毕业论文课题相关文献综述
1 课题研究的背景和意义目前，对于野生动物的研究已经引起了人们的重视，生物学家能够准确地对大部分野生动物进行分类，可是，对于平常人们来说，对于野生动物的了解却是知之甚少。
不仅会影响野生动物的保护工作，而且还有可能会造成人类因为误食野生动物导致的损失，同时，随着野生动物的数量越来越少，人们对野生动物的保护工作也越来越重视，相应的研究也就越来愈多，本课题就是在这种情况下产生的。
基于机器学习，将数据分析运用到动物种类识别研究上。
2发展和研究概况在机器学习领域，通常 人们习惯把算法分为3类：有监督学 习、半监督学习和无监督学习。
所谓有 没有监督，指的是机器在学习阶段， 能否看到样本的标签（如上述例子中的 体育及非体育类别）。
半监督学习通常 也被称为弱监督学习，目的是通过少量 的例子，在无标签的样本中自动学习参 数。
至于无监督学习，通常人们接触比 较多的是聚类问题：通过分析数据样本 的相似性，来把相似的数据组合成 集群。
除了上述3大类算法，机器学习还 有很多有趣的子领域。
比如近些年兴起的深度 学习热潮，指的是通过 使用多层的神经网络模 型在大数据上建模。
比 如 谷 歌 的 AlphaGo 系 统，就是通过在数十万 的人类对弈棋谱上学习 策 略 网 络 （Policy Network）和 估 值 网 络 （Value Network），再结 合蒙特卡洛搜索树算法来决定如何走棋的。
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