第7章机器学习

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人工智能课件 -07.机器学习

第五节类比学习
类比推理形式的说明设有两个具有相同或相似的论域：源域S和目标域T，
且已知S中的元素a和T中的元素b具有相似的属性P，即 P(a) ≌ P(b)，a还具有属性Q，即Q(a)。根据类比推理， b也具有属性Q。即
P(a)∧Q(a), P(a) ≌ P(b) |- Q(b)Q(a)
第五节类比学习
第四节归纳学习
2、联想归纳若已知两个事物a与b有n个属性相似或相同，即 a具有属性P1，b具有属性P1 a具有属性P2，b具有属性P2 …… a具有属性Pn，b具有属性Pn
发现a具有属性Pn+1，则当n足够大时，可归纳出： b也具有属性Pn+1
的结论。
第四节归纳学习
3、类比归纳设A、B分别是两类事物的集合：
类比推理是在两个相似域之间进行的：一个是已认识的域，称为源域，记为 S；另一个是当前尚未完全认识的域，称为目标域，记为T。类比推理的目的就是从S中选出与当前问题最近似的问题及其求解方法来求解当前的问题，或者建立起目标域中已有命题间的联系，形成新知识。
设S1、T1分别表示 S 与 T 中的某一情况，且S1与T1相似，再假设S2与S1相关，则由类比推理可推出T中的T2,且T2与S2 相似。
第四节归纳学习
5、消除归纳
当我们对某个事物发生的原因不清楚时，通常会作一
些假设，这些假设之间是析取关系。以后，随着对事物
Байду номын сангаас
认识的不断深化，原先作出的某些假设有可能被否定，
经过若干次否定后，剩下的就可作为事物发生的原因。
这样的思维过程称为消除归纳。
已知：
A1 V A2 V … V An ~A1 ~Ai

《机器学习基础》课件

了解递归神经网络的概念和特点，用于处理树形和图形结构的数据。
第六章：机器学习工具
Python
掌握Python编程语言，成为机器学习的有力工具。
Scikit-learn
了解Scikit-learn开源库，提供了丰富的机器学习算法和工具。
TensorFlow
学习使用TensorFlow框架，构建和训练深度学习模型。
Keras
掌握Keras库，简化深度学习模型的构建和训练过程。
第七章：机器学习实战
1
模型评估
2
了解如何评估机器学习模型的性能，并
选择合适的评性能，并处理数据缺失、噪声等问题。
项目实践
从理论到实践，通过完成实际项目来应用和巩固机器学习的知识。
过拟合和欠拟合问题
第五章：深度学习基础
1 深度学习的概念
介绍深度学习的基本原理和框架，了解神经网络的基本结构和训练过程。
2 卷积神经网络
学习卷积神经网络的原理和应用，在计算机视觉和自然语言处理等领域取得了重大突破。
3 循环神经网络
探索循环神经网络的原理和应用，适用于处理序列数据和时序数据的任务。
4 递归神经网络
机器学习的应用场景
发现机器学习在各行各业的应用，从医疗保健到金融、交通等行业的实例。
机器学习的误区
探讨常见的机器学习误区，例如过拟合、不合理的预期和错误的特征选择。
第二章：数学基础
1 线性代数
学习线性代数的基本概念和矩阵运算，为后续机器学习算法打下坚实的数学基础。
2 概率论
理解概率的基本概念和常见分布，探索如何利用概率在机器学习中进行推理和决策。
第四章：无监督学习
1
聚类问题

