机器学习是人工智能的一个子领域，是人工智能中非常活跃且范围甚广的主要核心研究领域之一，也是现代智能系统的关键环节和瓶颈。机器学习吸取了人工智能、概率统计、计算复杂性理论、控制论、信息论、哲学、生理学、神经生物学等学科的成果，主要关注于开发一些让计算机可以自动学习的技术，并通过经验提高系统自身的性能。本文介绍了机器学习的概念、基本结构和发展，以及各种机器学习方法，包括机械学习、归纳学习、类比学习、解释学习、基于神经网络的学习以及知识发现等，并简单叙述了机器学习的相关算法，包括决策树算法、随机森林算

胎儿心电信号提取，用贝叶斯方法，和神经网络接近。很详细！-FECG Extraction Using Bayesian Inference and Neural Networks Approximation

机器学习领域经典分类算法综述，包括Decision Tree（ＩＤ３、C4.5(C5.0)、CART、PUBLIC、SLIQ和SPRINT算法），三种典型贝叶斯分类器（朴素贝叶斯算法、TAN算法、贝叶斯网络分类器），k-近邻 、 基于数据库技术的分类算法（ MIND算法、GAC-RDB算法），基于关联规则（CBA:Classification Based on Association Rule）的分类（Apriori算法），支持向量机分类，基于软计算的分类方法（粗糙集（rough set）、遗传

基于人工神经网络的常用数字信号调制，包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，毕设内容，高光谱图像基本处理。- The commonly used digital signal modulation based on artificial neural network, Including principal component analysis, factor analysis, Bayesian analysis, Complete set content, basic hyperspectra