研究计划书文献回顾模板
一、研究背景
随着对人工智能技术的不断发展，机器学习在各个领域都取得了显著的成果。然而，在实际应用中，机器学习算法往往需要大量的数据和计算资源来训练和推断模型。因此，如何在有限的计算资源和数据下提高机器学习算法的性能，成为了学术界和工业界共同关注的问题。
二、研究目的
本研究旨在通过优化数据预处理、特征选择和模型选择等方面，提高机器学习算法的性能，以解决实际应用中面临的资源限制问题。
三、研究内容

1. 对数据预处理、特征选择的优化
2. 模型选择策略研究
3. 性能评估及性能提升实现
四、研究方法
本研究采用文献回顾的方法，对近年来关于机器学习资源限制问题相关的文献进行梳理和总结，以期为实际应用提供有益的参考。
五、研究意义
本研究的实施有助于提高机器学习在有限资源下的性能，为机器学习在实际应用中的普及提供了技术支持。同时，为机器学习算法的进一步发展提供了理论支持。