机器学习原理教案机器学习概述教案

机器学习原理教案第一章：机器学习概述1.1 课程简介本课程旨在介绍机器学习的基本概念、原理和主要算法，帮助学生了解机器学习在领域的应用和发展。

通过学习，学生将掌握机器学习的基本理论，具备运用机器学习算法解决实际问题的能力。

1.2 教学目标（1）了解机器学习的定义、发展历程和分类；（2）掌握监督学习、无监督学习和强化学习的基本概念；（3）了解机器学习的主要应用领域。

1.3 教学内容（1）机器学习的定义和发展历程；（2）机器学习的分类；（3）监督学习、无监督学习和强化学习的基本概念；（4）机器学习的主要应用领域。

1.4 教学方法采用讲授、案例分析和讨论相结合的教学方法，引导学生了解机器学习的基本概念，掌握各类学习的特点及应用。

1.5 教学资源（1）教材：《机器学习》；（2）课件；（3）网络资源。

1.6 教学评价通过课堂讨论、课后作业和小组项目等方式，评估学生对机器学习基本概念的理解和应用能力。

第二章：监督学习2.1 课程简介本章介绍监督学习的基本原理和方法，包括线性回归、逻辑回归、支持向量机等经典算法。

通过学习，学生将掌握监督学习的基本概念，了解不同算法的特点及应用。

2.2 教学目标（1）掌握监督学习的定义和特点；（2）了解线性回归、逻辑回归和支持向量机等基本算法；（3）学会运用监督学习算法解决实际问题。

2.3 教学内容（1）监督学习的定义和特点；（2）线性回归算法；（3）逻辑回归算法；（4）支持向量机算法；（5）监督学习在实际问题中的应用。

2.4 教学方法采用讲授、案例分析和上机实践相结合的教学方法，让学生深入了解监督学习的基本原理，熟练掌握相关算法。

2.5 教学资源（1）教材：《机器学习》；（2）课件；（3）上机实验教材；（4）网络资源。

2.6 教学评价通过上机实验、课后作业和课堂讨论等方式，评估学生对监督学习算法理解和应用能力。

第三章：无监督学习3.1 课程简介本章介绍无监督学习的基本原理和方法，包括聚类、降维等关键技术。

人工智能本科习题

(a)初始布局(b)目标布局
图8.22机械手堆积木规划问题
8-8指出你的过程结构空间求得的图8.23问题的路径，并叙述如何把你在上题中所得结论推广至包括旋转情况。
图8.23一个寻找路径问题
第一章绪论
1-1.什么是人工智能？试从学科和能力两方面加以说明。
1-2.在人工智能的发展过程中，有哪些思想和思潮起了重要作用？
1-3.为什么能够用机器（计算机）模仿人的智能？
1-4.现在人工智能有哪些学派？它们的认知观是什么？
1-5.你认为应从哪些层次对认知行为进行研究？
1-6.人工智能的主要研究和应用领域是什么？其中，哪些是新的研究热点？
3-16下列语句是一些几何定理，把这些语句表示为基于规则的几何证明系统的产生式规则：
(1)两个全等三角形的各对应角相等。
(2)两个全等三角形的各对应边相等。
(3)各对应边相等的三角形是全等三角形。
(4)等腰三角形的两底角相等。
第四章计算智能（1）：神经计算模糊计算
4-1计算智能的含义是什么？它涉及哪些研究分支？
5-2试述遗传算法的基本原理，并说明遗传算法的求解步骤。
5-3如何利用遗传算法求解问题，试举例说明求解过程。
5-4用遗传算法求的最大值
5-5进化策略是如何描述的？
5-6简述进化编程的机理和基本过程，并以四状态机为例说明进化编程的表示。
5-7遗传算法、进化策略和进化编程的关系如何？有何区别？
5-8人工生命是否从1987年开始研究？为什么？
2-10试构造一个描述你的寝室或办公室的框架系统。
第三章搜索推理技术
3-1什么是图搜索过程?其中，重排OPEN表意味着什么，重排的原则是什么?
3-2试举例比较各种搜索方法的效率。

