机器学习主要流派有哪些？

在人工智能的发展过程中，随着人们对智能的理解和现实问题的解决方法演变，机器学习大致出现了符号主义、贝叶斯、联结主义、进化主义、行为类推主义五大流派。

符号主义

符号主义起源于逻辑学、哲学，实现方法是用符号表示知识，并用规则进行逻辑推理，其中专家系统和知识工程是这一学说的代表性成果。

符号主义流派认为知识是信息符号的表示，是人工智能的基础，将这些符号输入到计算机中进行模拟推理，从而实现人工智能。

贝叶斯派

贝叶斯定理是概率论中的一个定理，其中 P(A|B) 是在事件 B 发生的情况下事件 A 发生的可能性（条件概率）。贝叶斯学习已经被应用于许多领域。例如，自然语言中的情感分类、自动驾驶和垃圾邮件过滤等。

联结主义

联结主义起源于神经科学，主要算法是神经网络，由大量神经元以一定的结构组成。

神经元是一种看起来像树状的细胞，它由细胞体和细胞突起构成，在长的轴突上套有一层鞘，组成神经纤维，它的末端的细小分支叫作神经末梢。每个神经元可以有一或多个树突，可以接受刺激并将兴奋传入细胞体。每个神经元只有一个轴突，可以把兴奋从胞体传送到另一个神经元或其他组织，神经元之间是互相连接的，这样形成了一个大的神经网络，人类所学会的知识几乎都存在其中，如图1所示。