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機器學習范文1
要想弄明白機器學習，我們必須得了解計算機科學里一個重要的概念：算法。什么是算法呢？舉個“栗子”，如果我們要算自然數1到100的和，既可以1+2+3+……+100 這樣一步步計算，也可以像數學家高斯小時候那樣，機智地用（1+100）x 50來計算。對于同一個數學計算問題，不同的計算方法就可以稱之為一種“算法”。計算機科學中，科學家們經常要考慮，對于某個問題用哪種算法又快又準。對某些問題，如果現有的算法中沒有高效的算法，計算機科學家們還需要為該類問題設計新的算法。聽到這里，可能你會覺得有點疑惑：關于算法的研究感覺更像是數學研究??？沒錯，你的感覺是對的，深厚的數學功底確實有利于算法研究，比如計算機科學的兩位祖師爺阿蘭?圖靈和馮?諾依曼，他們也都是厲害的數學家，所以算法研究本身確實也可以歸類為應用數學。有了對算法的基本概念，我們就可以說機器學習其實是一類算法的統稱。
機器學習的三大分支
由于訓練方法和應用領域的不同，機器學習主要有三個分支，分別是監督學習、無監督學習和強化學習。它們各不相同，依靠著各自的特點在人工智能研究領域中大顯身手。
第一分支：監督學習（Supervised Learning）
所謂的監督學習，其實就像老師沒講知識點，先給我們留作業題讓我們自己學著做，然后再出個測試看我們學習的效果。這個過程中，我們會給程序一個數據集，稱之為訓練集，其中一部分稱為例子，相當于習題；一部分稱為目標，相當于答案。然后設定一個函數模型，讓程序不斷把訓練集的例子代入函數模型，算答案，對答案。算的答案不對，程序就去調整這個函數模型里的某些參數，再重復之前的過程，直到能得出較高的正確率。 接著再給程序一個測試集，相當于考試。如果程序對測試集里的例子算出的答案正確率也比較高，表明訓練成功。在監督學習的訓練過程中，用到了許多數學里的回歸近似方法。當然，具體應用中的數學模型并不只是回歸這樣簡單，還包括一些方法來避免訓練集本身帶來的偏差，就好像老師給你的習題有答案是錯的，這些方法會避免錯誤答案干擾AI的訓練。在人工智能中，監督學習主要被應用于快速高效地教受AI現有的知識。例如在2016年3月打敗圍棋世界冠軍的著名AI，AlphaGo， 就是利用監督學習來“記憶理解”上千萬盤的人類對弈棋譜。
第二分支：無監督學習（Unsupervised Learning）
無監督學習說起來比監督學習更難一點，因為這個過程非常像老師沒講知識點就給我們一堆沒有答案的習題，然后讓我們自己做，看我們能不能從中學到什么。再舉個“栗子”，假設我們還不知道貓、老虎、獅子、豹子這幾個動物同屬于“貓科”，狼、狐貍、狗屬于犬科，但是經過觀察，我們發現前種動物在外形上都跟貓比較相似，后幾種都跟狗比較相似，所以我們可以猜測它們分別屬于兩個分類。這個過程中并沒有什么人來“監督”指導我們學習，我們自己就得出了這兩種分類。而計算機程序也有類似的算法實現這個過程，我們稱之為“聚類分析”。 無監督學習還有另一類任務是尋找所給數據例子之間的關系，比如說，根據一個人的購物記錄，算出他買了牛奶和黃油以后有多大的可能還會買面包，得出了這個概率以后，下一次這個人買了牛奶和黃油，程序就可以預測這個人會不會買面包。從廣義上來講，無監督學習在AI應用中的內容并不僅限于此，比如說，目前的無監督學習都需要讓程序從比較大量的數據里學習得到規律，我們希望AI像人一樣只通過很少的例子得出可靠的結論。但是由于我們本身對人類學習思維活動的認知還非常有限，計算機科學家在尋找新的算法和方法模擬人類“無監督學習”過程中依舊困難重重。
機器學習范文2
贏得200萬大獎的機器學習
隨著此類技術的進步和推廣，市場需求也將逐漸看漲?！霸谶^去，程序員可以針對一個問題編寫代碼，再進行測試和運行，并在以后人工調試和改進，如此反復進行循環測試，”美國斯坦福大學人工智能實驗室主管Sebastian Thrun教授說，“這樣的問題在于，軟件將變得越來龐大，越來越難以管理。由此產生了一種趨勢，即讓軟件具備自動調節和適應能力，這將是未來計算領域發生的一項重大革命?！?/p>