人工智能习题参考答案

• 神经网络主要通过指导式（有师）学习算法和非指导式（无师）学习算法。此外，还存在第三种学习算法，即强化学习算法；可把它看做有师学习的一种特例。 • （１）有师学习 • 有师学习算法能够根据期望的和实际的网络输出（对应于给定输入）间的差来调整神经元间连接的强度或权。因此，有师学习需要有个老师或导师来提供期望或目标输出信号。有师学习算法的例子包括 Delta规则、广义Delta规则或反向传播算法以及ＬＶＱ算法等。 • （２）无师学习 • 无师学习算法不需要知道期望输出。在训练过程中，只要向神经网络提供输入模式，神经网络就能够自动地适应连接权，以便按相似特征把输入模式分组聚集。无师学习算法的例子包括Kohonen算法和 Carpenter-Grossberg自适应谐振理论（ＡＲＴ)等。 • （３）强化学习 • 强化（增强）学习是有师学习的特例。它不需要老师给出目标输出。强化学习算法采用一个“评论员”来评价与给定输入相对应的神经网络输出的优度（质量因数）。强化学习算法的一个例子是遗传算法（GA）。
• • • • • • • • • •
• 6-2专家系统由哪些部分构成?各部分的作用为何? • 答： •
• 5-7遗传算法、进化策略和进化编程的关系如何？有何区别？ • 遗传算法是一种基于空间搜索的算法，它通过自然选择、遗传、变异等操作以及达尔文适者生存的理论，模拟自然进化过程来寻找所求问题的解答。 • 进化策略(Evolution Strategies，ES)是一类模仿自然进化原理以求解参数优化问题的算法。 • 进化编程根据正确预测的符号数来度量适应值。通过变异，为父代群体中的每个机器状态产生一个子代。父代和子代中最好的部分被选择生存下来。 • 进化计算的三种算法即遗传算法、进化策略和进化编程都是模拟生物界自然进化过程而建立的鲁棒性计算机算法。在统一框架下对三种算法进行比较，可以发现它们有许多相似之处，同时也存在较大的差别。 • 进化策略和进化编程都把变异作为主要搜索算子，而在标准的遗传算法中，变异只处于次要位置。交叉在遗传算法中起着重要作用，而在进化编程中却被完全省去，在进化策略中与自适应结合使用，起了很重要的作用。 • 标准遗传算法和进化编程都强调随机选择机制的重要性，而从进化策略的角度看，选择（复制）是完全确定的。进化策略和进化编程确定地把某些个体排除在被选择（复制）之外，而标准遗传算法一般都对每个个体指定一个非零的选择概率。

第7章机器学习常用数据集

16] • 丢失特征值：无 • 创建者：E.Alpaydin(alpaydin'@'.tr) • 时间：1998年7月 • 这个数据集是UCI ML手写字体数据集的一部分。这个数
据集包含了10个类别的手写字体，他们分别是 0,1,2,3,4,5，6,7,8,9。这些数据集是总共搜集了43个人的手写字体数据，其中30个人是作为训练集，另外的 13个人是作为测试集。
7.4 iris鸢尾花数据集
• 鸢尾花数据集也许是最广为人知的数据集。这个数据集包含了三个种类，每个种类包含了50个实例，每个种类是鸢尾花的一个分类。其中有一个种类是可以和其它两类线性可分的。
7.4.1 数据集基本信息描述：
• 实例的数量：150（每个种类分别含有50个实例） • 特征的数量：4个数值型特征 • 特征信息： • --sepal length in cm（花萼的长度，单位厘米） • --sepal width in cm（花萼的宽度，单位厘米） • --petal length in cm（花瓣的长度，单位厘米） • --petal width in cm（花瓣的宽度，单位厘米） • --类别： • --Setosa • --Versicolour • --Virginica • 丢失的特征值：无 • 类别的分布：每个种类占33.3% • 创建者：R.A.Fisher • 时间：1988年7月
别用0，1，2来指代。 • （9）查看目标变量名称。
• 你是否能直接看表，猜出这个手写字体是什么呢？同样的我们给出每个字体对应的图片以及矩阵。
图7.1 手写字体0，右边是放大后的效果
• 同样的我们还可以给出其他手写字体对应的图片和矩阵信息，如手写字体1，如图 7.2、表7.2所示。

自然语言理解教学大纲

自然语言理解教学大纲教材：自然语言理解赵海清华大学出版社第1章：自然语言处理概要1.概念和术语包括什么是自然语言、自然语言处理和自然语言理解的关系、以及计算语言学。

2.自然语言处理技术的挑战自然语言处理被迫需要承担两类知识一一常识知识与语言学知识的处理和解析任务。

后者属于自然语言处理这一领域独一无二的需求。

3.机器翻译4.语言处理层次形态分析、句法分析、语义分析、语用分析、篇章分析、世界知识分析5.应用型自然语言处理人机对话系统6.自然语言处理的学术出版体系国际计算语言学会(AC1)等第2章：n元语言模型1.概率论基础首先回顾概率论的基本知识，如联合概率、条件概率、贝叶斯等。

