大数据时代的机器学习研究专刊前言

作者：何晓飞; 郭茂祖; 张敏灵

来源：软件学报, 2015, 26(11): 2749-2751.

DOI：10.13328/j.cnki.jos.004909

• 机器学习
• 学习(人工智能)
• 序列模式挖掘
• 视频人脸识别
• 专刊
• 随机优化算法
• 关联分类算法
• 人脸特征
• 源领域
• 人体行为识别
• 大数据时代

<正>进入21世纪以来,科学研究与社会生活各个领域中的数据正在以前所未有的速度产生并被广泛收集与存储.如何实现数据的智能化处理从而充分利用数据中蕴含的知识与价值,已成为当前学术界与产业界的共识.机器学习作为一种主流的智能数据处理技术,是实现上述目标的核心途径.传统机器学习研究通常假设数据具有相对简单的特性,如数据来源单一、概念语义明确、数据规模适中、结构静态稳定等.当数据具有以上简单特

• 单位
  哈尔滨工业大学; 计算机辅助设计与图形学国家重点实验室; 东南大学; 浙江大学