模式识别与机器学习第一章
模式识别与机器学习（一）
模式识别与机器学习（⼀）模式识别与机器学习 [国科⼤]模式: 为了能够让机器执⾏和完成识别任务，必须对分类识别对象进⾏科学的抽象，建⽴它的数学模型，⽤以描述和代替识别对象，这种对象的描述即为模式。
模式识别系统过程：1. 特征提取与选择2. 训练学习3. 分类识别模式识别过程从信息层次、形态转换上讲，是由分析对象的物理空间通过特征提取转换为模式的特征空间，然后通过分类识别转换为输出的类别空间。
特征提取是对研究对象本质的特征进⾏量测并讲结果数值化或将对象分解并符号化，形成特征⽮量、符号串或关系图，产⽣代表对象的模式。
特征选择是在满⾜分类识别正确率的条件下，按某种准则尽量选⽤对正确分类识别作⽤较⼤的特征，从⽽⽤较少的特征来完成分类识别任务。
在模式采集和预处理中，⼀般要⽤到模数(A/D)转换。
A/D转换必须注意：1. 采样率，必须满⾜采样定理2. 量化等级，取决于精度要求在数据采集过程中，⼀般我们会进⾏⼀些预处理过程，如1. 去噪声：消除或减少模式采集中的噪声及其它⼲扰，提⾼信杂⽐(信噪⽐)2. 去模糊：消除或减少数据图像模糊及⼏何失真，提⾼清晰度3. 模式结构转换：例如把⾮线性模式转变为线性模式，以利于后续处理，等等预处理的⽅法包括: 滤波，变换，编码，归⼀化等特征提取/选择的⽬的：降低维数，减少内存消耗，使分类错误减⼩分类: 把特征空间划分成类空间，影响分类错误率的因数：1. 分类⽅法2. 分类器的设计3. 提取的特征4. 样本质量模式识别的主流技术有：1. 统计模式识别2. 结构模式识别3. 模糊模式识别4. ⼈⼯神经⽹络⽅法5. ⼈⼯智能⽅法6. ⼦空间法统计模式识别直接利⽤各类的分布特征或隐含地利⽤概率密度函数、后验概率等概念进⾏分类识别。
基本的技术有聚类分析、判别类域代数界⾯法、统计决策法、最近邻法等。
结构模式识别将对象分解为若⼲基本单元，即基元；其结构关系可以⽤字符串或图来表⽰，即句⼦；通过对句⼦进⾏句法分析，根据⽂法⽽决定其类别。
第1章模式识别绪论-西安电子科技大学.ppt
第1章 绪论
3. 模糊模式识别 模式识别的实质就是判定观察对象(元素)和模式类(集 合)之间的从属关系。 传统的集合论中, 元素和集合的关系 是非常绝对的, 要么属于, 要么不属于, 两者必居其一, 而且 二者仅居其一, 绝不模棱两可。 基于传统的集合论的判决方 式称为硬判决, 其中, 待识别的对象只能是属于多类中的某 一类。
第1章 绪论
4. 模式类是指具有相似特性的模式的集合, 模式和模式类 的关系就是元素和集合的关系。 模式的分类过程, 事实上就 是判定表征观察对象的元素和指定集合的从属关系的过程。 当元素只和某个集合具有从属关系时, 就将该对象判属于该 集合对应的类; 当元素和多个集合具有从属关系时, 既可以 任选一类进行判决, 也可以拒绝判决; 当元素和任何一个集 合都不具有从属关系时, 不作分类判决, 即拒绝判决。
对于电信号, 一般可以用信号处理的方法进行处理, 包 括统计信号处理、 自适应信号处理和谱分析等技术, 其目 的在于抑制噪声或将信号转换成更便于识别的形式。
第1章 绪论
3. 特征提取和选择 在模式识别中, 需要先建立模式类, 对于给定的模式, 识别就是将其判属于某一个模式类的过程。 模式和模式类 能进行从属关系判决的前提条件是, 模式和模式类中的元 素具有相似的性质(或称特性)。 为此, 需要对模式信息进 行特性分析。 特性分析包含两个方面: 一个是分类特性的 选择; 另一个是特性表达方法的选择。
第1章 绪论
结构模式识别把观察对象表达为一个由基元组成的句子; 将模式类表达为由有限或无限个具有相似结构特性的模式组 成的集合。 基元构成模式所遵循的规则即为文法, 或称句法。 与统计模式识别类似, 用已知类别的训练样本进行学习, 产生 该类或至少是这些样本的文法, 这个学习和训练过程称为文 法推断。 因此, 结构模式识别又称为句法模式识别。
模式识别课件第一章 绪论
Machine Perception
模式识别的发展史
1929年 G. Tauschek发明阅读机，能够阅读0-9 的数字。
30年代 Fisher提出统计分类理论，奠定了统计 模式识别的基础。
60～70年代，统计模式识别发展很快，但由于 被识别的模式愈来愈复杂，特征也愈多，出现 “维数灾难”。
2020/4/16
References
[1] Richard O. Duda, Peter E. Hart, David G. Stork, Pattern Classification, 2nd Edition, John Wiley & Sons, Inc. 2019
(《模式分类》， 李宏东 姚天翔等 译，北京：机械工 业出版社，2003 年9月
