本文摘要：研究機器學習有哪些引用文獻? 機器學習是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。下面學術顧問也整理了一些機器學習、深度學習領域的優秀范文，作者可以作為參考： 文獻一、機器學習在超聲圖像中的應用綜述 摘
研究機器學習有哪些引用文獻?機器學習是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。下面學術顧問也整理了一些機器學習、深度學習領域的優秀范文，作者可以作為參考：
文獻一、機器學習在超聲圖像中的應用綜述
摘要超聲圖像為臨床疾病檢測與診斷提供重要的輔助信息,機器學習在超聲圖像中的應用給超聲圖像的分析診斷帶來了新變革。從超聲圖像的去噪、分割、檢測、分類等方面介紹了超聲圖像的研究現狀。分類綜述了近年來機器學習算法在超聲圖像領域的研究和應用進展。指出了基于機器學習在醫學影像領域開展研究所面臨的困難與挑戰,并對未來研究方向進行了展望,以期為機器學習在醫學影像領域的進一步研究與應用提供參考和研究思路。
關鍵詞超聲圖像 機器學習 深度學習 遷移學習
文獻二、用數和圖看機器學習中的迭代
摘要基礎教育階段,在人工智能機器學習方面的教學中,教師常因為教學內容中涉及比較艱深的數學和算法知識,而感覺困難重重。筆者仔細研讀教材和課程標準后,思考了將機器學習融入日常信息技術教學的一些策略,如可以提取出線性回歸算法的核心思想,將“簡單數據預測模型的函數擬合”作為主線索,以電子表格的應用為技術支撐,讓學生在實施電子表格建表、公式函數拖拽、圖表展示等數據處理分析過程的同時,初步體驗機器學習算法中的部分核心思想。
關鍵詞電子表格 機器學習 研讀教材 線性回歸算法 數據處理分析 信息技術教學
文獻三、機器學習在地震預測中的應用進展
摘要機器學習(Machine Learning,ML),特別是深度學習(Deep Learning,DL),在最近幾年發展迅速,在數據挖掘、計算機視覺、自然語言處理、數據特征提取和預測等方面的應用中取得了令人振奮的進展。地震預測是復雜、涉及面廣、不成熟而且充滿爭議的科學問題;其發展受到尚不清楚的地震機理和孕震結構、不完備的觀測數據與真偽不清的地震現象等方面的限制。但是,機器學習有可能改善復雜地震數據的挖掘和發現,推動地震預測科學的發展。本文回顧了機器學習在地震預測的應用,包括強震、強余震和巖石破裂失穩等方面的預測,并展望了機器學習在地震預測方面的研究趨勢。
關鍵詞地震預測 地震前兆 機器學習 深度學習
當然機器領域的引用文獻數量還是比較多的，學術顧問就不詳細講解了，您也可以與該平臺學術顧問交流，他們可結合您的情況給整理相關的文獻，此外學術顧問也推薦了一本機器學習論文投稿刊物： 《計算機工程與應用》雜志是由中華人民共和國工業和信息化部華北計算技術研究所主辦的、面向中高級計算機專業工作者的學術刊物。《計算機工程與應用》是一本面向計算機全行業的綜合性學術刊物，覆蓋面寬、信息量大、報道及時是本刊的服務宗旨。多年來，本刊堅持走學術與實踐相結合的道路，在內容上既注重理論的先進性又兼顧實用技術的廣泛性，在促進學術交流的同時，推進了科技成果的轉化。
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