在美國國防部高級研究計劃署(Defense Advanced Research Projects Agency)最近主持展開的一項競賽中，Thrun教授通過采用幾種新的機器學習技術的軟件，來驅動一輛汽車在沙漠中自動駕駛了132英里的路程，從而為斯坦福大學贏得了200萬美元的獎金。在新技術的幫助下，這輛汽車能識別并記憶它所行駛過的路面特征。機器學習技術還使Thrun教授的研究團隊極大地提高了工作效率，據說他在過去需要花半個月來完成的人工編程工作，現在只需要一天時間就能讓軟件自動完成。
讓軟件訓練軟件
卡耐基.梅隆大學的自動學習和探測中心主管Tom Mitchell說，對人類而言很容易完成的一些任務(例如語音和圖像識別)，要交給計算機來處理往往有較大的難度，因為很難用軟件規則來將這些任務解釋和交代清楚，但機器學習技術的運用可以明顯改善這種情況。在機器學習技術的應用案例中，經由人工編寫和標記的測試平臺來“訓練”軟件，并分析和記錄軟件運行結果的對或錯，不斷對其進行校正，最終將成熟的軟件派發出去解決現實中的問題。
為了試驗這種概念，Mitchell用兩種學習算法來相互進行基本訓練，以讓二者共同工作的效果好于單獨使用其中一種。例如，一種搜索引擎算法通過分析網頁上的詞語來對其進行分類，而另一種算法則分析指向該頁面的超鏈接中的詞語，這兩種算法共享對同一個頁面的分析線索，并匯集出更準確的分析報告。試驗結果表明，這種聯合訓練方案能明顯降低錯誤率。它所取得的突破是：軟件的訓練平臺不是由人工編寫的，而是由另一種軟件完成的。
填補人工編程的盲區
加州大學伯克利分校的Stuart Russell教授正在試驗一些編程語言，程序員們經常用它們來為某些任務編寫代碼，這些任務很容易理解和編碼，但也容易產生許多無法處理的盲區和縫隙。為了填補這些縫隙，該試驗引進了諸如人工神經網絡的機器學習技術。
Russell已經將其“局部編程”概念運用在一種稱之為Alisp(Lisp語言的擴展)的語言中。“舉例來說其原理：如果我想告訴你如何到達機場，但我手上沒有地圖，哪該怎么辦呢？”Russell說，“我將編寫一個程序，告訴計算機來如何到達目的地：‘沿著這條街持續走下去，穿過所有的路口，直到在一個斜坡處進入高速公路。在高速公路上一直走到有機場出口的路牌處，下了高速再駛入普通街道，直到機場?！谶@個流程的編碼過程中，將會產生大量無法處理的縫隙，但它仍然將是個非常有用的導航軟件?！痹诿總€縫隙處，程序員都會指定相應的學習算法，但Russell的研究目標是有朝一日讓系統在每個縫隙處自動選擇最佳的算法。
已經商用的機器學習技術
計算技術對機器學習自然化的提升，激發了紐約州立大學Yann LeCun教授的靈感，他發明了一種稱之為“回旋網絡”的人工神經網絡系統，據稱它與傳統的神經網絡相比，能用更少的資源和工作量來更好地完成圖像識別等任務。通過大量的神經網絡，軟件必須接受數量龐大的不同情況下的訓練，以讓其適應多種不同情況――目標的不同位置和不同大小、不同的視角和背景等等，而這是項艱巨的挑戰。
LeCun發明的技術如今已被用于銀行門禁中的模式識別閱讀器和機場的監視系統，它將監測目標的每個圖像分解成小塊區域(例如鼻子、眼睛等)，然后再拼接起來，生成高水平的特征信息，這種系統更加靈活，并且減少了訓練的次數。
軟件也可“物競天擇”
與此同時，研究還推進了機器學習的一個分支――基因編碼學(Genetic Programming，GP)的發展，這種技術讓軟件的發展遵循像達爾文的生物進化論一樣的規律。事實上，對同一種問題的解決，往往會有多個不同版本的程序，甚至會同時出現成百上千個版本，而這很容易讓人們混淆。其中的絕大多數是比較弱的，但進化程序將從其中選擇兩個最優的出來，并將二者組合成更優秀的新一代程序。在沒有人工參預的情況下，這種進化過程將持續進行數百代，并且每次都使程序得到優化和提升。
斯坦福大學的電子工程學教授John Koza是GP研究的先驅，他用這種概念來設計電路、控制器、光學系統和天線等設備，結果與那些取得專利的傳統設計方法等效或優于后者。他完全用GP創建的一個控制器設計最近還獲得了一項專利。
機器學習范文3
機器學習/深度學習的范圍和影響已在眾多學科的無數應用領域一再得到了體驗和證明。廣告、自動駕駛車輛、聊天機器人、網絡安全、無人機、電子商務、金融技術、工業機械、醫療保健、市場營銷、機器人和搜索引擎，這些只是受到機器學習/深度學習重大影響的幾個關鍵領域而已。
