1)  Supervised machine learning
有监督机器学习
2)  supervised classification
有监分类
1.
The procedure of information extraction is from simple to complex: firstly, forest area boundary was extracted based on the spectral knowledge;secondly, supervised classifications were performed within the forest area and non-forest area respectively.
为了提高陆地卫星TM数据在山区林地的分类精度,利用4个季节的帽儿山TM数据进行植被分类,并辅助以物候特征和地面GIS专题信息 采用由简单到复杂的信息提取过程,先利用基于光谱知识的林地提取模型提取林地边界,再用有监分类方法分别进行林地和非林地内部类型信息的提取,生成多季相综合分类图 分类精度比单时相提高了19 6
3)  supervised
有监督
1.
Induction and application of supervised association artificial neural network optimization algorithms;
有监督联想型人工神经网络优化算法的归纳与应用
2.
Fast supervised texture detection algorithm;
一种有监督的快速纹理检测方法
4)  supervised learning
有监督学习
1.
A Method of Choosing Web Services based on Supervised Learning Principle;
一种基于有监督学习原理的Web服务选择方法
2.
By using optimal cluster algorithm in combination with supervised learning of training system, functional approximation efficiency is improved.
本文依据可加性模糊系统理论 ,提出了一种新的预测方法 ,利用聚类方法与有监督学习相结合的训练方法 ,提高了系统的函数逼近能力。
5)  Supervised classification
有监督分类
1.
This paper is from the angle of pattern recognition,have expounded Fuzzy to synthesize judge is a kind of important teaching method that realization has supervised classification in pattern recognition,it is also the effective means that application manages in college teacher teaching quality ration.
从模式识别角度,阐明了Fuzzy综合评判是模式识别中实现有监督分类的一种重要教学方法,亦是应用于高校教师教学质量定量管理的有效手段。
6)  supervised Laplacianfaces
有监督的Laplacianfaces
1.
Aimed at this problem,this paper proposed a method based on supervised Laplacianfaces(SLAP)and local binary patterns(LBP).
针对此问题提出了基于有监督的Laplacianfaces(SLAP)和局部二元模式(LBP)的方法,简称LSLAP。
参考词条
补充资料：机器学习


机器学习
machine learning

　　·328·习L一~~.~..~~~~侧~~~~机现学习等等。这一时期有影响的工作有学习质谱仪预测规则系统Meta~DENDRAL，利用AQll方法学习大豆疾病诊断规则系统，利用ID3方法学习象棋残局规则，数学概念发现系统AM，符号积分系统LEX，以及一系列物理定理重新发现系统BACON。在学习计算理论上，L.G.Valiant提出了概率近似正确PAC学习模型，这一成果推动了学习计算理论的发展。 第四阶段始于80年代中后期，主要源于神经网络的重新兴起。由于使用隐单元的多层神经网络及反传算法的提出，克服了早期线性感知机的局限性，从而使得非符号的神经网络的研究得以与符号学习并行发展。同时，机器学习在符号学习的各个方面也更加深人和广泛地展开，并形成了较为稳定的几种学习风范，如归纳学习，分析学习(特别是解释学习和类比学习)，遗传学习等。这一时期有影响的工作有多层神经网络反向传播学习算法，基于解释的学习，一系列决策树归纳学习方法，J.H.Hollalld的遗传学习和分类器系统，A.Newell等的岌〕AR学习系统，以及PRODIGY学习系统等。近期，由于复杂世界的实际应用的需要，出现了结合各种学习方法的集成学习系统、多策略学习技术，特别是关于连接学习与符号学习的结合。另外，有着很大应用价值的数据库知识发现学习技术也发展得很快。 机器学习经过三十多年的发展，到现在已形成 了很多学习方法，例如机械学习、传授学习、实例学 习、发现学习、解释学习、类比学习、事例学习、遗传学习、连接学习等。这些学习方法可以用一个学习模型来描述(参见图1)。环境)一叫学习单元卜叫知识库卜叫执行单元图1一个简单学习系统模型 在图1中，圆圈表示信息体(如观察的数据，以及事实、规则等知识)，方框表示过程。箭头指示数据在学习系统中的流向。环境为学习单元提供外界信息源(如经验实例)。学习单元利用该信息对知识库作出改进(增加新知识或重新组织已有知识)。执行单元利用知识库中的知识执行任务，任务执行后的信息又反馈给学习单元作为进一步学习的输人。 学习单元的输人有两种:一是外界环境，另一是执行任务后的反馈信息。不同的学习系统有不同的经验实例表示。最简单的一种是二元特征表示，仅仅描述对象某些属性的存在与否，例如病人有或没有某个特定症状。下文要讲的连接学习和遗传学习方法一般使用这种二元特征的输人。另一种是用属性值表示，每个属性有一组相互排斥的值，如颜色属性的值可为红色、蓝色和黄色等。二元特征可看作是此类的特例。这种属性值表示典型地用在归纳学习方法中。
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