大方向是机器学习，在机器学习中常用的方法有:(1)归纳法学习符号归纳法。机器 学习，有哪些研究方向？关于组合优化问题中的机器 学习方法，组合优化问题中的机器 学习方法如下:机器 -，机器 学习ML 组合优化Co(简称ML CO)有两条主线，一是监督学习 route，二是强化学习 route。
机器学习是交叉学科，研究性更强。个人认为目前的几大方向如下:1。图像处理，这个太常见了，机器 学习有些算法可以很好的应用到这方面，比如最近比较流行的深度学习2:自然语言处理，我就是做这个的。信息融合，机器翻译这些东西，但是大部分还是需要机器 学习算法来支撑。
据我所知，深度学习算法在语音识别领域取得了巨大的成功。其他领域，如金融、生物信息学、生物图像学等，或多或少也会用到机器 学习算法。还有一些公司，比如淘宝或者音乐网站的推荐系统，都在后面机器 学习。这是我能想到的一些常见的应用，还有一些是军用的，比如无人机，无人驾驶汽车。
基于学习策略的分类学习策略是指系统在学习期间采用的推理策略。A 学习系统总是由学习和环境组成。信息由环境(如书籍或老师)提供，部分学习实现信息转换，以可理解的形式记忆，并从中获取有用的信息。在学习的过程中，学生(学习 part)使用的推理越少，他对老师(环境)的依赖就越大，老师的负担就越重。学习策略的分类标准是根据学生实现信息转换需要推理的多少和难易程度来分类的。顺应从简单到复杂，从少到多的顺序分为以下六种基本类型:1)机械学习(死记硬背)学习没有任何推理或其他知识转换。
3、究竟什么是 机器 学习深度 学习和人工智能人工智能，英文缩写为AI，是研究和发展模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术和应用系统的一门新技术科学。人工智能是计算机科学研究的一个重要分支，也是多学科的交叉学科。它试图理解智能的本质，并产生一种新的智能机器能够以类似于人类智能的方式做出反应。该领域的研究包括语音识别、图像识别、机器人、自然语言处理、智能搜索和专家系统等。
4、哪些 机器 学习算法可以处理多分类maxsoft作为物流二分类的改进版，自然适合多分类；神经网络(如bp神经网络、随机权重神经网络、RBF神经网络等。);通过建立多个支持向量机或最小二乘支持向量机分类模型，用投票算法选出概率最大的分类标签；分类也可以通过无监督的算法来实现，例如聚类算法(KNN、kMeans等)。).也许它并不完美。欢迎补充。Maxsoft作为物流二分类的改进版，自然适合多分类；神经网络(如bp神经网络、随机权重神经网络、RBF神经网络等。);通过建立多个支持向量机或最小二乘支持向量机分类模型，用投票算法选出概率最大的分类标签；分类也可以通过无监督的算法来实现，例如聚类算法(KNN、kMeans等)。).