機器學習/深度學習的好處不再只有買得起高端裝備的少數精英群體才能享用。產品推薦工具和價位合理的聊天機器人在普通群體中流行起來，這點不可否認。明眼人都看得出來，機器學習/深度學習在一大批新的未開拓領域還有待發揮所長。
開發和部署機器學習/深度學習管道的成本在迅速下降。連最懷疑這種技術的人士只要分析一下其用途，也極有可能找到價值所在。
據機器學習/深度學習界的幾位名人聲稱，深層神經網絡“效果異常好”，盡管他們并不確信個中原委，但他們堅信機器學習/深度學習的應用前景不可限量。
深度學習領域在迅速演變，而且是在許多維度上演變。許多新的技術、架構和算法層出不窮，各自具有獨特的價值。然而，我認為三個主要的宏觀趨勢未來幾年會在機器學習領域真正改變游戲規則。
機器學習/深度學習領域第一個、也是最重要的宏觀趨勢是，監督學習模式逐漸向非監督學習模式轉變。
原來實施的機器學習/深度學習絕大多數是監督式學習系統。換句話說，只有對被大量標記的訓練數據加以訓練，它們才有用。雖然監督式學習系統為我們提供了很好的服務，但收集和標記龐大數據集費時又費錢，還很容易出錯。數據集規模變大后，這些挑戰變得極其棘手。另一方面，非監督學習系統具有巨大的優勢，因為它們不需要龐大的訓練數據集，可以邊訓練邊學習。這可以解釋為什么機器學習方面的許多高級研究與非監督學習有關。
此外，機器學習/深度學習應用的第二個應用趨勢是在生成式對抗網絡（GAN）方面。
生成式對抗網絡（GAN）是什么？它在整個機器學習領域有著怎樣的地位？GAN其實不是一種新的模型別，它只是一種極其巧妙、高效的訓練生成式模型的方法。它的優點是減少了對龐大訓練數據集的需要。
GAN通常使用充當對手的兩個神經網絡來構造。一個生成酷似有效樣本的假樣本，另一個網絡（判別器網絡）不斷接收生成器網絡發來的偶爾混有假樣本的訓練樣本，并負責將兩種樣本區別開來。這個迭代過程的最終結果是，整個模型經受了更完備的訓練，其優點在于，在外部干預最少的情況下進行改進。
第三個機器學習/深度學習應用趨勢是強化學習領域。機器學習原則上是通過實驗和探索來學習。這有別于監督學習模式，因為后者依賴已知良好的訓練數據，而強化學習（Reinforcement Learning）最初對“世界如何運轉”幾乎一無所知。強化學習基于三個基本要素，即“狀態”（States）、“動作”（Actions）和“獎勵”（Rewards）。
機器學習范文4
最早讓人們最深切地體會到計算機算法威力的，不是圍棋機器人，而是華爾街的股票分析算法（軟件）。
2010年5月6日早上，全球股市受希臘動蕩局勢的拖累而走低。很多人擔心希臘債務違約在所難免，并且會引發全球經濟蕭條。紐約時間上午10點左右，美國股市大跌2.5%，損失慘重。
事情很快由糟糕透頂發展成令人費解。當日美國東部時間下午2點42分，股市劇烈波動后進入自由落體狀態。2點47分，僅僅300秒之后，道瓊斯指數下跌達998.5點，為其有史以來最大單日跌幅。全球最受重視的股票指數道瓊斯工業平均指數的走勢看起來就像是被人惡搞了一樣。近1萬億美元的財富就這樣蒸發了。
某些股票每股購入價狂跌至1美分，但卻在數秒之內又反彈回30美元或40美元。美股陷入劇烈動蕩，無人知曉原因，不管問題出在哪里，總之不能全部歸結到某個有嚴重錯誤的交易單或是某個流氓交易員。動蕩來得如此迅疾，有些交易員或許就在上個廁所或喝杯咖啡的時間里，就完全錯過了千點大跌又急速反彈的一幕。
閃電崩盤的確切成因，仍然眾說紛紜。有人把矛頭指向堪薩斯城的一位財富投資經理人，他的算法過快出售掉價值40億美元的股指期貨，導致其他算法跟風。有人指責一伙不明交易商合謀共同利用算法打壓股價。有人認為這不過是老式的恐慌造成的，跟1929年的大崩盤不無相似之處。然而可以肯定的是，如果不是因為不受人類管束的算法占據了市場，不到1秒內獨立下單并完成交易，股價波動幅度不可能如此之大，波動速度也不可能如此之快。但這樣的算法確實統治了市場。
算法通常都是按設定好的方式運行，有的安靜地交易，有的根據供需關系給商品定價。但算法一旦處于失控的狀態，我們便會弄不清誰或是什么在幕后操縱。算法在不知不覺中悄悄侵入我們的世界，直到閃電崩盤使我們驚醒！這讓算法上了晚間新聞，它也很快地出現在關于約會、購物、娛樂和就醫等任何你可以想得到的領域的故事中。閃電崩盤只是預示了一個更大的趨勢：算法掌控一切。