➢ Machine Perception ➢ An Example ➢ Pattern Recognition Systems ➢ The Design Cycle ➢ Learning and Adaptation ➢ Methods of Pattern Recognition ➢ Conclusion
2020/4/16
Machine Percepti源自nBuild a machine that can recognize patterns:
• Speech recognition • Fingerprint identification • OCR (Optical Character Recognition) • DNA sequence identification
式识别理论得到了较广泛的应用。 80年代 Hopfield提出神经元网络模型理论。近
些年人工神经元网络在模式识别和人工智能上 得到较广泛的应用。 90年代小样本学习理论，支持向量机也受到了 很大的重视。
机器学习与模式识别-第1章_绪论
统计方法 句法方法 神经网络
分类错误 接受错误 均方误差错误
30
1.5 模式识别的难点 利用计算机实现人的感知功能 不可避免地遇到许多问题.
来自于模式 来自于算法的限制 ……
31
人脸识别的问题
/hi/english/in_depth/americas /2000/us_elections
11
模式识别的国内、国际学术组织
• 1973年 IEEE发起了第一次关于模式识别 的国际会议“ICPR”，成立了国际模式识 别协会---“IAPR”，每2年召开一次国际 学术会议。 • 1977年 IEEE的计算机学会成立了模式分 析与机器智能（PAMI）委员会，每2年 召开一次模式识别与图象处理学术会议。 • 国内的组织有电子学会，通信学会，自 动化协会，计算机学会、中文信息学 会….。
36
变化是绝对的,不变是相对的, 模式识别的本质(奥妙)在于获得模式的 不变特征进行正确分类!!! 让计算机做得更好!
37
模式识别的一些基本题
1)模式类的紧致性 假设同一类的各个模式在该空间中组成一个紧致集。 任何一点可以均匀地过度到同一集中的另外一点，而在过度 中的所有各点都仍然属于这个紧致集即属于同一模式类。 各点在任意方向有某些不大的移动（微小的变形）时它仍然 属于这个集合。
38
假如每个模式类都满足紧致性假设，则解 决了模式识别的一个原则性的困难。
39
☉☉☉☉ ◆◆◆◆ ☉☉☉☉ ◆◆◆◆ ☉☉☉☉ ◆◆◆◆ a 紧致性好 ☉☉☉☉ ◆◆◆◆ ☉☉ ◆◆◆◆ ☉☉☉☉ ◆◆◆◆ b 紧致性中
◆☉◆ ☉◆☉◆☉ ☉◆☉◆☉ ◆☉◆ ☉◆☉☉◆☉◆◆☉ c 紧致性差
40
2324一个具体的模式识别系统模式模式1模式模式2模式模式3模式模式4模式模式5分类分类识别识别结果结果特征特征抽取抽取预处理预处理特征提取特征提取特征匹配特征匹配识别算法识别算法活体活体检测检测图像获取图像获取图像图像获取获取2514模式识别的常用方法模板匹配统计方法句法方法神经网络26模板匹配首先对每个类别建立一个或多个模板输入样本和数据库中每个类别的模版进行比较求相关或距离根据相关性或距离大小进行决策优点
机器学习与模式识别
机器学习与模式识别机器学习和模式识别是计算机科学领域中重要的技术和研究方向。
机器学习是一种通过对数据进行分析和学习，以自动发现数据中的模式和规律，并利用这些模式和规律进行预测和决策的方法。
而模式识别是指通过分析和识别数据中的模式和特征，从中提取有效信息，进行分类、识别和推断等任务的过程。
第一部分：机器学习基础1. 机器学习的定义与分类机器学习是指通过算法和模型让计算机系统自动地从数据中学习，以便做出预测和决策。
根据监督学习、无监督学习和强化学习的不同，机器学习可以分为三类。
2. 监督学习监督学习是一种通过给定输入和对应的输出来建立模型的方法。
它通过训练数据集中的样本和标签，学习到输入和输出之间的映射关系，从而对未知数据进行预测。
3. 无监督学习无监督学习是一种通过对数据中的结构和模式进行建模来实现学习的方法。
它不依赖于预先标记的数据，而是通过对数据的统计分析和聚类等方法来揭示数据的内在关系。
4. 强化学习强化学习是一种通过试错的方式从环境中学习最优策略的方法。
在强化学习中，代理通过观察环境的状态和执行动作，从环境中获得奖励信号，并通过修改策略来优化奖励信号。
第二部分：模式识别基础1. 模式识别的定义和应用领域模式识别是一种通过对数据模式和特征进行分析和识别，从中提取有效信息的方法。
它广泛应用于图像识别、语音识别、数据挖掘等领域。
2. 特征提取与选择特征提取是指从数据中选择和提取出对模式识别任务有意义的特征。
特征选择则是在所有特征中选择对识别效果最好的子集。
3. 模式分类与识别模式分类是指将输入数据分到不同的类别中的过程，而模式识别则是指从训练好的模型中识别出新的未知模式的过程。
第三部分：机器学习与模式识别的应用1. 图像识别机器学习和模式识别在图像识别领域具有广泛的应用。
