NEU_OOAD_01_introduction

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DS&AL_Lecture1-1--Introduction

DS&AL_Lecture1-1--Introduction
Machine Learning and Data Mining: Methods and application
Author
Mark Allen Weiss
Publisher Descri ption
Posts &Telecom Press
002
Conclusion 2: Data should be organized for the reason of efficient operation.
Conclusion 1: Unorganized data can not represent information very clearly.
1/17/2011 BUPTSSE 4
What is a Data Structure ?
Example 2
Book ID 001 Book name Data structures and algorithm Analysis in C
This information may be in the form of text documents, images, audio clips, software programs, or other types of data. A data set in a classroom ={ desk 1, desk 2,…chair 1, chair 2…,stud 1, stud 2,…}
Data Element
StudentID First name Last name age 1001 1002 1002
1/17/2011
mark Edwin …
Li zhang ….
BUPTSSE
20 22 ….

神经网络软件操作手册-Neurosolutions0

神经网络软件操作手册-Neurosolutions0

1、打开Neurosolutions,进入以下界面值点击NS Excel '按钮,在Excel 加载项中出现Neurosolutions 项。

者文件封 硝如 祖眼⑵ 插入⑴ 梏式约 工具。

的据此 窗口口 增助如 咯1171t :加口与0昌国导融X 。

息-W g 》包£1曲鼬?宋^2、标记数据选定指标数据列(x1 x5),点击Neurosolutions 菜单选择Tag Data 下Column(s) As Input 选 项,将(x1 x5)标记为输入。

选定指标数据列y,点击Tag Data 下Column(s) As Desired 选 项,将y 标记为输出。

选定第1到53个样本所在的行,点击Tag Data 下Row(s) As Training 选项,将其标记为训练集。

最后选定第53到58个样本所在的行,点击Tag Data 下Row(s) As Testing 选项,将其标记为测试集。

标记完成后界面如下。

力文杵0 ««'E:'福图也人工I 格加0 IM'I)她存艰 营口的 也助如 乐u&LW.a 口片& 寻&晶怪五,U M 唾些 I :**磔3、预处理数据点击Neurosolutions 菜单,选择Preprocess Data 下Randomize Rows 选项,完成数据处理, Excel 出现 sheet1Randomize.亘]交件区i锚强£J次困以置入UJ格式®।IflCU 窈竟亚।宙口-J黜助皿Heur由IxLi皿□N kl 目鼻咎EL占心T ,他E TIMIB鄱B:^:、B c0E F:H I■2 4U71334QB95q 4峥95 4U6928 4069T7S40G939 4067&IO4Ci?1711407051245r o 913iUB&il1440&E21540719IE4U70617口 ,一16:'■''1940BBD如4涮521406B32240679Z3 4Q&7B.:;4U71D2E-40705EE 407 IS274067E.ME4、建立BP神经网络模型选择Excel的sheetl工作表界面,点击Neurosolutions菜单,选择Create/Open Network下的New Custom Network选项,出现以下界面。

自组织竞争神经网络SOM

自组织竞争神经网络SOM
第四章 自组织竞争型神经网络
本章主要介绍自组织竞争型神经网络的结构 学习算法;及相关理论
1
第四章自组织竞争型神经网络
§4 1 前言 §4 2 竞争学习的概念和原理 §4 3自组织特征映射神经网络 §4 4自组织特征映射神经网络的设计 §4 5 对偶传播神经网络 §4 6小结
2
§4 1 前言
在生物神经系统中;存在着一种侧抑制现象;即一 个神经细胞兴奋以后;会对周围其他神经细胞产生 抑制作用 这种抑制作用会使神经细胞之间出现竞 争;其结果是某些获胜;而另一些则失败 表现形式 是获胜神经细胞兴奋;失败神经细胞抑制
在网络结构上;它一般是由输入层和竞争层构成的 两层网络 两层之间各神经元实现双向连接;而且网 络没有隐含层 有时竞争层各神经元之间还存在横 向连接
4
在学习算法上;它模拟生物神经元之间的兴奋 协调 与抑制 竞争作用的信息处理的动力学原理来指导 网络的学习与工作;而不像大多数神经网络那样是 以网络的误差或能量函数作为算法的准则
X1
0.8 0.6
X2
00.1.9783468
X3
00..770077
X4
00..3943297
X5
0.6 0.8
解:为作图方便;将上述模式转换成极坐标形式 :
X113.68o9X2180oX314.4 5X4170oX515.31o3
竞争层设两个权向量;随机初始化为单位向量:
W1(0)1010o W2(0)01118o0
7
24 -130
8
34 -130
w2
9
34 -100
10
44 -100
11
40.5 -100
12
40.5 -90

