3、机器学习在电力与能源系统及多领域的应用综述

机器学习在电力与能源系统及多领域的应用综述

1. 机器学习基础理论

机器学习作为一门多领域交叉学科，融合了概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多方面知识。其旨在让计算机在不依赖明确编程指令的情况下，通过数据学习来执行特定任务。

• 基础著作 ：有许多经典著作对机器学习进行了深入阐述。如Nilsson N在1965年所著的《Learning machines》开启了该领域的研究；Mohri M、Rostamizadeh A和Talwalkar A于2012年撰写的《Foundations of machine learning》为机器学习奠定了坚实的理论基础；Russell SJ和Norvig P的《Artificial intelligence: a modern approach》（2010年第3版）则全面介绍了人工智能的现代方法，其中机器学习是重要组成部分。
• 学习类型 ：机器学习主要分为监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习通过已标记的数据进行学习，以预测未知数据的标签；无监督学习则是在未标记的数据中发现模式和结构；强化学习通过智能体与环境的交互，以最大化累积奖励为目标进行学习。例如，Hinton G和Sejnowski T在1999年的《Unsupervised learning: foundations of neural computation》中对无监督学习进行了深入探讨；Sutton RS和Barto AG的《Reinforcement learning: An introduction》（2018年第2版）详细介绍了强化学习的原理和方法。