通过训练样本，可以建立模型来对图像进行分类、识别和分割等任务。
2. 语音识别机器学习和模式识别在语音识别领域也发挥着重要作用。
模式识别Chapter 1课件
Speech Recognition
PPT学习交流
Document Image Analysis
5
What is Pattern Recognition？
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6
What is Pattern Recognition？
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7
What is Pattern Recognition？
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49
Pattern Recognition System
输入与输出的映射关系
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50
Key Problems
• 预处理 • 特征提取 • 分类器设计
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Preprocessing
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Feature extraction/representation
• 电子邮件: prbjtu@ PW: bjtu2012
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Terms
✓ Patter class ✓ Intra-class variability ✓ Inter-class similarity ✓ Pattern class model
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71
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18
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Applications of Pattern Recognition
2007年1月1日上午9：33分 京B J9579 国贸桥2.8Km 处
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Steps
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22
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模式识别应用
模式识别与机器学习第一章
模式识别与机器学习第一章
模式识别与机器学习（Pattern Recognition and Machine Learning）是一本由Christopher M. Bishop撰写的经典教材，该书详细介绍了模式
识别和机器学习的基本原理和方法。
本书的第一章是《机器学习导论》（Introduction to Machine Learning），主要介绍了机器学习的基本概
念和一些重要的数学工具。
总的来说，第一章为读者提供了机器学习基本概念的全面介绍，为后
续章节的学习打下了牢固的基础。
本章内容深入浅出，既包括理论知识，
又有实际应用示例，使读者能够全面理解机器学习的原理和方法。
此外，
本章还提供了一些数学工具的介绍和解释，帮助读者更好地理解机器学习
中的数学原理。
总的来说，《模式识别与机器学习》第一章是一篇详细介绍机器学习
基本概念的重要章节。
它不仅为读者提供了机器学习的背景知识和基本概念，还为后续章节的学习打下了坚实的基础。
无论是初学者还是有一定机
器学习基础的人，阅读这一章都会受益匪浅。
机器学习与模式识别-教学大纲
《机器学习与模式识别》教学大纲课程编号：071243B课程类型：□通识教育必修课□通识教育选修课■专业必修课□专业选修课□学科基础课总学时：48讲课学时：32 实验（上机）学时：16学分：3适用对象：计算机科学与技术专业先修课程：程序设计基础与应用、数据结构、高等数学、算法导论一、教学目标《机器学习与算法导论》是计算机科学技术专业的一门专业选修课程。
本课程是面向计算机技术开设的专业选修课。
其教学重点是使学生掌握常见机器学习算法，包括算法的主要思想和基本步骤，并通过编程练习和典型应用实例加深了解；同时对机器学习的一般理论，如假设空间、采样理论、计算学习理论，以及无监督学习和强化学习有所了解。
模式识别部分是研究计算机模式识别的基本理论、方法和应用。
