用机器学习造句

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本文用机器学习的方式来识别监控模式。
它由许多用于通用机器学习和粗糙集理论的例程组成。
本文利用机器学习算法(最大熵方法)对ebmt的翻译模型进行了自动构建尝试。
为了节省手工计算需要花费的无数时间，我们将利用机器学习来处理每一文本行的信息，以找出对我们有用的模式。
用这些特征构成句子向量表示，并用机器学习的方法对其进行训练得到摘要器，从而把自动文摘转换为分类问题。
此方法中专有名词词语信息和规则的提取完全采用机器学习的方式,具有在不受人工干预的情况下,改变训练样本即可适应新环境的特点。
本文主要从数据挖掘的角度对网络数据进行分析，发掘出入侵检测的模型，用机器学习的理论改进入侵检测的效率，提高入侵检测的自适应性。
智能搜索引擎采用机器学习的方法研究文本信息的自动搜集、抽取与分类等处理过程，由此可以减少大量人力资源的需求，并提高信息处理的效率和精度。
应用机器学习特别是增强学习方法实现移动机器人自主导航控制器的优化设计和对未知环境的自适应，是近年来机器人学和人工智能界的一个重要研究课题。
有鉴于此，本文首先针对具体的图像分析任务，研究了对于纹理图像和非纹理图像的分割技术；接着，尝试了使用机器学习技术来解决图像分割研究中遇到的困难，从而为因应图像分割所面临的挑战指出一个可能的努力方向。
用用机器学习造句挺难的，這是一个万能造句的方法
本文主要以人脸为研究对象，采用机器学习的方法，提出了一系列人脸检测、跟踪和识别的相关算法；同时，本文还研究了高维数据的非线性降维和角点检测问题。
在实际工业生产中，工程技术人员在对系统机理和数学模型知之甚少的情况下通过观察和经验总结，仍然能够对系统进行良好的手动控制和及时的故障诊断，因此完全可以采用机器学习的智能方法模拟人的这种通过观察学习进行控制的能力。
本文针对现有关联规则挖掘中存在的问题,提出了综合挖掘关联规则及其元规则的思想,并在提出综合挖掘关联规则及其元规则的总体架构的基础上,构建了关联规则元规则的形式化表示方法,提出了元规则的挖掘模型,设计了关联规则及其元规则综合挖掘的算法,提出了应用机器学习方法对元规则集进行再挖掘思路,并对元规则的分类进行了研究。
另外,针对具体网络对象评价研究也取得了一些成果,主要针对学术网站进行人工评价、网页重要性基于链接关系的评价给出了经典的pagerank 、 hits等算法,同时,采用机器学习方法对网页中分块信息的重要程度的评价研究等。
希望使用机器学习的技术，通过从用户对训练图像集的分割和评价中学习相应的启发式知识，以此使系统能够根据图像的特征，为不同的图像灵活的选择参数或算法，从而自动实现令人满意的分割。