理解算法
佩德羅?多明戈斯（Pedro Domingos）是美國華盛頓大學計算機科學教授，加州大學歐文分校信息c計算機科學博士，在機器學習與數據挖掘方面著有200多部專業著作和數百篇論文。他在自己的《終極算法》一書中開篇就直截了當地提出來“所有知識都可以通過一個單一的終極算法來獲得”。
人工智能的起源時期，最初的主流研究方向是“神經網絡”。那時，人們認為通過研究人類大腦的“仿生學”方法，可以找到機器智能的出路，結果卻是機器學習的另一方向――算法――后來居上。從今天人工智能各個研究方向的發展來看，都離不開算法，將智能定義為算法，大致上是準確的。
如果終極算法存在
算法（Algorithm）原指對解題方案準確而完整的描述，是一系列解決問題的清晰指令，算法代表著用系統的方法描述解決問題的策略機制。也就是說，能夠通過對一定規范的輸入，在有限時間內獲得所要求的輸出。如果一個算法有缺陷，或不適合于某個問題，執行這個算法將不會解決這個問題。不同的算法可能用不同的時間、空間或效率來完成同樣的任務。一個算法的優劣可以用空間復雜度與時間復雜度來衡量。
對全部算法的理解過于技術化，不容易理解，但我們可以舉兩個重要的算法思想，以管中窺豹，建立一些認知。
比如，窮舉法，或稱為暴力破解法?；舅悸肥牵瑢σ鉀Q的問題，列舉出所有可能的情況，逐個判斷有哪些是符合問題所要求的條件，從而得到問題的解。它常用于密碼破譯，即對密碼逐個推算直到找出真正的密碼為止。例如一個四位并且全部由數字組成的密碼，其可能有的組合會有上萬種，由此，試過相應的次數就能找到正確的密碼。理論上利用這種方法可以破解任何一種密碼，問題只在于如何縮短試錯時間。因此有人運用計算機來增加效率，有人輔以字典來縮小密碼組合的范圍。
再比如遞歸法。程序調用自身的編程技巧稱為遞歸（recursion）。它通常把一個大型復雜的問題層層轉化為一個與原問題相似的規模較小的問題來求解，遞歸策略只需少量的程序就可描述出解題過程所需要的多次重復計算，大大地減少了程序的代碼量。遞歸的能力在于用有限的語句來定義對象的無限集合。遞歸法可以類比索羅斯對金融市場的反身性研究，即股市參與者對每一次股票交易的定價和心理預期，又“反身性”地影響了股票的價格，即人類觀察者自身對于觀察對象有著實質的影響。可以說，機器算法自身，也是個“生命體”。因為時間維度的存在，當一個算法變量要開始計算反饋時，變量本身已經開始變化了。
今天，不同于傳統算法，悄然主導我們生活的是“能夠學習的機器”，它們通過學習人們瑣碎的數據，來執行任務；它們甚至在人們還沒提出要求時，就能“預知”到我們想做的事?！督K極算法》中說：“如果這種終極算法存在，那么它將可以通過數據獲得世界上過去、現在、未來的所有知識。這個算法的發明將會是科學史最偉大的進步之一?！?/p>
機器學習，自我建構的技術
和算法一樣，在我們幾乎還不知情的時候，機器學習已經就在我們身邊了。當我們把查詢信息輸入搜索引擎，它確定該顯示哪些搜索結果（包括顯示哪些廣告）；當我們打開郵箱時，大部分垃圾郵件已經被屏蔽，因為計算機已經把這些垃圾郵件過濾了；我們登錄亞馬遜網站購買一本書，或登錄網飛（Netflix）公司網站觀看視頻，機器學習系統會推薦一些我們可能喜歡的產品；臉書（Facebook）利用機器學習決定該向你展示哪些更新，推特（Twitter）也同樣會決定顯示哪些文章。
機器學習正在重塑科學、技術、商業、政治以及戰爭。衛星、DNA（脫氧核糖核酸）測序儀以及粒子加速器以前所未有的精細程度探索自然，同時，學習算法將龐大的數據轉變成新的科學知識。企業從未像現在這樣了解自己的用戶。在美國大選中，擁有最佳選舉模型的候選人奧巴馬最終戰勝了對手羅姆尼，獲得了競選勝利。無人駕駛汽車、輪船、飛機分別在陸地、海面、空中進行生產前測試。學習算法通過匯總你過去的購買經歷就能確定你的喜好。谷歌的無人駕駛汽車，是因為配有學習算法的汽車能通過觀察司機的操作來掌握開車技能。
傳統上認為，讓計算機完成某件事情的唯一方法（從把兩個數相加到駕駛飛機），就是非常詳細地記錄某個算法并解釋其如何運行。但機器學習算法不一樣，它是通過從數據中推斷，它們自己會弄明白做事方法。掌握的數據越多，它們的工作就越順利，無需給計算機編程，它們自己給自己編程。
機器學習范文5
關鍵詞 機器學習 統計 數據挖掘 互聯網
