机器学习领域中各学派划分——符号主义、频率主义、贝叶斯主义、连接主义
机器学习是人工智能领域的核心分支之一，随着数据技术的飞速发展，机器学习在各个领域都有着广泛的应用。在机器学习领域中，有多种不同的方法论和理论体系。
本文将介绍机器学习领域中的符号主义、频率主义、贝叶斯主义和连接主义这四种学派的核心思想和理论，并分析它们在机器学习应用中的优缺点。
符号主义
符号主义是机器学习领域最早的一个学派。符号主义的核心思想是通过符号逻辑和数学规则来达到推理和决策的目的，即将问题表述为一些符号和规则的形式，然后运用知识库里的逻辑规则进行推理和决策。符号主义认为智能是一种基于符号推理的过程。
符号主义的代表作品是专家系统，它基于一些领域专家提供的知识库和规则，通过推理和决策来解决某些特定的问题。专家系统在一些领域内具有很好的应用效果，如医学、金融等。
符号主义的优点是它可以处理复杂的逻辑问题，能够准确、清晰地