3、研讨会的目标与参与人员

研讨会的目标与参与人员

1 研讨会目标

研讨会的核心目标是探讨信息与知识系统的基础理论,旨在搭建理论与应用之间的桥梁。尤其注重吸引那些从事离散数学、组合数学、逻辑学和有限模型理论等领域研究的学者,这些领域的研究对数据库和知识库理论的应用至关重要。通过促进跨学科的合作,研讨会致力于推动信息与知识系统领域的前沿发展,解决实际问题,并为未来的理论研究提供坚实的基础。

2 参与人员

2.1 组织机构

研讨会的编辑委员会由来自国际知名高校和研究机构的专家组成,确保了研讨会的高水平和广泛代表性。以下是部分编辑委员会成员及其所属机构:

编辑委员会成员 所属机构
David Hutchison 英国兰开斯特大学
Takeo Kanade 美国卡内基梅隆大学
Josef Kittler 英国萨里大学
Jon M. Kleinberg 康奈尔大学

这些专家不仅在各自的研究领域享有盛誉,还在国际学术界拥有广泛的影响力,他们的参与为研讨会的成功奠定了坚实的基础。

2.2 组织者

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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