以“小样本学习综述”为题写一篇不少于60

文 一、引言 近年来，随着大数据时代的到来，数据量不断增加，机器学习的发展也日益成为研究者们关注的焦点。而小样本学习是机器学习中一个重要的方向。它是指在训练集中样本数量很少或者特征数量很少的情况下进行学习，它具有鲁棒性强、可扩展性好等特点，因此在实际应用中十分常见。但是由于样本量少、特征量少带来的问题使得传统方法难以适应这一情况；因此如何更好地处理小样本学习问题已成为当前众多学者关注的课题之一。 于此同时，近年来随着人工智能及大数据相关理论及应用不断发展壮大，相关理论及方法也在不断完善之中。考虑到上述背景，作者将对当前“小样本学习”相关理论、方法以及应用作出总体性回顾并探讨当前“小样本学习”所遇到问题以及今后可能出现的问题并拟出相应对策。 二、 关于“小样本学习” 的定义 “ 小 样 本 学 习 ” 是 框 架 下 的 有 针 对 性 的 有 监 督 和 无 监 督 机 器 学 习 （ Machine Learning ） 过 程 ； 这 项 过 程 需 考 虑 处 处 天 文 数 量 （ astronomical numbers ） 上 高 压力下才能够保证准确性要求。 “Small Sample Learning” is a targeted supervised and unsupervised machine learning (ML) process under the framework. This process needs to consider the astronomical numbers under high pressure to ensure accuracy requirements. 　　通常情况下,当一个数据集包含N<100(N<50)条观测时,即衡量该数据集中所包含信念(beliefs)或衣食(clothes and food)信念,便会将该数据集看作是"small sample learning"间隔;考察该"small sample learning"间隔,便是要考察如何在N<100(N<50)条观测情况下,便能够生成准确的信念/衣食信念/决定间隔. 　　此外,"Small Sample Learning"在真实生命中十分常由:例如:当去医生看诊,医生会针对不合诊断要留意物;此时,医生所能使由之前已看过之人士之历史/衣食/信念/决定间隔即是 "Small Sample Learning". 　　回想上述,"Small Sample Learning"作由:1.去考察如何将天文数量上之high pressure--->low noise;2.去考察如何将 N < 100 ( N < 50 ) 之data points--->accurate beliefs / clothes & food beliefs / decisions boundaries. 三、 “ 小 样 本 学 习 ” 的 运 用 1 . Supervised Small Sample Learning : Supervised Small Sample Learning (SSSL) refers to the use of supervised machine learning techniques on small-scale datasets . It can be divided into two categories : classification and regression . In classification tasks , SSSL algorithms are used to classify data points into different categories . In regression tasks , SSSL algorithms are used to predict continuous values from given data points . Examples of SSSL algorithms include support vector machines (SVMs), decision trees , k - nearest neighbors , naive Bayes classifiers , and neural networks . 2 . Unsupervised Small Sample Learning : Unsupervised Small Sample Learning (USSL ) refers to the use of unsupervised machine learning techniques on small-scale datasets . It can be divided into two categories : clustering and dimensionality reduction . In clustering tasks , USSL algorithms are used to group similar data points together in order to discover patterns or insights from them . In dimensionality reduction tasks , USSL algorithms are used to reduce the number of features in a dataset while preserving most of its information content for further analysis or modeling purposes