中圖分類號：TP181 文獻標識碼：A
1機器學習技術介紹
根據南京大學教授周志華的《機器學習和數據挖掘》對機器學習的定義，“機器學習”是人工智能的核心研究領域之一，其最初的研究動機是為了讓計算機系統具有人的學習能力以便實現人工智能。目前被廣泛采用的機器學習的定義是“利用經驗來改善計算機系統自身的性能”。事實上，由于“經驗”在計算機系統中主要是以數據的形式存在的，因此機器學習設法要對數據進行分析，從海量的數據中，利用各種機器學習算法，提煉具有洞察價值的信息。
2機器學技術簡介
機器學習是人工智能研究發展到一定階段的必然產物。R.S.Michalski等人把機器學習研究劃分成“從例子中學習”、“在問題求解和規劃中學習”、“通過觀察和發現學習”、“從指令中學習”等范疇。20世紀80年代以來，研究次數最多、應用最廣的是“從例子中學習”（即廣義的歸納學習），它涵蓋了監督學習（如分類、回歸）、非監督學習（例如聚類）等眾多內容。歸納學習另一個重要分支是神經網絡和支持向量機，自從80年代BP“反向傳播算法”的發明以來，神經網絡得到了極大的發展，現在已經形成“深度學習”這一獨立的領域，在圖像識別和音頻識別方面發揮著重要的作用。以下是主要機器學技術的介紹：
2.1分類算法
分類算法屬于監督式學習算法，其原理是通過研究歷史數據，提取數據特征指標，依據歷史數據結果，形成分類規則集合，通過信息熵最大算法，不斷對這些規則進行篩選，最終形成對數據進行有效分類的規則集合，以對將來數據進行預測。分類算法包括決策樹、隨機森林等。
2.2聚類算法
聚類算法屬于非監督式學習算法，與分類算法等監督式學習不同，聚類算法不包含數據標簽，而是對原始數據特征運用距離算法，以推斷出數據標簽。常見的聚類算法包括k-Means、分層聚類等。
2.3關聯算法
關聯算法是從一個數據集中發現數據項直接關聯規則的算法，關聯算法的代表是基于頻繁項集的Apriori算法。如果存在一條關聯規則，它的支持度和置信度都大于預先定義好的最小支持度與置信度，我們就稱它為強關聯規則。強關聯規則就可以用來了解項之間的隱藏關系。所以關聯分析的主要目的就是尋找強關聯規則，而Apriori算法則主要用來幫助尋找強關聯規則。
2.4回歸算法
回歸算法基于統計學的線性回歸和邏輯回歸分析技術，線性回歸是通過“最小二乘法”，對觀測數據進行擬合，以對未來數據進行預測；邏輯回歸與線性回歸算法非常類似，但使用的是離散的數據分類特征，使用sigmoid函數，將線性回歸的計算結果轉化為0或1的概率，然后根據這個概率進行預測。
2.5支持向量機
支持向量機（SVM）屬于基于核的算法，是90年代中期發展起來的基于統計學習理論的一種機器學習方法，通過尋求結構化風險最小來提高學習機泛化能力，實現經驗風險和置信范圍的最小化，從而達到在統計樣本量較少的情況下，亦能獲得良好統計規律的目的。
2.6神經網絡
人工神經網絡算法模擬生物神經網絡，是一類模式匹配算法。通常用于解決分類和回歸問題。人工神經網絡是機器學習的一個龐大的分支，有幾百種不同的算法，重要的人工神經網絡算法包括：感知器神經網絡（Perceptron Neural Network），反向傳遞（Back Propagation），學習矢量量化（Learning Vector Quantization，LVQ）等。
以上是對機器學技術和算法的簡要介紹，實際上機器學習領域發展很快，各種算法層出不窮。據統計，現有的機器學習算法已經超過1000種。我們這里主要介紹一些應用比較廣泛的機器學習技術，為后續在高中階段學生自主學習中應用做鋪墊。
3基于機器學習的自主學習
高中階段學生要實現自主學習，除了前文提到的機器學習技術已經成熟之外，還有兩個先決條件也已經具備。一是隨處可得的數據收集和處理技術；另一個是基于互聯網的豐富的教學資源和多樣的教學手段，包括課件、題庫、多媒體課堂等。
3.1大數據技術
大數據技術是隨著互聯網發展起來的最新數據處理技術，它處理的規模和吞吐量是之前的計算機系統的幾百上千倍，因而，隨地收集各種數據成為可能。
大數據技術主要包括四個方面：
3.1.1海量數據收集
大數據收集技術能夠實時地收集各種格式的海量數據，不僅包括原有各種格式化數據，還包括傳統計算機無法收集的數據，如設備運行日志、視頻和音頻數據。