通过本课程的学习，使学生掌握模式识别的基本概念、基本原理、基本分析方法和算法，培养学生利用模式识别方法，运用技能解决本专业和相关领域的实际问题的能力。
学生通过本门课程的学习，能够对机器学习和模式识别的内容有一个较为全面的了解和认识，更深刻地理解机器学习的实质内容，使学生具备前沿的计算机技术必要的专业知识。
从而，为学生今后从事计算机技术应用与计算机技术前沿研究，以及相关领域的科学研究做好理论和技术上的准备。
目标1：通过对机器学习与模式识别基本概念、原理、和基本方法的讲解，让学生理解并掌握机器学习和模式识别的基本技术。
目标2：培养学生利用模式识别方法，运用技能解决本专业和相关领域的实际问题的能力。
目标3：鼓励学生运用知识解决各自学科的实际问题，培养他们的独立科研的能力和理论联系实际的能力。
二、教学内容及其与毕业要求的对应关系（黑体，小四号字）本课程主要介绍决策论与信息论基础、概率分布、回归的线性模型、分类的线性模型、核方法、支持向量机、图模型、混合模型和期望最大化、隐Markov 模型和条件随机场模型、统计决策方法、概率密度函数的估计、线性分类器、非线性分类器、其他分类方法、特征选择、特征提取、非监督模式识别、模式识别系统的评价等。
机器学习与模式识别-教学大纲
《机器学习与模式识别》教学大纲课程编号：071243B课程类型：□通识教育必修课□通识教育选修课■专业必修课□专业选修课□学科基础课总学时：48讲课学时：32 实验（上机）学时：16学分：3适用对象：计算机科学与技术专业先修课程：程序设计基础与应用、数据结构、高等数学、算法导论一、教学目标《机器学习与算法导论》是计算机科学技术专业的一门专业选修课程。
本课程是面向计算机技术开设的专业选修课。
其教学重点是使学生掌握常见机器学习算法，包括算法的主要思想和基本步骤，并通过编程练习和典型应用实例加深了解；同时对机器学习的一般理论，如假设空间、采样理论、计算学习理论，以及无监督学习和强化学习有所了解。
模式识别部分是研究计算机模式识别的基本理论、方法和应用。
通过本课程的学习，使学生掌握模式识别的基本概念、基本原理、基本分析方法和算法，培养学生利用模式识别方法，运用技能解决本专业和相关领域的实际问题的能力。
学生通过本门课程的学习，能够对机器学习和模式识别的内容有一个较为全面的了解和认识，更深刻地理解机器学习的实质内容，使学生具备前沿的计算机技术必要的专业知识。
从而，为学生今后从事计算机技术应用与计算机技术前沿研究，以及相关领域的科学研究做好理论和技术上的准备。
目标1：通过对机器学习与模式识别基本概念、原理、和基本方法的讲解，让学生理解并掌握机器学习和模式识别的基本技术。
目标2：培养学生利用模式识别方法，运用技能解决本专业和相关领域的实际问题的能力。
目标3：鼓励学生运用知识解决各自学科的实际问题，培养他们的独立科研的能力和理论联系实际的能力。
二、教学内容及其与毕业要求的对应关系（黑体，小四号字）本课程主要介绍决策论与信息论基础、概率分布、回归的线性模型、分类的线性模型、核方法、支持向量机、图模型、混合模型和期望最大化、隐Markov 模型和条件随机场模型、统计决策方法、概率密度函数的估计、线性分类器、非线性分类器、其他分类方法、特征选择、特征提取、非监督模式识别、模式识别系统的评价等。
机器学习第一章ppt课件
趣味时间
如何使用下列4个集合来组成一个歌曲推荐的学习问题？
S1 = [0,100] S2 = 所有可能的（用户，歌曲）数据对 S3 = 所有将用户因子&歌曲因子“相乘”的公式，
并通过这些因子所有可能的联系进行索引 S4 = 1,000,000个（用户，歌曲）数据对
（1）S1 = X，S2 = Y，S3 =H，S4 = D （2）S1 = Y，S2 = X，S3 =H，S4 = D （3）S1 = D，S2 = H，S3 =Y，S4 = X （4）S1 = X，S2 = D，S3 =Y，S4 = H
Seeing is Believing
药到病除，小于20步！！ （注意：为了更好观察使 xi >> x0 = 1）
眼见为实
药到病除，小于20步！！ （注意：为了更好观察使 xi >> x0 = 1）
眼见为实
药到病除，小于20步！！ （注意：为了更好观察使 xi >> x0 = 1）
眼见为实
药到病除，小于20步！！ （注意：为了更好观察使 xi >> x0 = 1）
回顾
讲义 1: 机器学习的问题 什么是机器学习? 机器学习的应用? 机器学习的组成? 机器学习与其它领域 讲义 2: 预测/分类的学习
什么是机器学习
•机器学习：通过数据进行经验计算来提高一些性能指标。 DATA ——> ML ——> 提高一些性能指标
机器学习的关键性质
1.存在一些“潜在模式”去学习
参考答案：2
正面加权关键字的出现增加了“垃圾邮件分数”，而这些关键字经常 出现在垃圾邮件中。
从 H 中选择 g
H = 一切可能的感知器，g = ?
