大方向是機器學習，在機器學習中常用的方法有:(1)歸納法學習符號歸納法。機器 學習，有哪些研究方向？關于組合優化問題中的機器 學習方法，組合優化問題中的機器 學習方法如下:機器 -，機器 學習ML 組合優化Co(簡稱ML CO)有兩條主線，一是監督學習 route，二是強化學習 route。
機器學習是交叉學科，研究性更強。個人認為目前的幾大方向如下:1。圖像處理，這個太常見了，機器 學習有些算法可以很好的應用到這方面，比如最近比較流行的深度學習2:自然語言處理，我就是做這個的。信息融合，機器翻譯這些東西，但是大部分還是需要機器 學習算法來支撐。
據我所知，深度學習算法在語音識別領域取得了巨大的成功。其他領域，如金融、生物信息學、生物圖像學等，或多或少也會用到機器 學習算法。還有一些公司，比如淘寶或者音樂網站的推薦系統，都在后面機器 學習。這是我能想到的一些常見的應用，還有一些是軍用的，比如無人機，無人駕駛汽車。
基于學習策略的分類學習策略是指系統在學習期間采用的推理策略。A 學習系統總是由學習和環境組成。信息由環境(如書籍或老師)提供，部分學習實現信息轉換，以可理解的形式記憶，并從中獲取有用的信息。在學習的過程中，學生(學習 part)使用的推理越少，他對老師(環境)的依賴就越大，老師的負擔就越重。學習策略的分類標準是根據學生實現信息轉換需要推理的多少和難易程度來分類的。順應從簡單到復雜，從少到多的順序分為以下六種基本類型:1)機械學習(死記硬背)學習沒有任何推理或其他知識轉換。
3、究竟什么是 機器 學習深度 學習和人工智能人工智能，英文縮寫為AI，是研究和發展模擬、延伸和擴展人類智能的理論、方法、技術和應用系統的一門新技術科學。人工智能是計算機科學研究的一個重要分支，也是多學科的交叉學科。它試圖理解智能的本質，并產生一種新的智能機器能夠以類似于人類智能的方式做出反應。該領域的研究包括語音識別、圖像識別、機器人、自然語言處理、智能搜索和專家系統等。
4、哪些 機器 學習算法可以處理多分類maxsoft作為物流二分類的改進版，自然適合多分類；神經網絡(如bp神經網絡、隨機權重神經網絡、RBF神經網絡等。);通過建立多個支持向量機或最小二乘支持向量機分類模型，用投票算法選出概率最大的分類標簽；分類也可以通過無監督的算法來實現，例如聚類算法(KNN、kMeans等)。).也許它并不完美。歡迎補充。Maxsoft作為物流二分類的改進版，自然適合多分類；神經網絡(如bp神經網絡、隨機權重神經網絡、RBF神經網絡等。);通過建立多個支持向量機或最小二乘支持向量機分類模型，用投票算法選出概率最大的分類標簽；分類也可以通過無監督的算法來實現，例如聚類算法(KNN、kMeans等)。).
