机器学习研究回顾与趋势内容摘要：
学与计算之间的沟堑。 现状是：神经与认知的成果并没有多少被使用于计算。 6 机器学习的研究趋势 尽管“学习机制”还是研究的动力，然而， “烦恼网络”的危机，使得更为重要的推动力来自“有效利用”信息。 传统领域借用机器学习提高研究水平。 应用驱动的机器学习方法层出不穷。 基于机器学习的数据分析方法成为解决复杂问题的关键之一。 7 传统领域借用机器学习提高研究水平 文本与图像占信息的绝大数，近几年， 模式识别最引人注目的是机器学习在这个领域扮演日益重要的角色。 在文本分析与自然语言理解上，数据资源建设逐渐完善，关注的焦点是机器学习，文法归纳的方法已死灰复燃。 8 应用驱动的机器学习方法层出不穷 面临信息多种多样，复杂。 流形机器学习：稀疏。阅读剩余 0%
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