3.1.2數據處理和存儲
大數據技術支持PB直至ZB級數據的處理和存儲，有人統計過，現在Google一天處理的數據量，已經超過20年前全世界1年產生的數據量。
3.1.3數據挖掘和分析
大數據技術利用大規模計算機集群的超級計算能力，使原有的性能低下的數據挖掘和機器學習算法高速運行，從而使實時數據挖掘和分析成為可能。
3.1.4數據展現
大數據技術利用計算機圖形學和認知心理學的最新研究成果，利用豐富的數據展示圖表，支持各種圖形界面的數據展示，提高了信息送達和知識傳播的效率。
3.2互聯網教學資源
互聯網及其相關的數據搜索和數據服務技術，使傳統的線下以書本中心的教學資源體系，轉變為以互聯網為中心的教學資源體系。以互聯網為中心的教學資源體系，無論是容量、檢索速度還是展現方式，都是傳統的書本教學資源無法比擬的。
目前，在互聯網上可以檢索到高中階段各科目的各種教學電子教材、教學課件、作業試題、考試試卷等，而且很多教學資源能夠以具體、生動的方式來傳播知識。因而降低了教學資源的獲取門檻，拓寬了教學資源的獲取途徑，客觀上非常有利于高中階段學生進行自主學習。
4基于機器學習技術的自主學習過程
雖然有了互聯網、大數據和機器學習等技術，但要實現高中階段學生自主學習，即在提高學生學習興趣的同時，提高應試水平，還需要采取很多切實措施。
具體措施包括以下幾個部分：
4.1過程數據收集
要實現自主學習，必須對學生學習的行為過程和學習的結果數據進行全面收集，學習相關數據包括以下內容：
（1）學生基本信息：包括年齡、性別、地域、家庭條件等；
（2）學習過程數據：包括遲到、曠課、上課提問次數、聽課積極度評價、作業完成時間、作業完成次數、作業未交次數、考試完成時間等；
（3）學習結果數據：包括作業、測驗、考試的試題數據、分數數據、試題相關的章節、知識點等；
（4）學習相關其他數據：包括教師基本信息、教師對學生評價、高考數據等。
4.2行為和模式分析
心智模式是學生的思想方法、思維習慣、思維風格和心理素質的綜合反映，是學生各項思維能力的“總和”，用以感受、觀察、理解、判斷、選擇、記憶、想象、假設、推理，而后指導其學習行為?，F代教育心理學認為，高中階段學生已經形成一定的心智模式，且心智模式對學生的學習行為有很大的影響，進而對學習的成果起決定作用。
目前可以通過學生外在表征行為數據，對學生的心智模式進行建模。高中階段學生的心智模式主要由三個維度構成：
（1）智力結構：包括觀察力、注意力、記憶力、實踐力；
（2）思維能力：思維的廣度和深度、思維的邏輯性、思維的獨立性；
（3）動力結構：主要是學習動機的強弱，包括學習興趣、學習態度、學習目標和學習適應能力。
根據學生的心智模型，可以通過機器學習技術，對學生心智模式進行集群分析，定位學生心智模式，然后分析學生歷史學習數據，確定有效的、針對不同學生心智模式的個性化學習方案。
4.3個性化路徑定制
在確定每個學生心智模式的基礎上，結合過往的優秀學習案例數據，為學生制定個性化的自主學習路徑。自主學習是按照新課標的進度要求，為不同學生確定基本的學習路線圖，而且根據反饋，及時調整自主學習路徑，動態地適應學生的實際狀況。
自主學習路徑本質上是一個時間軸上的各個學習目標的動態關聯。總體目標由階段性目標質變而成，（例如，總體學習目標可以是高考一本線，那么在高中三年中，每個學年每個學期都要有月度目標，月度目標之下還應有周目標）最終形成一個基于每個學生心智模式的高效學習路徑。
4.4預測與推薦
機器學習技術利用系統積累的大量學生的學習案例數據，實現對學生學習趨勢的預測，并根據實際學習產出，調整預測模型。在預測模型的基礎上，可以利用各種推薦算法，在適當的時間點向每個學生推薦最佳的學習資源。即根據自主學習路徑，參照正常的課程進度，提供微課、作業、測驗等適合每個學生的學習資源，確保階段性目標的達成。
4.5監控與干預
機器學習系統收集學生的學習數據，按照自主學習路徑，監控每個學生的學習異常，及時向學生、老師和家長提出預警，以便對學生學習進行幫助，確保學習路徑與各階段目標不偏離。
由于高中階段學生還處于青春叛逆期，很容易出現抗拒學習的行為，因此在學習干預的觸發設計上，必須保證有一定的余量，必須注意不能引起學生的逆反心理。
參考文獻
[1] 周志華.機器學習與數據挖掘[J].中國計算機學會通訊，2007（9）.