2.语言模型用于语言生成语言生成的过程称为解码。

n元语言模型给出的是n元组出现的概率，因此合理或正确的语言现象必然有更大的概率或似然，这一观察是语言模型能在预测性解码任务之中发挥作用的关键。

3.n元语言模型的工作方式n元机制、马尔可夫假设4.评价指标困惑度5.n元语言模型的平滑方法1aP1aCe平滑、Good-TUring平滑、Je1inek-MerCer平滑、KatZ平滑、KneSer-Ney平滑、Pitman-YOr平滑6.非n元机制的平滑方法缓存、跳词、聚类7.平滑方法的经验结果对比几种平滑技巧的组合效果，以及对比它们在困惑度和语音识别的单词准确率上的差异。

8.n元语言模型的建模工具介绍了一些常用的平滑工具包第3章：语言编码表示1.独热表示用独热码表示语言符号2.特征函数一个文本对象样本基于词一级的独热表示就是展示n元组本身，因此这个部分也称之为n元组特征，它也是自然语言最直接、最基本的特征。

3.通用特征模板在实际机器学习模型建立过程中，会用到成千上万维的特征向量，故而涉及成千上万个特征函数，如果这些函数要一个个定义，建模过程将会变得烦琐不堪。

因此，实际上，特征函数可以按照定义属性进行分组，这样统一定义的一组特征函数（对应于特征向量维度上的一个片段）称之为特征模板。

《人工智能》教学大纲

《人工智能》教学大纲人工智能原理及其应用一、说明（一）课程性质随着信息社会和知识经济时代的来临，信息和知识已成为人们的一个热门话题。

然而，在这个话题的背后还蕴含着另外一个更深层的问题——智能。

一般来说，信息是由数据来表达的客观事物，知识是信息经过智能性加工后的产物，智能是用来对信息和知识进行加工的加工器。

在信息社会，人类面对的信息将非常庞大，仅靠人脑表现出来的自然智能是远远不够的，必须开发那种由机器实现的人工智能。

《人工智能导论》是计算机科学与技术专业本科生的一门限选课程。

（二）教学目的使学生掌握人工智能的基本原理、方法及研究应用领域。

了解人工智能中常用的知识表示技术，启发式搜索策略，了解原理以及非确定性推理技术。

通过对典型专家系统的分析、解剖、进一步深入掌握人工智能的主要技术，去解决人工智能的一些实际问题。

增强学生的逻辑思维与实验能力，为人今后处理各门学科的智能奠定基础。

（三）教学内容人工智能的基本原理和方法，人工智能的三个重要研究领域（机器学习、神经网络学习和自然语言理解），人工智能的两个重要应用领域（专家系统和智能决策支持系统）。

