17、机器学习与相关领域研究文献概览

机器学习与相关领域研究文献概览

在机器学习及相关领域，众多学者的研究成果为该领域的发展奠定了坚实的基础。下面将为大家介绍一系列重要的研究成果及其应用。

1. 基础理论与方法

• 信息论与概率论 ：Cox 在 1946 年探讨了概率、频率和合理期望的关系；Cover 和 Thomas 在 1991 年所著的《Elements of Information Theory》为信息论的发展提供了重要的理论支持。这些理论为后续的机器学习研究提供了基础的数学框架。
• 统计学方法 ：Akaike 在 1974 年提出了统计模型识别的新视角；Dempster 等人在 1977 年通过 EM 算法实现了从不完整数据中进行最大似然估计。这些统计学方法在机器学习的模型训练和参数估计中有着广泛的应用。

2. 神经网络与深度学习

• 多层感知机 ：Bishop 在 1991 年提出了多层感知机的快速再训练程序；1992 年实现了多层感知机 Hessian 矩阵的精确计算。这些研究为神经网络的训练和优化提供了重要的技术支持。
• 误差传播 ：Rumelhart、Hinton 和 Williams 在 1986 年通过误差传播学习内部表示，这一方法成为了神经网络训练的经典算法。

3. 模式识别与分类

• 支持向量机 ：Cortes 和 Vapnik 在 19