機器學習范文6
關鍵詞：生物學；信息；支持向量機
中圖分類號：R392
在免疫學[1]中認為，表位才是抗原刺激機體免疫系統產生特異性免疫應答的真正部位。B細胞表位預測是表位預測的一個重要組成部分，大多數的研究是針對線性B細胞表位預測，通過組合抗原蛋白物理化學性質、結構性質、統計顯著性度量等特征屬性進行表位預測，并取得一定的研究成果。
1 抗原表位[6]的大小與相應抗體的抗原結合部位相適合
一般情況下，一個多肽表位含5～6個氨基酸殘基；一個多糖表位含5～7個單糖；一個核酸半抗原的表位含6～8個核苷酸。一個抗原表位的特異性由組成它的所有殘基共同決定，但其中有些殘基在與抗體結合時比其它殘基起更大作用，這些殘基被稱為免疫顯性基團。免疫應答過程中，T細胞的TCR和B細胞的BCR所識別的表位具有不同特點，分別被稱為T細胞表位和B細胞表位。
2 基于SVM的線性B細胞表位預測采用貝葉斯特征提取方法[2]
B細胞表位的抗原-抗體之間的相互作用機制，在疾病的預防和診治中發揮了極大的推動作用。實驗方法通常是費力和耗時的，在硅片方法進行預測這些免疫原性的區域是關鍵的。這樣的努力，已經顯著以高阻礙可變性的抗原表位序列的長度和組成，使得初治建模方法難以適用。結果：分析了兩個標準數據集，發現線性B細胞表位具有鮮明的殘基保守性和特定位置的殘留物傾向性這可能被利用在硅片表位識別中。開發了一種支持向量機（SVM）預測模型，采用貝葉斯特征提取預測多種不同的長度的線性B細胞表位。最好的SVM分類器實現了準確度為74.50%和AROC為0.84在一個獨立的測試集中，并證明優于現有的線性B細胞表位預測算法。
3 UniProt[3]
全球蛋白質資源（Universal Protein Resource，UniProt）這個數據庫是全球有關蛋白質方面信息最全面的資源庫，是蛋白質序列以及功能信息的集中資源，且其具有最小的冗余。UniProt是對PIR、TrEMBL以及SwissProt的信息進行組合而構成的。UniProt提供了完全分類的、有豐富且準確注釋信息的基于知識的蛋白質序列信息，且有廣泛的交叉引用以及多種查詢界向。出于方便序列查詢，UniProt同樣提供了多個非冗余序列數據庫。
UniProt由三部分內容組成，分別是UniProtKB、UniRef和UniParc，每個部分偏向于不同的用途。
3.1 UniProtKB（the UniProt knowledgebase）是基于知識的UniProt，通常也簡稱為UniProt[7]，它匯聚了蛋白質的主要信息，包括蛋白質功能、分類以及交叉引用。UniProtKB包含兩個部分：一部分是人工注釋的記錄，這部分注釋信息是來自于文獻信息和在專家監督下進行計算機分析而得到的（記為UniProt，SwissProt）；另外一部分是直接利用計算機程序獲得的記錄信息。
3.2 UniRef即UniProt非冗余參考數據庫，它把緊密相關的序列信息進行組合并記錄到一個記錄條目中去，這樣一來便于加速序列搜索。前面提到的UniProtKB中的數據是嚴格根據某一物種的可靠而又穩定的序列信息資料而得到的，而UniRef100則是將UniProtKB中不同物種的序列信息進行交叉合并處理后的條目，它包含了UniProtKB中的所有記錄信息。UniRefl00還包含了UniParc的記錄，UniParc中的序列被認為是過度表達的以及不包含在一些已知數據庫中的序列信息，比如說DDBJ/EMBI，/GenBank中的全基因組短槍法數據（WGS）編碼蛋白的翻譯產物，Ensembl中從不同生物體內翻譯得到的蛋白質以及國際蛋白質索引（International Protein index，IPI）數據。
3.3 UniParc即UniProt檔案庫（UniProt Archive），它廣泛存儲所有公開發表過的蛋白質序列，只包含唯一的標識符和序列。大多數蛋白質序列數據是從DDBJ/EMBL/Geni3ank中的核酸序列翻譯過來的，而大量由蛋白質測序實驗直接得到的初級蛋白質序列數據又直接上傳到其他資源庫中去。
4 機器學習方法簡介
