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文章 2017-09-04 来自：开发者社区

《中国人工智能学会通讯》——8.19 多目标优化中的机器学习

8.19 多目标优化中的机器学习 多 目 标 优 化 问 题 (MOP, multiobjecitveoptimization problem) 是指含有 2 个或 2 个以上目标函数的优化问题。当目标数多于 3 个时，MOP也常被称作超多目标优化问题。由于多个目标之间通常不协调甚至存在矛盾，MOP 最优解不是单个解而是一个解集。法国经济学家 V. Pareto 最早在经济福利理论研究中提出了多....

文章 2017-09-04 来自：开发者社区

《中国人工智能学会通讯》——8.18 单目标优化中的机器学习

8.18 单目标优化中的机器学习 ●　 分布估计算法 分布估计算法（EDA，estimation of distributionalgorithms）是一种典型的使用了机器学习技术的EA [3] 。其最大特点是不采用一般意义上的重组算子，而是显式地对一个概率分布进行采样获得新的候选解，同时在演化的过程中不断更新概率模型。EDA的性能很大程度上取决于如何构建概率模型，这是一个典型的机器学习问题。但....

文章 2017-09-04 来自：开发者社区

《中国人工智能学会通讯》——8.17 为何需要机器学习

8.17 为何需要机器学习 一个算法成功的关键在于其运行机制是否与待求解问题的特性相吻合。换言之，给定一个（或一类）待求解的问题，算法设计的目的是寻求一个与该问题相匹配的算法。在过去，复杂问题的求解往往高度依赖于领域专家的先验知识。这一般又可分为两种思路，其一，利用先验知识对问题进行适度抽象和简化，将一个复杂问题转化为一个相对简单的、经典的问题（如线性规划、二次规划问题），从而可以直接利用已有的....

文章 2017-09-04 来自：开发者社区

《中国人工智能学会通讯》——8.16 演化计算中的机器学习

8.16 演化计算中的机器学习 演化计算与机器学习是同属人工智能的紧密相连的两个研究方向，一方面演化算法 (EAs，evolutionary algorithms) 可以用于求解机器学习中的复杂优化问题；另一方面机器学习可辅助 EA。本文侧重后者。 需要指出的是，EA 本身也具有内在学习的能力，演化计算研究者从最初即意识到学习在 EA 中的重要性，例如遗传算法 (genetic algorith....

文章 2017-09-01 来自：开发者社区

中国人工智能学会通讯——弱监督机器学习的研究进展

在过去4~5年中，AI在日本发展得非常快，这也让我能有机会出版了相关的教科书，其中一本翻译成了中文——《图说机器学习》。其实我看得懂中文，所以我觉得今天演讲的中文标题的翻译是很准确的。 下面我所要讲的东西和今天大会的主题非常契合。 昨天漆远谈到了金融领域的机器学习，从大数据的角度来看，它是机器学习很重要的研究领域，并且目前还是非常的成功，我也一直对基于大数据来做机器学习这件事情非常感兴趣。然而.....

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