Neuron语法

Neuron语法

NMODL语法UNITS(mV) = (millivolt)(mA) = (milliamp)(S) = (siemens)DESCRIPTIONNEURON{SUFFIX ...RANGE ...GLOBAL ...NONSPECIFIC_CURRENT ...USEION ... READ ... WRITE ... VALENCE realPOINT_PROCESS ...POINTER ...EXTERNAL ...}SuffixDESCRIPTIONThe suffix(后缀), "_name" 能够附加在所有的变量,函数,和程序里。

如果SUFFIX声明是缺省的,则以文件名作为后缀(以一个下划线字符作为添加)。

如果有一个POINT_PROCESS声明,则这声明作为后缀。

后缀能够防止名字的重载。

在将来的某个时候我可能添加类似于访问声明的东西,对于特定机制它将允许省略后缀。

注意这个后缀本身没有在模型描述文件里使用。

如果后缀名是nothing,则对于变量函数程序没有明确的后缀声明在mod文件中。

然后,这机制的名字将会是基本文件名。

这是有用的如果你知道没有冲突的名字存在或者mod文件首先用来创建可随时偿还的函数,并且你想要准确地指定函数名。

RangeDESCRIPTION这些名字将成为范围变量。

不要在这里加后缀。

这些名字也应该在NEURON模块外部的标准的PARAMETER or ASSIGNED 声明中出现。

Parameters不能出现在一个NEURON RANGE声明中将会变成全局变量。

Assigned变量不能出现在这个声明中或者是NEURON GLOBAL声明中将会隐藏起来。

当一个机制插入一个部分,这些范围变量的值在NEURON模块外部的标准PARAMETER声明中设置为指定的值。

GlobalDESCRIPTION这些名字应该在别处声明为ASSIGNED or PARAMETER variables ,成为全局变量而不是局部变量。

1Introduction

1Introduction

主要内容 (Outline)• 绪论小规模集成电路三(SSI)• 逻辑函数基础 ƒ 门电路个• 组合逻辑电路模 块中规模集成电路 (MSI)• 集成触发器 • 时序逻辑电路大规模集成电路 • 半导体存储器(LSI)• 数模、模数转换电路绪论 (Introduction)一、数字(digital)信号和模拟(analog)信号‡ 数字量和模拟量 ‡ 数字电路和模拟电路二、数字信号相关概念‡ 二进制数 Binary Digits ‡ 数字信号的逻辑电平 Logic Levels ‡ 数字信号波形 Digital Waveforms一、Digital Signal and Analog Signal‡ Digital and Analog Quantities电子 电路 中的 信号模拟信号: 连续analogue signal value数字信号: 离散digital signal valuetime time模拟信号T( C) 30采样信号T( C)sampled3025离散化 2520202 4 6 8 10 12 2 4 6 8 10 12 t (h)A.M.P.M.2 4 6 8 10 12 2 4 6 8 10 12 t (h)A.M.P.M.数字化-表示 为由0、1组成 的二进制码Analog Electronic SystemDigital and Analog Electronic System★ 工作在模拟信号下的电子电路是模拟电路。

研究模拟电路时,注重电路输入、输出信号 间的大小、相位关系。

包括交直流放大器、 滤波器、信号发生器等。

★ 模拟电路中,晶体管一般工作在放大状态。

★ 工作在数字信号下的电子电路是数字电路。

研究数字电路时,注重电路输出、输入间的逻 辑关系。

主要的分析工具是逻辑代数,电路的 功能用真值表、逻辑表达式或波形图表示。

★ 在数字电路中,三极管工作在开关状态, 即工作在饱和状态或截止状态。

OOAD_需求分析那些事儿【2012】

OOAD_需求分析那些事儿【2012】
与各位交流 --2011年11月22日
忐忑
希望有所帮助

什么是需求分析?
交流讨论 我的认识


需求分析难在哪里?