（四）教学时数36学时（五）教学方式课堂讲授和上机实验相结合。

二、本文第1章人工智能概述教学要点讨论人工智能的定义、形成过程、研究内容、研究方法、技术特点、应用领域、学派之争及发展趋势。

教学时数3学时教学内容1.1 人工智能及其研究目标（0.5学时）了解人工智能的定义及其研究目标。

1.2 人工智能的产生与发展（0.5学时）了解人工智能产生与发展的四个阶段。

1.3 人工智能研究的基本内容及其特点（0.5学时）了解人工智能研究的基本内容及特点。

1.4 人工智能的研究和应用领域（0.5学时）了解人工智能研究和应用领域。

1.5 人工智能研究的不同学派及其争论（0.5学时）了解三大学派及其理论的争论和研究方法的争论。

1.6 人工智能的近期发展分析（0.5学时）了解更新的理论框架研究，更好的技术集成研究，更成熟的应用方法研究。

机器学习入门介绍PPT课件

且 a具有属性 Pn+1 ，则当 n足够大时，可归纳出 b也具有属性Pn+1。
31
7.4.1 归纳推理
3. 类比归纳
设： Aa1,a2, , Bb 1,b 2, 且 P a i Q b i i1 ,2 ,...
则当A与B中有新元素出现时（设 A 中的a’及B中的 b’ ），若已知 a’ 有属性，就可得出 b’ 有属性，即
1）学习机理: 对学习机制的研究，即人类获取知识、技能和抽象概念的天赋能力。
2）学习方法：在生物学习机理进行简化的基础上，用计算的方法进行再现。
3）学习系统：根据特定任务的要求，建立相应的学习系统。
6
7.1 机器学习的基本概念
7.1.1 学习 7.1.2 机器学习 7.1.3 机器学习系统 7.1.4 机器学习的发展 7.1.5 机器学习的分类
示例学习中，外部环境（教师）提供一组例子（正例和反例），然后从这些特殊知识中归纳出适用于更大范围的一般性知识，它将覆盖所有的正例并排除所有反例。
38
7.4.2 示例学习
1. 示例学习的学习模型
验证
示例空间
搜索
解释
形成知识
图7.7 示例学习的学习模型
知识库
39
7.4.2 示例学习
2. 形成知识的方法
P a Q b
32
7.4.1 归纳推理
4. 逆推理归纳：由结论成立推出前提以某种置信度成立。
一般模式：（1）若 H 为真时，则H→ E必为真或以置信度 cf1成立。（2）观察到 E 成立或以置信度cf2成立。（3）则 H 以某种置信度 ( cf ) 成立。
用公式表示： H E
cf1
E
cf2