模式识别与机器学习
模式识别与机器学习
模式识别与机器学习是构建机器智能的两个核心技术，它们是计算机
视觉，自然语言处理，机器学习和人工智能技术的重要组成部分。
模式识
别与机器学习的共同目标是设计用于提取和处理信息的算法，以有效地完
成特定任务。
模式识别通常用于从大量的原始数据中提取有用信息，而机
器学习则用于解决更复杂的任务，例如分类，聚类和预测。
模式识别是从原始数据中提取信息的过程，旨在识别出具有其中一种
特征的模式。
它可以用于识别图像中的物体，检测语音和文本之间的关系，以及分析复杂的信号和序列中的信息。
模式识别还可以用于检测不同事件
的可能性，从而进行分类和聚类。
模式识别算法可以使用不同的方法，包
括统计学，规则提取，以及机器学习算法。
机器学习是通过使用大量训练数据，分析模式，建立模型来完成机器
智能任务的算法。
它依赖于模式识别，以提取模型所需的特征，然后从训
练数据中学习如何解释这些特征，以获得有用的推断。
机器学习技术多种
多样，包括聚类，回归，极大似然估计，支持向量机，神经网络和深度学习。
模式识别与机器学习第一章
机构、会议、刊物
• 1973年 IEEE发起了第一次关于模式识别的国际会议 “ICPR‖（此后两年一次），成立了国际模式识别协会 ---―IAPR‖ • 1977年IEEE成立PAMI委员会，创立IEEE Trans. on PAMI，并支持ICCV、CVPR两个会议 • 1980年，CMU召开第一届机器学习国际研讨会，之后 逐渐发展成为国际机器学习学会（IMLS）举办的机器 学习国际会议ICML • 1986年，国际期刊Machine Learning创刊 • 其它刊物
什么是模式（Pattern）？
什么是模式？
• 广义地说，存在于时间和空间中可观察的物 体，如果我们可以区别它们是否相同或是否 相似，都可以称之为模式。 • 模式所指的不是事物本身，而是从事物获得 的信息，因此，模式往往表现为具有时间和 空间分布的信息。 • 模式的直观特性:
– 可观察性 – 可区分性 – 相似性
并采用逻辑结构或图结构作为机器内部描述。神经网络学习机 因理论缺陷转入低潮。
• 第三阶段是从70年代中叶至80年代中叶，称为复兴时 期。从学习单个概念扩展到学习多个概念，探索不同的学习策
略和方法（如模式方法推断）。
机器学习简史
• 机器学习的最新阶段始于1986年。机器学习有了更强的 研究手段和环境，出现了符号学习、神经网络学习、进 化学习和强化学习等。 • 机器学习已成为新的边缘学科并在高校形成一门课程。 它综合应用心理学、生物学和神经生理学以及数学、自 动化和计算机科学形成机器学习理论基础。 • 结合各种学习方法，取长补短的多种形式的集成学习系 统研究正在兴起。 • 各种学习方法（归纳学习、连接学习、强化学习）的应 用范围不断扩大，一部分已形成产品。神经网络连接学 习将在企业的智能管理与智能机器人运动规划中发挥作 用。
研究生《模式识别与机器学习》教学大纲--学位课
《模式识别与机器学习》教学大纲Pattern Recognition and Machine Learning第一部分大纲说明1. 课程代码：2. 课程性质：学位必修课3. 学时/学分：40/34. 课程目标：模式识别与机器学习研究计算机识别物体的机理，该课程的学习将为数据分析与处理以及人工智能等领域的学习打下基础。
本课程主要分为两大部分，第一部分主要介绍模式识别，包括模式识别的基本概念、基本原理、典型方法、实用技术以及有关研究的新成果，其目的是使学生掌握模式识别的基本概念和基本原理，了解模式识别在图像分析、语音识别和音频分类等领域的具体应用、存在的问题和发展前景。
第二部分主要介绍机器学习，包括多项式回归、正则方程、逻辑回归、神经网络、深度置信网络、卷积神经网络等，通过教学使学生掌握机器学习的基础理论，以及无监督学习和强化学习等；熟悉常见机器学习的常用算法，以及算法的主要思想和运用方法，并通过编程实践和典型应用实例加深了解。
5. 教学方式：课堂讲授、自学与讨论、课堂上机与实例项目相结合6. 考核方式：考试7. 先修课程：概率论、数字信号处理9. 教材及教学参考资料：（一）教材：《模式识别》第4版，Sergios T等编，电子工业出版社边肇祺，张学工等编著，《机器学习》，Peter Flach. 人民邮电出版社, 2016.（二）教学参考资料：[1]《模式分类》(英文版·第2版)， Richard O等编，机械工业出版社[2]《模式识别导论》，范九伦等编，西安电子科技大学出版社[3]《模式识别》第2版，边肇祺等编，清华大学出版社[4]《神经网络与机器学习（英文版·第3版）》. Haykin S. 机械工业出版社[5]《Deep Learning》. Ian Goodfellow, Yoshua Bengio and Aaron Courville. MIT Press第二部分教学内容和教学要求上篇模式识别第一章绪论教学内容：1.1模式与模式识别1.2模式识别的主要方法1.3监督模式识别与非监督模式识别1.4模式识别系统举例1.5模式识别系统的典型构成教学要求：了解模式识别的相关常识与概念，以及一些常用的研究方法。