交流讨论 我的认识
一起看一个例子
需求分析的几个关键因素
总结
请大家发表自己的看法

没有软件,也就没什么需求。 要确切了解需求分析的本质,我们还需要知道软件的本质 软件的本质是什么?

咱们公司需求分析这个工作并不存在什么大的障碍!
做好需求分析关键是保持良好的心态,而做
到何种程度要看把控细节的能力。 能多做一点就继续往前走一步;能做到一百 分就一定不停留在九十九分。
Q&A 谢谢大家!

需求分析 就是在分析用户提出的需求基础上,给 他们合适的建议,以帮助用户提高。

理解客户现时的需求,其内心真正想要的。 考虑其未来的变化

需求分析 的结果 – 软件需求说明书 – 是开发人员在 计算机世界重新构建 现实世界(抽象的,优化的) 的唯一依据。

需求无小事,力求详细

站在客户立场,一切为了客户;不考虑开发人员、 不考虑实现技术。


高于客户
大家发表意见!

什么是需求分析?


交流讨论 我的认识 交流讨论 我的认识
需求分析难在哪里?


一起看一个例子

需求分析的几个关键因素
需求分析人员
必须
首先
站在客户立场上 其次 有长远眼光,尽力为客户提出有价值 的建议
需求分析人员
不能
站在开发人员立场上
考虑实现的问题

