机器人学

李群机器学习是近年来兴起的一个交叉研究领域，它巧妙地将李群理论与机器学习算法相结合。李群，作为一种兼具光滑流形和群结构的数学对象，为处理具有特定几何结构的数据提供了天然的框架。在传统的机器学习中，数据通常被表示为欧几里得空间中的向量，但许多现实世界的数据，如三维旋转、对称变换和方向性数据，其本质是存在于非欧几里得空间中的。 李群机器学习的核心思想在于，利用李…

机器学习是人工智能的核心分支，它赋予计算机系统从数据中学习并做出决策或预测的能力，而无需进行明确的程序编码。其核心思想是：通过算法解析数据，从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测。 机器学习主要分为三大类： 监督学习：模型使用带有标签的数据集进行训练，学习输入到输出的映射关系，常用于分类和回归任务。 无监督学习：模型在没有标签的数据中寻找内在结构或模…

机器学习是人工智能的核心分支，它赋予计算机系统通过数据学习和改进的能力，而无需进行明确的程序编码。其核心在于从历史数据中识别模式并构建模型，以预测未来结果或做出智能决策。 根据学习方式的不同，机器学习主要分为以下几类： 监督学习：使用带有标签的数据集进行训练，模型学习从输入到输出的映射关系，常用于分类和回归任务。 无监督学习：处理没有标签的数据，旨在发现数据…