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文献综述
1.1 人工神经网络算法1.1.1机器学习算法机器学习领域的研究工作主要围绕以下三个方面进行：（1）面向任务的研究：研究和分析改进一组预定任务的执行性能的学习系统。
（2）认知模型：研究人类学习过程并进行计算机模拟。
（3）理论分析：从理论上探索各种可能的学习方法和独立于应用领域的算法[1]。
综合考虑各种学习方法出现的历史渊源、知识表示、推理策略、结果评估的相似性、研究人员交流的相对集中性以及应用领域等诸因素。
将机器学习方法区分为以下六类：1）经验性归纳学习2）分析学习3）类比学习4）遗传算法5）联接学习6）增强学习[2]。
依据学习形式来分类，机器学习可分为监督学习和非监督学习两类。
监督学习，即在机械学习过程中提供对错指示。
一般实在是数据组中包含最终结果（0，1）。
通过算法让机器自我减少误差。
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