the_students_guide_to_cognitive_neuroscience 译本

the_students_guide_to_cognitive_neuroscience 译本

《学生指南:认知神经科学》是一本由Michael S. Gazzaniga和Richard B. Ivry合著的关于认知神经科学的教科书。

这本书主要面向大学生,旨在帮助他们了解大脑如何产生思维、情感和行为。

以下是该书的一些主要章节和内容:1. 引言:认知神经科学的起源和发展,以及研究方法和技术。

2. 大脑的结构和功能:神经元、突触、神经回路等基本概念,以及大脑各个部位的功能。

3. 感知:视觉、听觉、触觉、嗅觉和味觉等感觉系统的工作原理。

4. 注意和意识:注意力的选择、分配和维持机制,以及意识的产生和作用。

5. 记忆:短期记忆、长期记忆和工作记忆的形成和提取过程,以及与大脑损伤相关的记忆障碍。

6. 语言:语言的产生、理解和加工过程,以及与大脑损伤相关的语言障碍。

7. 决策和推理:大脑如何处理信息以做出决策和进行推理,以及与大脑损伤相关的决策和推理障碍。

8. 社会认知:大脑如何处理人际关系和社会信息,以及与大脑损伤相关的社会认知障碍。

9. 情绪和动机:情绪的产生、调节和表达过程,以及与大脑损伤相关的情绪障碍;动机的产生、维持和调节过程,以及与大脑损伤相关的动机障碍。

10. 学习和智力:学习的过程和策略,以及与大脑损伤相关的学习障碍;智力的定义、测量和理论,以及与大脑损伤相关的智力障碍。

11. 神经发育:大脑在生命周期中的发育过程,以及与大脑发育异常相关的认知和行为问题。

12. 神经退行性疾病:阿尔茨海默病、帕金森病等神经退行性疾病的病因、病理和临床表现,以及治疗和预防措施。

13. 神经成像技术:磁共振成像(MRI)、正电子发射断层扫描(PET)等神经成像技术的原理和应用。

14. 认知神经科学的应用:认知神经科学在教育、心理治疗、法律等领域的应用案例。

Learn to Lead 学习指南说明书

Learn to Lead 学习指南说明书

14 – TRANSFORMATIONAL LEADERSHIP (CHAPTER 7)Overview Statement: Old school thinking of leadership evolved around following orders. A modern study of leadership focuses on the leader’s relationship with the followers. Does the leader transform and empower the team? If so, transformational leadership has begun.Connection to the Curriculum: Ties in with a central theme of chapter seven in Learn to Lead, Team Leadership.Estimated Time: 25-30 MinutesResources Required:Learn to Lead, Module Two; Whiteboard (or chalkboard, butcher paper or easel pad).Key Terms:Transformation –“A complete change, usually into something with an improved appearance or usefulness.” Encarta DictionaryLeadership – “The art of influencing and directing people to accomplish the mission.” Air Force Doctrine 1-1INTRODUCTIONAttention:Complete this phrase: “The early bird gets the ________.” {Worm}Motivation:How come we praise the early bird but nearly no one laments the early worm?Overview: Our studies of leadership theory have been more like the early bird, focused on accomplishing the mission. But as the early worm alludes to, there are two considerations to make. The Air Force’s definition of leadership talks about accomplishing the mission, but it also focuses on directing people. In today’s lesson we will discuss the concept of transformational leadership as a great way to direct and influence your team.Your role in this discussion is to be an active participant. You are free to share your views with each other. Please be involved and considerate of one another. My role will be to take notes on what you say, and I may occasionally ask a question or two. There are no right or wrong answers to the questions. I am simply interested in what you have to say.MAIN POINT: TRANSFORMATIONAL LEADERSHIP IS PEOPLE FOCUSEDA leader’s approach to leadership is likely to have a direct impact on his or her power. In other words, the leader’s effectiveness with transformational leadership will dictate how much ability the leader enjoys to influence change.Transformational leadership was developed in the 1970s by James McGregor Burns. Transformational leaders are able to raise their followers to a new level. In transformational leadership, leaders strive to help followers reach their full potential. Through inspiration and participation, the leader's appeal compels others to not only follow, but to follow well.There are four major leadership factors in the transformational model.{Write the following on the board:}Review:Idealized Influence ~ Leaders are effective role models for followers. They inspire followers so much that followers want to be like them. It's about being energetic and having a commanding presence. According to Northouse, leaders who practice idealized influence often display high levels of moral and ethical conduct and can be trusted to do “the right thing.”•Question: Think of a leader who is inspirational to you. In what ways did this leader inspire?{Write the answers on the board.}•Question: Why does a leader’s influence suffer when their ethical conduct is lacking? Inspirational Motivation ~ Leaders communicate high expectations to followers, inspiring them to become committed to and a part of the shared vision in an organization. Inspirational motivation promotes team spirit, which can lead to great teamwork and success.•Question: How can a leader motivate his or her team? {Write the answers on the board.}•Question: Is it enough to lead others with an inspiring speech? Defend your answer. Intellectual Stimulation ~ Leaders encourage teams to think differently. Such leaders have the ability to look at things in creative ways. Teams are encouraged to challenge assumptions, even their own. Followers are given the latitude to figure things out by themselves while solving problems carefully.•Question: Describe a time when the team came up with a great solution. Why did the team succeed? {Write the answers on the board.}•Question: Why is it hard for some leaders to give up control?Individualized Consideration ~ Leaders pay attention to the individuals on the team and help each to become better. Such leaders are supportive and listen closely to individual needs. This type of leader cares for each follower in a unique way that is appropriate to the individual's situation. Because everyone is different, everyone brings their unique talents to the team. The transformational leader knows how to tap into these differences to create the best possible outcome.•Question: Think about a person who successfully challenged you to excel. How did this person do that? {Write the answers on the board.}•Question: Can a team be successful if one or more individuals are not operating at their full potential? Defend your answer. How would you encourage such team members? CONCLUSIONSummary:Transformational leadership is powerful. You can work to change your followers, improve their confidence and skills, and make a huge difference in their lives. I encourage you to research “Transformational Leadership” on your own to gain further insights and practical skills. Remotivation: Small team leadership is not about you, it’s all about your team.Closure: Lead well!SUGGESTED ACTIVITIESNote to the instructor: Every informal discussion should be followed by one or more hands-on activities that reinforce one or more of the concepts being discussed. These activities should last 25-30 minutes, giving about one hour total block of time for the leadership session at a typical CAP meeting (25-30 minutes for the informal discussion, plus 25-30 minutes for the activities).Along with any questions found in the activities themselves, you should be sure to ask, “How does this activity tie in with our discussion?”CAP recommends activities from the Learn to Lead Activity Guide by Rob Smith (published by the Civil Air Patrol). You are free to substitute another activity, or create your own, as long as you tie in with one or more concepts of the informal discussion.Main concepts for this lesson: Empowerment; teams; affecting change.。

