机器学习置信度机制研究综述  

A survey on the confidence mechanism research in machine learning

作　　者：蒋方纯[1,2] 田盛丰[1] 尹传环[1] 

机构地区：[1]北京交通大学计算机与信息技术学院,北京100044 [2]深圳信息职业技术学院,广东深圳518172

出　　处：《北京交通大学学报》2014年第3期111-117,共7页JOURNAL OF BEIJING JIAOTONG UNIVERSITY

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61105056);广东省自然科学基金资助项目(S2011010000824);深圳市科技协同创新项目资助(GJHS20120627094240003)

摘　　要：置信的机器学习一直是机器学习领域研究不可或缺的部分与目标.根据置信度形成的机制与方法,将机器学习的置信度机制分为3类.本文分别阐述了3类机制的基本原理、实现方法和最新的研究进展,并在此基础上对3类置信度机制进行了比较分析.最后,讨论了存在的问题,指出了研究的方向.The confidence of the machine learning has been an integral part of the target of the research in the field of machine learning.According to the mechanism and method for confidence,the confidence mechanism in machine learning is divided into three classes.The basic principle of the mechanism,the methods and the latest research progress are expounded respectively,and then three classes of confidence mechanism are compared.Finally,the problems of current research are discussed,and the research direction is pointed out.

关 键 词：置信机器 置信度机制 置信度 可信性 机器学习 

分 类 号：TP181[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]