基于机器学习的微博情感分类研究

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1、湖北农机化2017,05,63基于机器学习的微博情感分类研究黄慧湖北工业大学导出/参考文献关注分享收藏打印摘要：本文主要介绍机器学习研宄计算机模拟人类的学习行为，以获得新的知识或技能，重新组织现有的知识结构，从而不断提高他们的表现。它是人工智能，智能计算机的核心，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要是用感性的，全面的而不是解释。关键词：机器学习；人工智能;收稿日期：2017-09-10Received：2017-09-10机器学习是学习的内在机制，建立能够/解他们自己的理论方法水平的计算机程序，自动增加学科的理解和研宂。近年来，机器学习的

2、理论被成功地应用在许多的领域，已成为计算机科学的基础和热点之一。使用机器学习方法的计算机程序，己成功地用于机器人国际象棋程序，语音识别，信用卡欺诈检测，车辆驾驶，智能机器人和其他砬用程序，除了机器学习理论，也可用于数据集在这方面的数据挖掘。事实上，任何经验可以积累，机器学习方法可以起到一定的作用。机器学习一直是一个非常广泛的应用，如搜索引擎，眹疗诊断，检测信用卡欺诈，股市分析，DNA测序，语音和手写识别，战略游戏和机器人的使用范围。机器学习有关的学术活动，是比以往任何时候都更加活跃。除了每年的机器学习研讨会，学习理论和遗传算法的会议等计算

3、机会议。机器学习是继专家系统是人工智能，人工智能和神经计算应用的男一个重要的研宄领域的核心研宄课题之一。现有的计算机系统和人工智能系统，不具有学习能力，充其量只是一个非常有限的学习能力，因此不能满足新的技术和生产要求。讨论机器学习和机器学习研究的进展，将促进人工智能和科学技术的进一步发展。机器学习是人工智能研宄的一个相对年轻的分支，发展过程可分为来个时期皿。第一阶段是在20世纪50年代中期到60年代中期的热烈时期。第二个阶段是在20世纪60年代中期的冷静期，20世纪70年代中期，被称为机器学习。第三阶段是从20世纪70年代中期到80年代中

4、期，被称为文艺复兴。机器学习的最新阶段始于1986年。机器学习正进入一个新的阶段表现在以下儿个方面：(1)机器学习已成为一个新的学科和课程在高校形成。它结合了应用心理学，生物学，神经生理学和数学，自动化和计算机科学形成机器学习理论。(2)结合各种互相学习各种形式的综合性学习系统，是在不断上升。学习的符号连接，耦合可以更好地解决信号处理的知识和技能的采集和完善，并注意连续性。(3)机器学习和人工智能的基本问题是新兴。如学习与解决问题相结合，便于学习产生一般智能系统的学习块表示知识点飙升。类比学习和基于案例的方法解决问题己成为体验学习的一个重

5、要方向。(4)各种学习方法，应用范围不断扩大，形成商品的一部分。归纳学习获取知识的工具已被广泛应用于诊断分类专家系统。连接在图形识别的主导声音学习。分析学习己用于设计专家系统。遗传算法和强化学习在工程控制有良好的应用前景。耦合神经网络和符号系统连接学习在智能管理和智能机器人运动规划中发挥作用。(5)机器学有关的学术活动比以往任何吋候都更加活跃。除了每年的机器学研讨会，还有学习理论和遗传算法等计算机会议。参考文献[1]徐立本.机器学＞』引论[M].长春:吉林大学出版社.1993.[2]刘琴.机器学习[J].武钢职工大学学报，2001(6):

6、41-44.[3]苏金树，张博锋，徐听.基于机器学习的文本分类技术研究进展[J].软件学报.2006,17(9):1848-1859.[4]王晓晔，张继东，孙济洲.一种高效的分类规则挖掘算法[J].计算机工程与应用，2006（，33）:174-176.