习路径，监控每个学生的学习异常，及时向学生、老师和家长提出预警，以便对学生学习进行帮助，确保学习路径与各阶段目标不偏离。
由于高中阶段学生还处于青春叛逆期，很容易出现抗拒学习的行为，因此在学习干预的触发设计上，必须保证有一定的余量，必须注意不能引起学生的逆反心理。
参考文献
[1] 周志华.机器学习与数据挖掘[J].中国计算机学会通讯，2007（9）.
机器学习范文6
关键词：生物学；信息；支持向量机
中图分类号：R392
在免疫学[1]中认为，表位才是抗原刺激机体免疫系统产生特异性免疫应答的真正部位。B细胞表位预测是表位预测的一个重要组成部分，大多数的研究是针对线性B细胞表位预测，通过组合抗原蛋白物理化学性质、结构性质、统计显著性度量等特征属性进行表位预测，并取得一定的研究成果。
1 抗原表位[6]的大小与相应抗体的抗原结合部位相适合
一般情况下，一个多肽表位含5～6个氨基酸残基；一个多糖表位含5～7个单糖；一个核酸半抗原的表位含6～8个核苷酸。一个抗原表位的特异性由组成它的所有残基共同决定，但其中有些残基在与抗体结合时比其它残基起更大作用，这些残基被称为免疫显性基团。免疫应答过程中，T细胞的TCR和B细胞的BCR所识别的表位具有不同特点，分别被称为T细胞表位和B细胞表位。
2 基于SVM的线性B细胞表位预测采用贝叶斯特征提取方法[2]
B细胞表位的抗原-抗体之间的相互作用机制，在疾病的预防和诊治中发挥了极大的推动作用。实验方法通常是费力和耗时的，在硅片方法进行预测这些免疫原性的区域是关键的。这样的努力，已经显著以高阻碍可变性的抗原表位序列的长度和组成，使得初治建模方法难以适用。结果：分析了两个标准数据集，发现线性B细胞表位具有鲜明的残基保守性和特定位置的残留物倾向性这可能被利用在硅片表位识别中。开发了一种支持向量机（SVM）预测模型，采用贝叶斯特征提取预测多种不同的长度的线性B细胞表位。最好的SVM分类器实现了准确度为74.50%和AROC为0.84在一个独立的测试集中，并证明优于现有的线性B细胞表位预测算法。
3 UniProt[3]
全球蛋白质资源（Universal Protein Resource，UniProt）这个数据库是全球有关蛋白质方面信息最全面的资源库，是蛋白质序列以及功能信息的集中资源，且其具有最小的冗余。UniProt是对PIR、TrEMBL以及SwissProt的信息进行组合而构成的。UniProt提供了完全分类的、有丰富且准确注释信息的基于知识的蛋白质序列信息，且有广泛的交叉引用以及多种查询界向。出于方便序列查询，UniProt同样提供了多个非冗余序列数据库。
UniProt由三部分内容组成，分别是UniProtKB、UniRef和UniParc，每个部分偏向于不同的用途。
3.1 UniProtKB（the UniProt knowledgebase）是基于知识的UniProt，通常也简称为UniProt[7]，它汇聚了蛋白质的主要信息，包括蛋白质功能、分类以及交叉引用。UniProtKB包含两个部分：一部分是人工注释的记录，这部分注释信息是来自于文献信息和在专家监督下进行计算机分析而得到的（记为UniProt，SwissProt）；另外一部分是直接利用计算机程序获得的记录信息。
3.2 UniRef即UniProt非冗余参考数据库，它把紧密相关的序列信息进行组合并记录到一个记录条目中去，这样一来便于加速序列搜索。前面提到的UniProtKB中的数据是严格根据某一物种的可靠而又稳定的序列信息资料而得到的，而UniRef100则是将UniProtKB中不同物种的序列信息进行交叉合并处理后的条目，它包含了UniProtKB中的所有记录信息。UniRefl00还包含了UniParc的记录，UniParc中的序列被认为是过度表达的以及不包含在一些已知数据库中的序列信息，比如说DDBJ/EMBI，/GenBank中的全基因组短枪法数据（WGS）编码蛋白的翻译产物，Ensembl中从不同生物体内翻译得到的蛋白质以及国际蛋白质索引（International Protein index，IPI）数据。
3.3 UniParc即UniProt档案库（UniProt Archive），它广泛存储所有公开发表过的蛋白质序列，只包含唯一的标识符和序列。大多数蛋白质序列数据是从DDBJ/EMBL/Geni3ank中的核酸序列翻译过来的，而大量由蛋白质测序实验直接得到的初级蛋白质序列数据又直接上传到其他资源库中去。
4 机器学习方法简介
4.1 决策树。实际上是将空间用超平面进行划分的一种方法，每次分割的时候，都将当前的空间一分为二，这样使得每一个叶子节点都是在空间中的一个不相交的区域，在进行决策的时候，会根据输入样本每一维特征值，一步一步往下，最后使得样本落入N个区域中的一个（假设有N个叶子节点）。
4.2 随机森林。用随机的方式建立一个森林，森林里面有很多的决策树组成，随机森林的每一棵决策树之间是没有关联的。在得到森林之后，当有一个新的输入样本进入的时候，就让森林中的每一棵决策树分别进行一下判断，看看这个样本应该属于哪一类（对于分类算法），然后看看哪一类被选择最多，就预测这个样本为哪一类。每一棵决策树就是一个精通于某一个窄领域的专家，这样在随机森林中就有了很多个精通不同领域的专家，对一个新的问题（新的输入数据），可以用不同的角度去看待它，最终由各个专家，投票得到结果。
4.3 支持向量机。一种有坚实数学理论基础的小样本学习方法，支持向量机被广泛应用在统计分类和回归分析领域中，最终的决策函数只由少数的支持向量所确定，而不是样本空间的维数，避免了训练样本数量对分类速度的影响。但是经典的支持向量机给出的只是二类分类问题的解决方法，而在实际应用中，这种情况非常好，大多数都是多分类问题。
