【摘 要】
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经历了两次“人工智能寒冬”之后,机器学习于近十年再次进入大众视野,且有腾飞发展之势,已在图像识别和语音识别系统等实际应用方面取得了巨大成功。从已知数据集中总结关键
【机 构】
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南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室/气象灾害预报预警与评估协同创新中心,卑尔根大学地球物理研究所,中国科学院大气物理研究所竺可桢-南森国际研究中心,中国科学院气候变化研究中心
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2016YFA0600703);国家自然科学基金资助项目(41875118)
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经历了两次“人工智能寒冬”之后,机器学习于近十年再次进入大众视野,且有腾飞发展之势,已在图像识别和语音识别系统等实际应用方面取得了巨大成功。从已知数据集中总结关键信息和主要特征,从而对新数据做出准确的识别和预测,分别是机器学习的主要任务和主要目标之一。从这个角度看,将机器学习整合到气候预测的思路切实可行。本文,首先以线性拟合参数(即斜率和截距)调整为例,介绍了机器学习通过梯度下降算法优化参数并最终得到线性拟合函数的过程。其次,本文介绍了神经网络的构建思路以及如何应用神经网络拟合非线性函数的过程。最后,阐述
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