fundamentals_of_brain_network_analysis_概述及解释说明

fundamentals_of_brain_network_analysis_概述及解释说明

fundamentals of brain network analysis 概述及解释说明1. 引言1.1 概述脑网络分析是研究大脑功能和结构之间相互关系的重要方法。

通过对连接不同区域的神经元或脑区进行分析,可以揭示脑网络在认知、行为以及疾病发展中的作用。

近年来,随着计算能力的增强和数据采集技术的改进,脑网络分析已成为神经科学领域的热门研究方向。

1.2 文章结构本文将围绕脑网络分析展开详细介绍和解释。

首先介绍基础概念,包括什么是脑网络以及相关术语的定义和解释。

然后探讨构成脑网络的要素,涵盖不同类型的连接方式和其在信息传递中的作用。

接下来介绍脑网络分析所使用的方法与工具,包括图论、机器学习等技术,并说明它们在研究中的应用情况和优势。

1.3 目的本文旨在全面了解和解释脑网络分析领域中涉及到的基本概念、要素以及方法与工具,并回顾这些知识对于理解大脑功能和疾病机制的重要性。

此外,我们也将探讨脑网络分析在未来的发展趋势与挑战,以期为该领域的研究者提供参考和启示。

请确保文章内容的流畅性,并尽量使用清晰易懂的语言解释相关概念。

2. 正文:2.1 脑网络分析的基础概念脑网络分析是一种研究大脑连接模式和功能的方法。

它基于图论原理,将大脑视为一个复杂网络,通过分析节点(代表大脑区域)之间的连接以及连接强度来揭示大脑活动的本质。

脑网络分析被广泛应用于神经科学领域,对理解大脑的结构和功能具有重要意义。

2.2 脑网络的构成要素大脑网络主要由两个构成要素组成:节点和边。

在这里,节点代表特定的大脑区域或神经元群落,而边则表示这些节点之间存在的连接关系。

网络中的每个节点都具有一定的功能或特性,并且节点之间的连接可以根据不同的标准进行定义,如结构连接、功能连接等。

2.3 脑网络分析方法与工具在进行脑网络分析时,常用的方法包括静态方法和动态方法。

静态方法侧重于揭示大脑静息状态下的结构和功能连接模式,如静态脑网络分析、全局效能指数等;而动态方法则关注于研究大脑在时间和空间上的变化,如时序网络分析、突触可塑性等。

零基础入门深度学习(1)-感知器

零基础入门深度学习(1)-感知器

零基础⼊门深度学习(1)-感知器⽆论即将到来的是⼤数据时代还是⼈⼯智能时代,亦或是传统⾏业使⽤⼈⼯智能在云上处理⼤数据的时代,作为⼀个有理想有追求的程序员,不懂深度学习(Deep Learning)这个超热的技术,会不会感觉马上就out了?现在救命稻草来了,《零基础⼊门深度学习》系列⽂章旨在讲帮助爱编程的你从零基础达到⼊门级⽔平。