模式识别第1章课件
1.4.3模式识别软件
目前来说，有很多软件可以指导设计模式识别系统，建立一 个模式识别系统要用到的相关软件有MATLAB、opencv 、 vc6.0等等
图1-6 MATLAB仿真示意图
第一章 绪论
1.1 模式识别的基本概念 1.2 特征描述 1.3 模式识别方法 1.4 模式识别工程设计
1.1 模式识别的基本概念
模式—通过信息的采集，形成的对一个对象的描述
模式类—模式所属的类别或同一类中的模式的总体
模式识别—利用计算机（或人为少量的干预）自动 地将待识别的事物分配到各个模式类中的技术
(1) 可靠性； (2) 样本数目足够多； (3) 样本数M与模式空间维数N的关系要满足M/N>3,最好M/N>10； 在选择训练集的实验中一般选择一些具有相同特征且特征明显的数据 样本作为训练集，这类样本能让分类器更快更有效的获得此类样本的特 性；
测试集：样本是未知的（没有标定的），需要用分类器进行 识别的，一般选择在设计分类系统没有使用过的独立的样本 即可。
聚类法：用某种相似性度量的方法将数据组分成所需要的各 组数据。主要有分层聚类法和迭代聚类法。
神经网络法：利用给定的样本，在学习过程中不断修正内部 连接权重和阈值，使实际输出与期望输出在一定误差范围内 相等。 BP(误差反传播算法)网络模型是模式识别应用最广 泛的网络之一 人工智能法： 应用专家系统、智能推理技术、不确定性推理 等智能算法，所获取样本进行识别。主要解决高复杂度，无 法建立准确的模型或者信息不准确、不确切等问题。
1.1 模式识别的基本概念
模式识别系统的组成
数据采集
预处理
特征提取 和选择
分类器设 计
分类决策
图1-1 模式识别系统的基本构成
第一章模式识别-绪论PPT课件
第18页/共46页
§1.4 模式识别系统的典型构成
（2）预处理
➢ 去除所获取信息中的噪声，增强有用的信息，及一切必要的使信 息纯化的处理过程。
• 待识别的模式：性别（男或女） • 测量的特征：身高和体重 • 训练样本：15名已知性别的样本特征
2. 模式与模式类：
模式：需要识别且可测量的对象的描述。 这些对象与实际的应用有关，如： 字符识别的模式——每个字符图像 人脸识别的模式——每幅人脸图像
模式类：当用一定的度量来衡量两个模式，而找不出它们之间的差别时， 它们在这种度量条件下属于同一等价类，就说它们是同一模式类。
➢ 例如：数字识别有10个类别，每个数字就是一个类。 ➢ 不同模式类之间是可以区分的，应有明确界限。
• 国内组织：中国自动化学会：模式识别与机器智能(PRMI)专业委 员会，1981年成立，IAPR成员组织；人工智能与模式识别专业委 员会；中国人工智能学会
• 国内学术机构：中科院模式识别国家重点实验室，中科院计算所，
模微式软识研别究学院科，位清置华 大 学 等 。
• 模式识别：计算机科学与电子工程交叉学科 • 中国：“控制科学与工程”一级学科
➢ 分类决策：分类器在分界形式及其具体参数都确定后，用相应的决策分界对 待分类样本进行分类决策的过程。
第21页/共46页
1.5 模式识别系统实例 模式识别系统实例（一）
• 19名男女同学进行体检，测量了身高和体重，但 件下）这4人是男是女？体检数值如下：
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• 安全
– 指纹识别、人脸识别、监视和报警系统
模式识别方法
• 模式识别系统的目标：在特征空间和解释空间 之间找到一种映射关系，这种映射也称之为假 说。
– 特征空间：从模式得到的对分类有用的度量、属性 或基元构成的空间。 – 解释空间：将c个类别表示为 其中 Ω 为所属类别的集合，称为解释空间。
• 机器学习的目标：针对某类任务T，用P衡量性 能，根据经验来学习和自我完善，提高性能。
引 言
课程对象
• 计算机应用技术专业硕士研究生的专业 核心课 • 计算机科学与技术、电子科学与技术、 自动化技术等学科硕士研究生的专业普 及课
