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机器学习拓扑

接下来为大家讲解机器学习拓扑，以及机械拓扑结构优化涉及的相关信息，愿对你有所帮助。

简述信息一览：

1、机器学习是深度学习的基础。机器学习是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。

2、机器学习的算法包括：监督学习、非监督学习和强化学习。支持向量机：是一类按监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器，其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面。

（图片来源网络，侵删）

3、机器学习中常用的方法有：（1）归纳学习符号归纳学习：典型的符号归纳学习有示例学习、决策树学习。函数归纳学习（发现学习）：典型的函数归纳学习有神经网络学习、示例学习、发现学习、统计学习。

4、分类任务的输出是离散的类别标签，例如将电子邮件划分为垃圾邮件和非垃圾邮件，或者将图像分类为猫和狗。而回归任务的输出是连续的数值，例如根据房屋的特征预测房价，或者根据患者的临床指标预测疾病的发展情况。

1、超平面：，其中a和x为n维向量，b为常数。解释一下就是，想想初中学的直线为，高中学的平面为。拓展到n维空间就是超平面啦。超平面是凸集、仿射集，只有在过原点的时候是个凸锥。

（图片来源网络，侵删）

2、画个图就可以清晰的看出来。可行解空间是个三角形，凸集。

3、凹函数是一个定义在某个向量空间的凸集C（区间）上的实值函数f。

4、更一般地，多元二次可微的连续函数在凸集上是凸的，当且仅当它的黑塞矩阵在凸集的内部是正定的。凸函数的任何极小值也是最小值。严格凸函数最多有一个最小值。

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