4.1 決策樹。實際上是將空間用超平面進行劃分的一種方法，每次分割的時候，都將當前的空間一分為二，這樣使得每一個葉子節點都是在空間中的一個不相交的區域，在進行決策的時候，會根據輸入樣本每一維特征值，一步一步往下，最后使得樣本落入N個區域中的一個（假設有N個葉子節點）。
4.2 隨機森林。用隨機的方式建立一個森林，森林里面有很多的決策樹組成，隨機森林的每一棵決策樹之間是沒有關聯的。在得到森林之后，當有一個新的輸入樣本進入的時候，就讓森林中的每一棵決策樹分別進行一下判斷，看看這個樣本應該屬于哪一類（對于分類算法），然后看看哪一類被選擇最多，就預測這個樣本為哪一類。每一棵決策樹就是一個精通于某一個窄領域的專家，這樣在隨機森林中就有了很多個精通不同領域的專家，對一個新的問題（新的輸入數據），可以用不同的角度去看待它，最終由各個專家，投票得到結果。
4.3 支持向量機。一種有堅實數學理論基礎的小樣本學習方法，支持向量機被廣泛應用在統計分類和回歸分析領域中，最終的決策函數只由少數的支持向量所確定，而不是樣本空間的維數，避免了訓練樣本數量對分類速度的影響。但是經典的支持向量機給出的只是二類分類問題的解決方法，而在實際應用中，這種情況非常好，大多數都是多分類問題。
4.4 隱馬爾可夫。我們知道，馬爾可夫模型中每個狀態對應一個可觀察的輸出符號，它們的關系是一一對應的，但是很多實際問題往往是復雜的，每個狀態可觀察到多個觀察符號之一。因此，這時的馬爾可夫模型的可觀察的輸出符號序列是狀態的一個函數，也就是說該模型是由兩個隨機序列組成，一條是隱藏起來的狀態序列，簡稱為隱狀態序列，另一條是由該隱狀態序列產生的可觀察的輸出符號序列。HMM在20世紀60年代末70年代初提出，是一種典型的統計方法，是一種用參數表示的、用于描述隨機過程統計特征的概率模型。1970年左右，Baum等人建立起HMM的理論基礎。Rabiner詳細地對HMM做出了介紹，才使得各國的學者漸漸了解并熟悉該模型，進而成為了公認的研究熱點。
5 線性B細胞表位的應用
5.1 豬帶絳蟲六鉤蚴 TSO45-4B 抗原 FnⅢ結構域相應的線性 B 細胞表位肽免疫原性研究[4]。其目的是觀察載體蛋白偶聯的TSO45-4B抗原FnⅢ結構域相應的線性B細胞表位肽誘導的體液免疫反應。方法：人工合成TSO45-4B抗原FnⅢ結構域2條預測表位肽，偶聯鑰孔血藍蛋白免疫小鼠，采用 ELISA 法檢測小鼠血清中預測表位肽特異性抗體滴度。結果：免疫小鼠血清中檢測到1條預測表位肽特異性抗體，其效價達到1∶1280。結論：設計的1條TSO45-4B抗原FnⅢ結構域線性B細胞表位肽可誘導小鼠產生體液免疫反應。
5.2 HBeAg 的 B 細胞線性表位預測及鑒定[5]。預測并鑒定乙型肝炎病毒e抗原（HBeAg）的B細胞線性表位，為乙型肝炎的診斷和治療提供新的依據。方法采用生物信息學分析技術，利用NCBI數據庫和免疫表位數據庫提供的相應軟件預測HBeAg的B細胞線性表位，采用人工合成法合成相應表位肽并分別將與血藍蛋白（KLH）偶聯，作為免疫原，免疫大白兔制備抗HBeAg抗原表位抗體，ELISA法鑒定抗體的特異性。結果發現了1MDIDPYKEFG10、37LYREALESPEHCSP50、74SNLEDPAS81、127RTPPAYRPPNAPIL140等4條新的HBeAg蛋白B細胞線性表位肽，其與KLH的偶聯物作為免疫原免疫大白兔，獲得特異性高效價抗體，抗體滴度大于1∶512000，ELISA 實驗證實上述抗體均可與HBeAg發生特異性免疫反應。結論采用生物信息學技術成功確認了4個HBeAg蛋白B細胞線性表位肽，為深入研究HBeAg的功能和作用以及乙型肝炎的治療提供了新依據。
6 結束語
線性B細胞表位的預測是用于疫苗設計的重要，開發診斷試劑，以及解釋抗原-抗體相互作用在分子水平上。在近年來，隨著各種組學的發展和構象的生物信息學，相關的實驗數據線性B細胞表位已經被迅速地提出。建全相關數據庫促進線性B細胞表位的預測發展，在這項研究中，我們總結了生物信息資源和機器學習方法的線性B細胞表位的預測。基于機器學習方法的線性B細胞表位的預測極大地降低線性B細胞表位定位的時間成本和人工成本，提高工作效率，智能搜索算法可以提高的方法的有效性，以及預測性能。
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