机器学习与模式识别是计算机科学和人工智能领域的重要研究方向,专注于开发算法和模型,使计算机能够从数据中自动学习和识别模式,从而进行预测、分类、决策等任务。其主要研究内容包括:监督学习,通过标记数据训练模型,如线性回归、支持向量机(SVM)、决策树、神经网络等,用于分类和回归任务;无监督学习,处理未标记数据,发现数据中的内在结构,如聚类(K-means、层次聚类)、降维(PCA、t-SNE)等;强化学习,通过与环境的交互学习最优策略,以最大化累积奖励。此外,还包括半监督学习、迁移学习等方法,以及深度学习中的卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等模型。这些技术广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理、生物信息学、金融风险预测等领域,为解决复杂数据驱动的问题提供了强大的工具。
Wangyinghui
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Professional Title:Associate Professor
Supervisor of Master's Candidates
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机器学习与模式识别