零基础意味着你不需要太多的数学知识,只要会写程序就⾏了,没错,这是专门为程序员写的⽂章。

虽然⽂中会有很多公式你也许看不懂,但同时也会有更多的代码,程序员的你⼀定能看懂的(我周围是⼀群狂热的Clean Code程序员,所以我写的代码也不会很差)。

⽂章列表深度学习是啥在⼈⼯智能领域,有⼀个⽅法叫机器学习。

在机器学习这个⽅法⾥,有⼀类算法叫神经⽹络。

神经⽹络如下图所⽰:上图中每个圆圈都是⼀个神经元,每条线表⽰神经元之间的连接。

我们可以看到,上⾯的神经元被分成了多层,层与层之间的神经元有连接,⽽层内之间的神经元没有连接。

最左边的层叫做输⼊层,这层负责接收输⼊数据;最右边的层叫输出层,我们可以从这层获取神经⽹络输出数据。

输⼊层和输出层之间的层叫做隐藏层。

隐藏层⽐较多(⼤于2)的神经⽹络叫做深度神经⽹络。

⽽深度学习,就是使⽤深层架构(⽐如,深度神经⽹络)的机器学习⽅法。

那么深层⽹络和浅层⽹络相⽐有什么优势呢?简单来说深层⽹络能够表达⼒更强。

事实上,⼀个仅有⼀个隐藏层的神经⽹络就能拟合任何⼀个函数,但是它需要很多很多的神经元。

⽽深层⽹络⽤少得多的神经元就能拟合同样的函数。

也就是为了拟合⼀个函数,要么使⽤⼀个浅⽽宽的⽹络,要么使⽤⼀个深⽽窄的⽹络。

⽽后者往往更节约资源。

深层⽹络也有劣势,就是它不太容易训练。

简单的说,你需要⼤量的数据,很多的技巧才能训练好⼀个深层⽹络。

这是个⼿艺活。

感知器看到这⾥,如果你还是⼀头雾⽔,那也是很正常的。

为了理解神经⽹络,我们应该先理解神经⽹络的组成单元——神经元。

SequencetoSequenceLearningwithNeuralNetworks(。。。

SequencetoSequenceLearningwithNeuralNetworks(。。。

SequencetoSequenceLearningwithNeuralNetworks(。

1. Introduction本⽂提出了⼀种端到端的序列学习⽅法,并将其⽤于英语到法语的机器翻译任务中。

使⽤多层LSTM将输⼊序列映射为固定维数的表⽰向量,然后使⽤另⼀个多层LSTM从该向量解码得到⽬标序列。

作者还提出,颠倒输⼊序列的单词序列可以提⾼LSTM的性能,因为这在源和⽬标序列之间引⼊了许多短期依赖性。

之前的DNN只能将源序列和⽬标序列编码为固定维数的向量,⽽许多问题需⽤长度不是先验已知的序列表⽰,例如语⾳识别、机器翻译。

本⽂的想法是,使⽤⼀个LSTM读取源序列逐步得到固定维数的表⽰向量,然后⽤另⼀个LSTM从该表⽰向量中得到⽬标序列,第⼆个LSTM本质上是⼀个RNN语⾔模型,只是它以输⼊序列为条件。

由于输⼊与输出之间有很⼤的时间延迟,所以使⽤具有学习长时间依赖关系的数据能⼒的LSTM(如下图)。

测试结果表明,该模型在机器翻译任务中可以得到不错的BLEU score,显著地优于统计机器翻译基线(SMT baseline)。

令⼈惊讶的是,LSTM在长句⼦的训练上也没有什么问题,原因是颠倒了输⼊序列单词的顺序。

另外,编码的LSTM将变长序列映射为维数固定的向量,传统的SMT⽅法倾向于逐字翻译,⽽LSTM能够学习句⼦的含义,具有相似含义的句⼦在表⽰向量中距离近,不同含义的句⼦则距离远。

⼀项评估表明,该模型可以学习到单词的顺序,并且对主动和被动语态具有不变性。

2. The modelRNN是前馈神经⽹络的⼀种⾃然泛化。

给定⼀个输⼊序列{ \left( x\mathop{{}}\nolimits_{{1}},...,x\mathop{{}}\nolimits_{{T}} \right) },RNN通过以下公式迭代计算出输出:{\begin{array}{*{20}{l}} {h\mathop{{}}\nolimits_{{t}}= \sigma \left(W\mathop{{}}\nolimits^{{hx}}x\mathop{{}}\nolimits_{{t}}+W\mathop{{}}\nolimits^{{hh}}h\mathop{{}}\nolimits_{{t-1}} \right) }\\{y\mathop{{}}\nolimits_{{t}}=W\mathop{{}}\nolimits^{{yh}}h\mathop{{}}\nolimits_{{t}}} \end{array}}只要事先知道输⼊与输出之间的对齐⽅式,RNN就可以将序列映射到序列。

