機(jī)器學(xué)習(xí)中的樣例選擇

　　隨著數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和云計(jì)算技術(shù)的快速發(fā)展， 數(shù)據(jù)正以前所未有的速度在不斷地增長和積累。在各種實(shí)際應(yīng)用中， 需要處理的數(shù)據(jù)量越來越大。 而樣例選擇就是從包括冗余或噪聲的海量數(shù)據(jù)中選擇重要數(shù)據(jù)的技術(shù)， 是機(jī)器學(xué)習(xí)的重要數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟， 對(duì)后續(xù)學(xué)習(xí)算法的訓(xùn)練及性能有很大的影響. 在機(jī)器學(xué)習(xí)中， 樣例選擇有兩種場景：一是主動(dòng)學(xué)習(xí)場景， 二是監(jiān)督學(xué)習(xí)場景. 《機(jī)器學(xué)習(xí)中的樣例選擇》結(jié)合作者及研究團(tuán)隊(duì)近年來關(guān)于樣例選擇的研究成果， 系統(tǒng)介紹了兩種場景下樣例選擇的理論和方法以及兩種場景下樣例選擇之間的區(qū)別與聯(lián)系。另外，《機(jī)器學(xué)習(xí)中的樣例選擇》內(nèi)容涵還蓋了樣例選擇的最新研究進(jìn)展。

　　翟俊海：：：：：：： 翟俊海：河北大學(xué)教授，博士生導(dǎo)師，河北省機(jī)器學(xué)習(xí)與計(jì)算智能重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室主任，河北省機(jī)器學(xué)習(xí)學(xué)會(huì)理事長，河北省高校大數(shù)據(jù)教育聯(lián)盟專家委員會(huì)委員，河北大學(xué)學(xué)術(shù)委員會(huì)委員。中國人工智能學(xué)會(huì)知識(shí)工程與分布智能專業(yè)委員會(huì)委員、粒計(jì)算與知識(shí)發(fā)現(xiàn)專業(yè)委員會(huì)委員。主要研究方向?yàn)榇髷?shù)據(jù)處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)。近5年主持和主研國家和省部級(jí)科研項(xiàng)目7項(xiàng)。發(fā)表學(xué)術(shù)論文70余篇，其中SCI檢索17篇，ESI高被引論文2篇。獲河北省自然科學(xué)三等獎(jiǎng)1項(xiàng)（排名第2）。