4.4 隐马尔可夫。我们知道，马尔可夫模型中每个状态对应一个可观察的输出符号，它们的关系是一一对应的，但是很多实际问题往往是复杂的，每个状态可观察到多个观察符号之一。因此，这时的马尔可夫模型的可观察的输出符号序列是状态的一个函数，也就是说该模型是由两个随机序列组成，一条是隐藏起来的状态序列，简称为隐状态序列，另一条是由该隐状态序列产生的可观察的输出符号序列。HMM在20世纪60年代末70年代初提出，是一种典型的统计方法，是一种用参数表示的、用于描述随机过程统计特征的概率模型。1970年左右，Baum等人建立起HMM的理论基础。Rabiner详细地对HMM做出了介绍，才使得各国的学者渐渐了解并熟悉该模型，进而成为了公认的研究热点。
5 线性B细胞表位的应用
5.1 猪带绦虫六钩蚴 TSO45-4B 抗原 FnⅢ结构域相应的线性 B 细胞表位肽免疫原性研究[4]。其目的是观察载体蛋白偶联的TSO45-4B抗原FnⅢ结构域相应的线性B细胞表位肽诱导的体液免疫反应。方法：人工合成TSO45-4B抗原FnⅢ结构域2条预测表位肽，偶联钥孔血蓝蛋白免疫小鼠，采用 ELISA 法检测小鼠血清中预测表位肽特异性抗体滴度。结果：免疫小鼠血清中检测到1条预测表位肽特异性抗体，其效价达到1∶1280。结论：设计的1条TSO45-4B抗原FnⅢ结构域线性B细胞表位肽可诱导小鼠产生体液免疫反应。
5.2 HBeAg 的 B 细胞线性表位预测及鉴定[5]。预测并鉴定乙型肝炎病毒e抗原（HBeAg）的B细胞线性表位，为乙型肝炎的诊断和治疗提供新的依据。方法采用生物信息学分析技术，利用NCBI数据库和免疫表位数据库提供的相应软件预测HBeAg的B细胞线性表位，采用人工合成法合成相应表位肽并分别将与血蓝蛋白（KLH）偶联，作为免疫原，免疫大白兔制备抗HBeAg抗原表位抗体，ELISA法鉴定抗体的特异性。结果发现了1MDIDPYKEFG10、37LYREALESPEHCSP50、74SNLEDPAS81、127RTPPAYRPPNAPIL140等4条新的HBeAg蛋白B细胞线性表位肽，其与KLH的偶联物作为免疫原免疫大白兔，获得特异性高效价抗体，抗体滴度大于1∶512000，ELISA 实验证实上述抗体均可与HBeAg发生特异性免疫反应。结论采用生物信息学技术成功确认了4个HBeAg蛋白B细胞线性表位肽，为深入研究HBeAg的功能和作用以及乙型肝炎的治疗提供了新依据。
6 结束语
线性B细胞表位的预测是用于疫苗设计的重要，开发诊断试剂，以及解释抗原-抗体相互作用在分子水平上。在近年来，随着各种组学的发展和构象的生物信息学，相关的实验数据线性B细胞表位已经被迅速地提出。建全相关数据库促进线性B细胞表位的预测发展，在这项研究中，我们总结了生物信息资源和机器学习方法的线性B细胞表位的预测。基于机器学习方法的线性B细胞表位的预测极大地降低线性B细胞表位定位的时间成本和人工成本，提高工作效率，智能搜索算法可以提高的方法的有效性，以及预测性能。
参考文献：
[1]冯新港.免疫信息学原理及其应用[M].上海：上海科学技术出版社，2009，6：1-5.
[2]Alix，A. （1999） Vaccine，18，311314（314）.
[3]http：///[DB].
[4]王媛媛，陶志勇.猪带绦虫六钩蚴TSO45-4B抗原FnⅢ结构域相应的线性B细胞表位肽免疫原性研究[J].蚌埠医学院学报，2013，05.
[5]Jun Yang，Ni Liu.Prediction and identification of B-cell linear epitopes of hepatitis B e antigen.J South Med Univ，2013，33（2）：253-257.
[6]黄艳新，鲍永利，李玉新.抗原表位预测的免疫信息学方法研究进展[J].中国免疫学杂志，2008，09-20.
[7] http：//ncbi.nlm.nih.gov/genbank/[DB].
[8]Fattovich G，Bortolotti F， Donato F. Natural history of chronic hepatitis B： Special emphasis on disease progression and prognostic factor[J].JHepatology，2008，48（2）：335-52.
[9]Liaw YF.HBeAg seroconversion as an important end point in the treatment of chronic hepatitis B[J]. Hepatol Int，2009，3（3）：425-33.
[10]Lau GK， Wang FS. Uncover the immune biomarkers underlying hepatitis Beantigen （HBeAg） seroconversion：a need for more translational study[J]. JHepatol，2012，56（4）：753-5.
[11]Roseman AM，Berriman JA.， Wynne SA.， et al. A structural model for maturation of the hepatitis B virus core[J]. Proc Natl Acad Sci USA， 2005，102（44）：15821-6.
[12]Yasser EL-Manzalawy， Vasant Honavar.Recent advances in B-cell epitope prediction methods[J]. Immunome Res，2010，6（Suppl 2）：S2.