[转]OOAD基本概念

[转]OOAD基本概念

[转]OOAD基本概念
学习⽬标:
1.理解与掌握⾯向对象的概念与⽅法。

2.使⽤UML。

3.完成⾯向对象的分析与设计⼯作。

4.了解OO的设计原则及⼀些典型的设计模式
什么是⾯向对象?
1. ⾯向对象(Object-Orientation, 简称OO)是⼀种系统建模技术。

2. ⾯向对象编程(Object-Orientation Programming,简称OOP)是按照OO的⽅法学来开发程序的过程。

3. 通过分析系统内对象的交互来描述或建模⼀个系统。

4. 交互的对象最终以类的形式组织。

5. OO的⽅法由三部分组成:过程,标识,规则。

对象
1. 是⼀个客观存在的、唯⼀的实体。

2. 是⾯向对象编程过程中分析与解决问题的出发点与基础。

3. 拥有⾃⼰的标识、数据与⾏为。

4. 可以简单或复杂。

5. 可以抽象或具体。

6. 在OOP中是⼀个类的动态实例。

7. 如Student—id,name,age(attribute)
--setName,getName,countScore(methods)
--new Student()。

An Introduction to Neural Networks

An Introduction to Neural Networks

f(x) = 1/(1 + e-x) The calculation of derivatives are important for neural networks and the logistic function has a very nice derivative
■ f’(x) = f(x)(1 - f(x))
An Introduction to Neural Networks
Vincent Cheung Kevin Cannons
Signal & Data Compression Laboratory Electrical & Computer Engineering University of Manitoba Winnipeg, Manitoba, Canada Advisor: Dr. W. Kinsner
i1 w1 w2 i2 w3 Neuron i3 bias
Classes
Results
Design
Output = f(i1w1 + i2w2 + i3w3 + bias)
● The function of the entire neural network is simply the computation of the outputs of all the neurons
Assume Output was supposed to be 0 update the weights Assume α = 1 W 1new = 0.5 + 1*(0-1)*1 = -0.5 W 2new = 0.2 + 1*(0-1)*0 = 0.2 W 3new = 0.8 + 1*(0-1)*1 = -0.2 12

温州大学《机器学习》课程课件一2024新版

温州大学《机器学习》课程课件一2024新版
模型评估与优化
采用均方误差等指标评估模型性能,并通过参数调优等方法进行优 化。
案例:手写数字识别和图像分类
手写数字识别
采用SVM对手写数字图 像进行训练和预测,实 现手写数字的自动识别 。
图像分类
将图像特征提取与SVM 相结合,应用于图像分 类问题中,如人脸识别 、物体识别等。
案例分析与实现
详细介绍手写数字识别 和图像分类案例的实现 过程,包括数据预处理 、特征提取、模型训练 与评估等步骤。
自助采样法
从原始数据集中有放回地随机抽取多 个样本子集,用于构建不同的决策树 。
随机森林原理及实现
• 特征随机选择:在每个节点分裂时,从所有特征 中随机选择一部分特征作为候选特征。
随机森林原理及实现
01
随机森林实现
02
确定随机森林中决策树的数量。
对于每一棵决策树,使用自助采样法从原始数据集中抽取样本
基于树的结构
通过分析决策树中特征所在的节点位置、深度等信息来评估特征重要性。
特征重要性评估和选择
• 基于排列组合:通过随机打乱某个特征的 值,观察模型性能的变化来评估特征重要 性。
特征重要性评估和选择
过滤式
先对初始特征进行“过滤”,再用过滤后的特征训练模型。如移 除低方差的特征、相关系数排序等。
案例:信用卡欺诈检测和医疗诊断
模型构建
使用随机森林等算法构建分类或回归模型, 辅助医生进行疾病诊断或预后预测。
模型评估与优化
通过准确率、灵敏度等指标评估模型性能, 并进行参数调优以提高模型诊断准确性。
05 支持向量机( SVM)与核方法
SVM原理及分类问题求解
SVM基本原理
通过最大化间隔来寻找最优超平面,实现二分类问题的求 解。
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Object Oriented Analysis & Design 1. Introduction (see chapter 1 of NEU_OOAD_Ver00)
W.G. Tuohey
1
1. Introduction 1.1 Overview
• - Introduction to main ideas in OO Analysis & design • - Practical experience in applying ideas • - Use of UML as an aid to thinking & describing • - Will not focus that much on “Implementation”