相关的学科
• • • • • • • • • • • 统计学 概率论与数理统计 线性代数（矩阵计算） 形式语言 多元统计学习 最优化方法 图像处理 计算机视觉 人工智能 数据挖掘 控制论
机构、会议、刊物
• 1973年 IEEE发起了第一次关于模式识别的国际会议 “ICPR‖（此后两年一次），成立了国际模式识别协会 ---―IAPR‖ • 1977年IEEE成立PAMI委员会，创立IEEE Trans. on PAMI，并支持ICCV、CVPR两个会议 • 1980年，CMU召开第一届机器学习国际研讨会，之后 逐渐发展成为国际机器学习学会（IMLS）举办的机器 学习国际会议ICML • 1986年，国际期刊Machine Learning创刊 • 其它刊物
应用（举例）
• 生物学
– 自动细胞学、染色体特性研究、遗传研究
• 天文学
– 天文望远镜图像分析、自动光谱学
• 经济学
– 股票交易预测、企业行为分析
• 医学பைடு நூலகம்
– 心电图分析、脑电图分析、医学图像分析
应用（举例）
• 工程
– 产品缺陷检测、特征识别、语音识别、自 动导航系统、污染分析
• 军事
– 航空摄像分析、雷达和声纳信号检测和分 类、自动目标识别
题外话
• 基本：完成课程学习（作业），通过考试， 获得学分。 • 提高：能够将所学知识和内容用于课题研究， 解决实际问题，完成毕业论文。 • 飞跃：通过这门课程的学习，改进思维方式， 为将来的工作打好基础，终身受益。
参考文献
• R. Duda, P. Hart, D. Stork, Pattern Classification, second edition, 2000 （中译本：李宏东等译，模式分类，机械工业出版社，2004） • J.P.Marques de Sa, Pattern Recognition Concepts, Methods and Applications, Springer, New York, USA, 2002. • Christopher M. Bishop (2006)，Pattern Recognition and Machine Learning，Springer. • Trevor Hastie, Robert Tibshirani, and Jerome Friedman (2001)，The Elements of Statistical Learning，Springer. • 李航，统计学习基础，清华大学出版社，北京，2012。 • 张学工，模式识别（第三版），清华大学出版社，2010。 • 边肇祺，模式识别（第二版），清华大学出版社，2000。 • 蔡元龙，模式识别，西北电讯工程学院出版社，1986。
模式识别简史
• 1929年 G. Tauschek发明阅读机，能够阅读0-9的数字。 • 30年代 Fisher提出统计分类理论，奠定了统计模式识 别的基础。 • 50年代 Noam Chemsky 提出形式语言理论——傅京荪 提出句法结构模式识别。 • 60年代 L.A.Zadeh提出了模糊集理论，模糊模式识别 方法得以发展和应用。 • 80年代以Hopfield网、BP网为代表的神经网络模型导 致人工神经元网络复活，并在模式识别得到较广泛的 应用。 • 90年小样本学习理论，支持向量机也受到了很大的重 视。
监督学习
• 监督学习是从有标记的训练数据来推断 或建立一个模型，并依此模型推测新的 实例。 • 训练数据包括一套训练实例。在监督学 习中，每个实例都是由一个输入对象（ 通常为矢量）和一个期望的输出值（也 称为监督信号）组成。 • 一个最佳的模型将能够正确地决定那些 看不见的实例的标签。常用于分类和回 归。
模式识别与机器学习
黄庆明，兰艳艳，郭嘉丰，山世光 中国科学院大学计算机学院/中科院计算所 qmhuang@，lanyanyan@， guojiafeng@, sgshan@ 教师助教：李国荣（liguorong@） 李亮（liang.li@） 学生助教：黄俊（jun.huang@） 杨士杰（shijie.yang@） ……
• 目的：利用计算机对物理对象进行分类， 在错误概率最小的条件下，使识别的结 果尽量与客观物体相符合。 • Y = F(X)
– X的定义域取自特征集 – Y的值域为类别的标号集 – F是模式识别的判别方法
• 机器学习利用大量的训练数据可以获得 更好的预测结果。
机器学习的概念
