學習筆記，僅供參考，有錯必糾

關鍵詞：機器學習；深度學習；概率圖模型；大數據；優化問題

---

機器學習面臨的挑戰

該文討論了機器學習目前面臨的幾個挑戰 , 包括 :

• 高維特征空間和數據量問題 ;
• 大數據量的計算困難;
• 尋求最優解的困難和可解釋性差等問題.

然后針對當前很多人關心的幾個重要問題 , 例如大數據問題 , 深度學習 , 概率圖模型等做了分析 , 以引起深入思考 .

引言

過去的二十多年的時間里 , 機器學習的研究得到了快速發展 , 取得了一系列令人矚目的研究成果，同時也面臨很多的挑戰 . 我們需要對機器學習的現狀和面臨的挑戰進行探討和梳理 , 以引起更深入的思考。

機器學習面臨的挑戰

雖然機器學習取得了令人矚目的成果 , 但是仍然面臨很多困難和問題。下面列舉其中的一些問題。

高維特征空間與樣本數的不足

在很多實際應用問題中 , 得到的特征維數是比較高的 , 有的甚至是非常高的。例如 , 在圖像識別中如果提取 SIFT 特征 , 特征維數是128維 , 如果提取其他特征 , 維數也往往是幾十維 , 或者幾百維 . 還有 , 在文本分類問題中 , 如果把每一個單詞當作一個特征 , 特征的維數可能是幾千維 , 或者上萬維 , 這依賴于所使用的字典大小。

下面以概率密度函數的估計為例討論特征維數和所需要的樣本之間的關系。對于一維的概率密度函數估計來說 , 通常在具

總結

以上是生活随笔為你收集整理的文献学习(part49)--机器学习面临的挑战的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。