5
1.4 OO Processes
There have been several suggested approaches to developing OO software. Examples:
I. Requirements analysis phase
Develop use cases with customer May do in different order
13
Models (
supported by UML
)
Different models (supported by UML) of a system are suitable for different viewpoints (user, customer, requirements, design, etc). A model captures a view of a physical system. Hence, it is an abstraction of the physical system with a certain purpose; for example, to describe behavioral aspects of the physical system to a certain category of stakeholders. A model contains all the model elements needed to represent a physical system completely according to the purpose of this particular model. … 14
– Note: There‟s a great deal on the internet on design patterns.
• A Framework is a set of classes providing a general solution that can be refined to provide an application or a subsystem”
2
1.1 Overview
3
1.2 Main topics to be covered
• Requirements and Goals for software development projects • Our module is “object oriented” but we will have a look at software requirements engineering in general, to provide context. • Essential Models and Views (supported by UML): • Use case models • Class models – the core of OO – static view • Interaction diagrams – dynamic view • State diagrams • Activity diagrams • Implementation & deployment diagrams • We will note some differences between UML versions 1.X and 2.X • Examples & case studies (using UML): • To show how UML is used to support & document the „processes‟ that make up the object oriented approach
4
1.3 Some References
• • • • • • • • Note: Some of the associated web-sites have examples of source code etc 1) “Using UML - Software Engineering with Objects & Components”, Stevens & Pooley (Addison-Wesley) 2) “Object-Oriented Software Engineering, using UML, Patterns, and Java”, Bruegge & Dutoit (Pearson Prentice-Hall) 3) “Software Design, from Programming to Architecture”, Braude (Wiley) 4) “Component-Based Software Engineering, putting the pieces together”, Heineman & Councill (Eds) (Addison-Wesley) [Mainly a background reference] 5) “Project-based Software Engineering, an object-oriented approach”, Stiller & LeBlanc (Addison-Wesley) 6) “Requirements Engineering, from system goals to UML models to software specifications”, van Lamsweerde (Wiley) 7) “Process-Centered Review of Object Oriented Software Development Methodologies”, R. Ramsin & R. Paige, ACM Computing Surveys, Vol. 40, No. 1, Article 3, February 2008 8) “Data Structures and Algorithms in Java”, Goodrich & Tamassia (Wiley)
Figure 1.4-2: A Classification of Software Architectures
11
Brief pre-view of Components, classes & objects
• An Abstract Data Type (ADT) specifies the type of data stored, the operations performed on them, and the types of the parameters of the operations. An ADT specifies what each operation does but not how it does it. “Objects … encapsulate state and behaviour, and have a unique identity. The behaviour and structure of objects are defined by the classes. A class … • Implements the concept of an Abstract Data Type (ADT) and provides an abstract definition of the behaviour of its objects. • Provides the implementation of object behaviour. • Is used for creating objects i.e. instances of the class. The basic principle of object-orientation is to construct programs from sets of collaborating and interacting objects. Components are similar to classes. Like classes, components define object behaviour and create objects [i.e.] component instances. Both components and classes make their implemented functionality available through abstract behaviour descriptions called interfaces. Unlike classes, the implementation of a component is generally completely hidden … Unlike classes, component names may not be used as type names.
Figure 1.4-5: OMT process and deliverables
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Examples of approaches to developing OO software
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