• 机器学习：研究如何构造理论、算法 和计算机系统，让机器通过从数据中 学习后可以进行如下工作：分类和识 别事物、推理决策、预测未来等。 • Wiki: ―The design and development of algorithms that take as input empirical data and yield patterns or predictions that generated the data.‖
模式识别的概念
• 模式识别 – 直观，无所不在，“人以类 聚，物以群分”
– – – – 周围物体的认知：桌子、椅子 人的识别：张三、李四 声音的辨别：汽车、火车，狗叫、人语 气味的分辨：炸带鱼、红烧肉
• 人和动物的模式识别能力是极其平常的， 但对计算机来说却是非常困难的。
模式识别与机器学习的研究
– – – – Pattern Recognition (PR) Pattern Recognition Letters (PRL) Pattern Analysis and Application (PAA) Journal of Machine Learning Research (JMLR)
第一章 概论
模式识别简史
• 21世纪以来，模式识别研究呈现一些新特点
– 贝叶斯学习理论越来越多地用来解决具体的模式 识别和模型选择问题，产生了良好的分类性能。 – 传统的问题，如概率密度估计、特征选择、聚类 等不断受到新的关注，新的方法或改进/混合的方 法不断提出。 – 模式识别和机器学习相互渗透，特征提取和选择、 分类、聚类、半监督学习、深度学习等问题日益 成为二者共同关注的热点。 – 模式识别系统开始越来越多地用于现实生活，如 车牌识别、手写字符识别、生物特征识别等。
统计分类
• 基于概率统计模型得到各类别的特征向 量的分布，以取得分类的方法。 • 特征向量分布的获得是基于一个类别已 知的训练样本集。 • 是一种监督分类的方法，分类器是概念 驱动的。
结构模式识别
• 该方法通过考虑识别对象的各部分之间的联 系来达到识别分类的目的。 • 识别采用结构匹配的形式，通过计算一个匹 配程度值（matching score）来评估一个未知 的对象或未知对象某些部分与某种典型模式 的关系如何。 • 当成功地制定出了一组可以描述对象部分之 间关系的规则后，可以应用一种特殊的结构 模式识别方法 – 句法模式识别，来检查一个 模式基元的序列是否遵守某种规则，即句法 规则或语法。
无监督学习
• 无监督学习是我们不告诉计算机怎么做，而 是让它自己去学习怎样做一些事情。 • 无监督学习与监督学习的不同之处在于，事 先没有任何训练样本，需要直接对数据进行 建模，寻找数据的内在结构及规律，如类别 和聚类。 • 常用于聚类、概率密度估计。
主要分类和学习方法
• • • • • 数据聚类 统计分类 结构模式识别 神经网络 监督学习 • • • • • 无监督学习 半监督学习 集成学习 增强学习 深度学习
数据聚类
• 目标：用某种相似性度量的方法将原始 数据组织成有意义的和有用的各种数据 集。
• 是一种非监督学习的方法，解决方案是 数据驱动的。
并采用逻辑结构或图结构作为机器内部描述。神经网络学习机 因理论缺陷转入低潮。
• 第三阶段是从70年代中叶至80年代中叶，称为复兴时 期。从学习单个概念扩展到学习多个概念，探索不同的学习策
略和方法（如模式方法推断）。
机器学习简史
• 机器学习的最新阶段始于1986年。机器学习有了更强的 研究手段和环境，出现了符号学习、神经网络学习、进 化学习和强化学习等。 • 机器学习已成为新的边缘学科并在高校形成一门课程。 它综合应用心理学、生物学和神经生理学以及数学、自 动化和计算机科学形成机器学习理论基础。 • 结合各种学习方法，取长补短的多种形式的集成学习系 统研究正在兴起。 • 各种学习方法（归纳学习、连接学习、强化学习）的应 用范围不断扩大，一部分已形成产品。神经网络连接学 习将在企业的智能管理与智能机器人运动规划中发挥作 用。
神经网络
• 神经网络是受人脑组织的生理学启发而创立 的。 • 由一系列互相联系的、相同的单元（神经元） 组成。相互间的联系可以在不同的神经元之 间传递增强或抑制信号。 • 增强或抑制是通过调整神经元相互间联系的 权重系数来（weight）实现。 • 神经网络可以实现监督和非监督学习条件下 的分类。
什么是模式（Pattern）？
什么是模式？
• 广义地说，存在于时间和空间中可观察的物 体，如果我们可以区别它们是否相同或是否 相似，都可以称之为模式。 • 模式所指的不是事物本身，而是从事物获得 的信息，因此，模式往往表现为具有时间和 空间分布的信息。 • 模式的直观特性: