3、基于机器学习的自适应智能在线学习系统方法发展

基于机器学习的自适应智能在线学习系统方法发展

1. 机器学习学习类型概述

1.1 监督学习

监督学习的目的是从先前已被表征的数据中推断出一个函数。训练数据由教学示例组成，实例由成对的元素表示，每对包含一个类别和一个输入值。监督学习算法利用训练示例集来推断一个函数，该函数可用于映射更多实例。在理想情况下，算法能够可靠地为新遇到的实例分配准确的标签。

1.2 无监督学习

无监督学习在机器学习中的挑战是将无标签的数据分类到具有预定义相似度的组中。在查看给定示例时缺乏明确的错误信号，使得学习者难以专注于最佳方法。

1.3 强化学习

强化学习是上述学习问题中最广泛的一种。强化学习代理必须通过经验学习，而不是由上级指示该做什么。为了解决问题，学习者采取行动并根据奖励或惩罚的反馈来学习，系统通过犯错来发现最佳行动方案。研究表明，最有益的行动方案可能是一系列精心设计以最大化回报的行动。

1.4 半监督学习

在许多现实世界的学习领域，如生物学或文本处理，存在大量未标记数据，但标记数据较少。创建适当分类的数据通常需要大量的精力和资金。半监督学习（SSL）是一种从标记和未标记信息的组合中学习的方法，它结合了监督和无监督方法的特点，在未标记数据多于标记数据的情况下表现出色。

2. 机器学习在在线学习中的应用

2.1 在线学习的定义

在线学习是指通过电子通信和传播手段获取知识的过程。Rosenberg将其定义为“利用互联网技术提供一系列增强知识和性能的解决方案”。它有多种名称，如虚拟学习、基于网络的学习等。学生通过互联网与教