(高级版)机器学习全套教程

(高级版)机器学习全套教程机器研究是现在最热门的领域之一，它让机器能够通过研究、探索来实现人工智能的目标。

如果你想在机器研究领域深入研究，那么这份全套教程就是为你准备的。

第一章：机器研究基础在这一章节中，我们将介绍机器研究的基础知识，包括机器研究的基本原理、常用算法和应用场景等。

第二章：数据分析与数据预处理机器研究需要大量数据来训练模型。

在这一章节中，我们将介绍如何对数据进行分析和预处理，以便更好地应用机器研究算法。

第三章：监督研究与非监督研究在这一章节中，我们将深入研究机器研究的两种主要类型：监督研究和非监督研究。

我们将分别介绍这两种类型的算法，并且提供大量的代码实例。

第四章：神经网络神经网络是机器研究中最重要的技术之一。

在这一章节中，我们将介绍神经网络的基本结构和原理。

此外，我们还将介绍如何使用Python和TensorFlow等工具来构建和训练神经网络。

第五章：深度研究深度研究是机器研究中最前沿的技术之一。

在这一章节中，我们将深入探讨深度研究的原理和应用。

此外，我们还将提供大量的代码实例，以帮助你更好地理解深度研究的实现过程。

第六章：自然语言处理自然语言处理是机器研究的一个重要应用领域。

在这一章节中，我们将介绍如何使用机器研究算法来处理自然语言。

我们将涵盖从预处理到算法选择再到应用的整个过程。

第七章：机器研究平台机器研究平台可以帮助企业快速部署和管理机器研究模型。

在这一章节中，我们将介绍几个流行的机器研究平台，并演示如何使用它们来构建机器研究应用。

结束语这份机器学习全套教程覆盖了机器学习的基础知识和前沿技术，是机器学习学习者的必备指南。

希望这份教程能帮助你更好地入门和掌握机器学习领域的知识。

Python机器学习实战案例教程

Python机器学习实战案例教程机器学习是计算机科学领域中的一个重要分支，Python语言是目前广泛应用于机器学习中的一种语言。

本文将以Python机器学习实战案例教程为题，介绍机器学习的基本概念和主要应用领域，同时通过具体案例展示如何使用Python语言进行机器学习实践。

第一章：机器学习概述机器学习是指通过计算机算法，使计算机具有从数据中学习和自主适应的能力。

本章将介绍机器学习的基本概念，包括监督学习、无监督学习和强化学习等，并简要介绍机器学习的发展历程和应用领域。

第二章：Python基础知识Python是一种简单易学的编程语言，具有丰富的数据处理和科学计算库。

本章将介绍Python的基本语法和常用数据结构，以及numpy、pandas等常用的数据处理库，为后续的机器学习实战做好准备。

第三章：监督学习监督学习是机器学习的一种常见方法，其通过训练数据集中的标签信息，构建模型来预测未知数据的标签。

本章将以分类和回归两个典型的监督学习问题为例，介绍决策树、随机森林、支持向量机等常用的监督学习算法，并通过Python代码示例展示其实现过程。

第四章：无监督学习无监督学习是一种不依赖于标签信息的机器学习方法，其目标是通过分析数据的内在结构，发现数据自身的模式和规律。

本章将以聚类和降维两个典型的无监督学习问题为例，介绍K均值聚类、DBSCAN、主成分分析等常用的无监督学习算法，并通过实例演示其实现过程。

第五章：深度学习深度学习是机器学习领域的热点技术，其通过构建多层神经网络，实现更复杂的模式识别和特征提取。

本章将介绍深度学习的基本原理和常用的神经网络结构，包括卷积神经网络、循环神经网络等，同时通过Python代码示例展示如何使用深度学习库TensorFlow进行图像分类和文本生成等任务。

第六章：机器学习实战案例本章将通过几个具体的实战案例，将前面章节介绍的机器学习方法和Python代码实践相结合。

例如，利用监督学习算法对手写数字进行识别、利用无监督学习算法对文本数据进行主题聚类等。

机器学习教学大纲

机器学习教学大纲一、概述1、机器学习的定义和概念2、机器学习的应用领域3、机器学习的主要算法类型二、基础知识1、线性代数2、概率论和统计3、编程语言（Python或其他）4、数据结构和算法三、机器学习基础1、监督学习：线性回归，逻辑回归，决策树，支持向量机（SVM），随机森林，梯度提升树（Gradient Boosting）等。

2、无监督学习：聚类，降维，关联规则等。

3、深度学习：神经网络，卷积神经网络（CNN），循环神经网络（RNN），长短期记忆网络（LSTM），变分自编码器等。

4、强化学习：Q-learning，策略梯度方法，Actor-Critic等。

5、生成模型：自回归模型（AR），自编码器，生成对抗网络（GAN）等。

四、模型选择与评估1、根据数据特性选择合适的模型2、模型评估方法：准确度，召回率，F1分数，AUC-ROC等3、超参数调整和优化4、正则化方法：L1，L2，Dropout等5、过拟合和欠拟合的处理6、模型解释性评估五、进阶主题1、半监督学习和无监督学习在大型数据集上的应用2、集成学习：bagging，boosting和stacking等3、多任务学习和域适应4、时间序列分析和预测5、自然语言处理和计算机视觉的最新进展6、大规模数据处理和分布式机器学习7、隐私保护和安全性的考虑在机器学习中的应用8、可解释性和可信度在机器学习中的重要性9、对抗性和鲁棒性：对抗性攻击和防御的最新进展10、实验设计和数据分析方法：实验设计原则，A/B测试，交叉验证等。

11、相关工具和库的使用：TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, keras等。

《机器学习》教学大纲一、课程概述《机器学习》是一门介绍机器学习基本原理、方法及应用技术的课程。

本课程将涵盖各种经典的机器学习算法，如分类、聚类、回归、深度学习等，并介绍其在数据挖掘、图像处理、自然语言处理等领域的应用。

通过本课程的学习，学生将掌握机器学习的基础理论和实践技能，为后续的实践项目和学术研究打下坚实的基础。

第七章机器学习

例如：通过观察发现，两个孪生兄弟都有相同的身高、体重、
相貌，都喜欢唱歌、跳舞，且喜欢吃相同的食物，而且发现其中一人喜欢画山水画，虽然我们没有看到另一个也喜欢画山水画，
但我们很容易联想到另一个“也喜欢画山水画”，这就是联想归
纳。由于联想归纳是一种主观不充分置信推理，因而经归纳得出的结论可能会有错误。
S为所有条件中的L值在概念分层树上最近
的共同祖先，这是一种从个别推论总体的方法。

形成闭合区域
CTX [ L a] K CTX [ L b] K CTX [ L S ] K
L为具有线性关系的描述项，a,b是其特殊值。S表示[a,b]范围内的值。

将常量转化成变量
根据西蒙的学习定义，可建立起上图所示的简单学习模型。环境——向系统的学习部分提供信息；学习——利用信息修改知识库，以增进系统执行部分完成任务的效能；知识库——存放指导执行部分动作的一般原则；执行——根据知识库完成任务，并把所获信息反馈学习部分。
2.影响学习系统设计的要素影响学习系统设计的最重要因素是环境向系统提供的信息，或者更具体地说是信息的质量。知识库是影响学习系统设计的第二个因素。知识的表示有特征向量、一阶逻辑语句、产生式规则、语义网络和框架等多种形式。
2.机械学习的主要问题
– 存储组织信息：要采用适当的存储方式，使
检索速度尽可能地快。
– 环境的稳定性与存储信息的适用性问题：机械学习系统必须保证所保存的信息适应于外界环境变化的需要。
–存储与计算之间的权衡：对于机械学习来说很重要的一点是它不能降低系统的效率。
7.4 归纳学习
归纳学习（induction learning）是应用归纳推理进行学习的一种方法。根据归纳学习有无教师指导，可把它分为示例学习和观察与发现学习。环境提供的 – 信息是关于实际例子的输入与输出描述； • 输入数据、输出结果规定了一个特殊的知识原则(特殊知识); • 学习元从这些特殊知识中假设和归纳出一般性知识。

人工智能导论作业案例分析题第7章

【导读案例】Netflix 的电影推荐引擎成立于1997年的世界最大的在线影片租赁服务商Netflix 是一家美国公司（见图7-1），总部位于加利福尼亚州洛斯盖图，公司在美国、加拿大、日本等国提供互联网随选流媒体播放，定制DVD 、蓝光光碟在线出租业务。

图7-1 Netflix 的电影推荐引擎2011年，Netflix 的网络电影销量占据美国用户在线电影总销量的45%。

2017年4月26日，Netflix 与爱奇艺达成在剧集、动漫、纪录片、真人秀等领域的内容授权合作。

2018年6月，Netflix 进军漫画世界。

Netflix 发布的2019年第一季度财务报表显示，总营收为45.21亿美元，同比增长22.2%。

2012年9月21日Netflix 宣布，来自186个国家和地区的四万多个团队经过近三年的较量，一个由七个分别来自奥地利、加拿大、以色列和美国的电脑、统计和人工智能专家组成的团队BPC （BellKor's Pragmatic Chaos ）夺得了Netflix 大奖。

获奖团队由原本是竞争对手的三个团队重新组团而成，参加颁奖仪式时，也是这七个成员第一次碰面。

第7章机器学习144 人工智能导论获奖团队成功地将Netflix的影片推荐引擎的推荐效率提高了10%。

Netflix大奖的参赛者们不断改进影片推荐效率，Netflix的客户为此获益。

这项比赛的规则要求获胜团队公开他们采用的推荐算法，这样很多商业都能从中获益。

第一个Netflix大奖成功的解决了一个巨大的挑战，为提供了50个以上评级的观众准确地预测他们的电影欣赏口味。

随着一百万美金大奖的颁发。

Netflix很快宣布了第二个百万美金大奖，希望世界上的计算机专家和机器学习专家们能够继续改进推荐引擎的效率。

下一个百万大奖目标是，为那些不经常做影片评级或者根本不做评级的顾客推荐影片，要求使用一些隐藏着观众口味的地理数据和行为数据来进行预测。

7-计算学习理论

定义:假设h的关于目标概念c和分布D的真实错误率为h误分类根据 D随机抽取的实例的概率.
error D (h) Pr [ f ( x) h( x)]
xD
图7-1显示了该错误率的定义.概念c和h被表示为X中标为正例的实例集合.h关于c的错误率为随机选取的实例落入和不一致的区间(即它们的集合差)的概率. 注意:错误率定义在整个的分布上,而不只是训练样例上,因为它是实际应用此假设h到后续实例上时会遇到真实的错误率.
PAC可学习性
我们的目标是刻画出这样的目标概念，它们能够从合理数量的随机抽取训练样例中通过合理的rrorD(h)=0的假设h，所需的训
练样例数
这样的选择不可行：首先要求对X中每个可能的实例都提供训练样例；其次要求训练样例无误导性
最后,注意h关于c的错误率不能直接有学习器观察到.L只能观察到在训练样例上h的性能,它也只能在此基础上选择其假设输出.用术语训练错误率来指代训练样例中被误分类的样例所占的比例,以区分真实错误率.这里关于学习复杂度的分析多数围绕着这样的问题:”的观察到的训练错误率对真实错误率产生不正确估计的可能性有多大?”.
7.2.1 问题框架
另X代表所有实例的集合,目标函数在其上定义.每个实例由属性来描述. 另C代表学习器要代表的目标概念集合.C中的每个目标概念c对应于X的某个子集或一个等效的布尔函数c:X{0, 1}
实例按照某概率分布D从X中随机的产生.一般D,可为任何分布,而且它对学习器是未知的.对于D,所要求是它的稳定性,既该分布不会随时间的变化. 训练样例的生成按照分布D随机抽取实例x,然后x及其目标值 c(x)被提供给学习器. 学习器L在学习目标概念时考虑可能的假设集合H.(H可为所有属性的合取表示的假使的集合.) 在观察了一系列目标概念c的训练样例后,L必须从H中输出某假设h,他是对c的估计.我们通过h在从X中抽取的新实例上性能来评估L是否成功.抽取过程按照分布D,即与产生训练样例相同的概率分布.

机器学习原理及应用练习题答案

第一章机器学习概述1.机器学习研究什么问题，构建一个完整的机器学习算法需要哪些要素？机器学习主要研究如何选择统计学习模型，从大量已有数据中学习特定经验。

构建一个完整的机器学习算法需要三个方面的要素，分别是数据，模型，性能度量准则。

2.可以生成新数据的模型是什么，请举出几个例子可以生成新数据的模型是生成模型，典型的生成模型有朴素贝叶斯分类器、高斯混合模型、隐马尔可夫模型、生成对抗网络等。

3.监督学习、半监督学习和无监督学习是什么，降维和聚类属于哪一种？监督学习是指样本集合中包含标签的机器学习，无监督学习是无标签的机器学习，而半监督学习介于二者之间。

降维和聚类是无监督学习。

4.过拟合和欠拟合会导致什么后果，应该怎样避免？过拟合导致模型泛化能力弱，发生明显的预测错误，往往是由于数据量太少或模型太复杂导致，通过增加训练数据量，对模型进行裁剪，正则化的方式来缓解。

而欠拟合则会导致模型不能对数据进行很好地拟合，通常是由于模型本身不能对训练集进行拟合或者训练迭代次数太少，解决方法是对模型进行改进，设计新的模型重新训练，增加训练过程的迭代次数。

5.什么是正则化，L1正则化与L2正则化有什么区别？正则化是一种抑制模型复杂度的方法。

L1正则化能够以较大概率获得稀疏解，起到特征选择的作用，并且可能得到不止一个最优解。

L2正则化相比前者获得稀疏解的概率小的多，但得到的解更加平滑。

第二章逻辑回归与最大熵模型1.逻辑回归模型解决（B ）A.回归问题B.分类问题C.聚类问题D.推理问题2.逻辑回归属于（B ）回归A.概率性线性B.概率性非线性C.非概率性线性D.非概率性非线性3.逻辑回归不能实现（D ）A.二分类B.多分类C.分类预测D.非线性回归4.下列关于最大熵模型的表述错误的是（B ）A.最大熵模型是基于熵值越大模型越稳定的假设B.最大熵模型使用最大熵原理中一般意义上的熵建模以此缩小模型假设空间C.通过定义最大熵模型的参数可以实现与多分类逻辑回归相同的作用D.最大熵模型是一种分类算法5.下列关于模型评价指标的表述错误的是（C ）A.准确率、精确率、召回率以及AUC均是建立在混淆矩阵的基础上B.在样本不平衡的条件下准确率并不能作为很好的指标来衡量结果C.准确率表示所有被预测为正的样本中实际为正的样本的概率D.一般来说，置信度阈值越高，召回率越低，而精确率越高6.简述逻辑回归的原理。