中科院 国科大 黄庆明 模式识别与机器学习 期末考点 复习共29页

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黄庆明 模式识别与机器学习 第三章 作业

黄庆明 模式识别与机器学习 第三章 作业
T d1(7)= w1 (7) x①=(-1 -1 -1)(-1 -1 1) =1
T
d2(7)= w2 (7) x①=(0 0 0)(-1 -1 1) =0
T
T
d3(7)= w3 (7) x①=(2 2 -2)(-1 -1 1) =-6
T
T
因 d1(7)>d2(7),d1(7)>d3(7),分类结果正确,故权向量不变。 由于第五、六、七次迭代中 x①、x②、x③均已正确分类,所以权向量的解为: T w1=(-1 -1 -1) T w2=(0 0 0) T w3=(2 2 -2) 三个判别函数: d1(x)=- x1 -x2-1 d2(x)=0 d3(x)=2x1+2x2-2
·采用梯度法和准则函数
J ( w, x, b)
1 8x
2
[( wT x b) wT x b ]2
式中实数 b>0,试导出两类模式的分类算法。
J 1 ( wT x b) | wT x b | * x - x * sign(wT x b) 2 w 4 | | x ||
用二次埃尔米特多项式的势函数算法求解以下模式的分类问题 ω1: {(0 1)T, (0 -1)T} ω2: {(1 0)T, (-1 0)T} (1)
1 ( x) 1 ( x1 , x2 ) H 0 ( x1 ) H 0 ( x2 ) 1 2 ( x) 2 ( x1 , x2 ) H 0 ( x1 ) H1 ( x2 ) 2 x2 3 ( x) 3 ( x1 , x2 ) H 0 ( x1 ) H 2 ( x2 ) 4 x22 2 4 ( x) 4 ( x1 , x2 ) H1 ( x1 ) H 0 ( x2 ) 2 x1 5 ( x) 5 ( x1 , x2 ) H1 ( x1 ) H1 ( x2 ) 4 x1 x2 6 ( x) 6 ( x1 , x2 ) H1 ( x1 ) H 2 ( x2 ) 2 x1 (4 x22 2) 7 ( x) 7 ( x1 , x2 ) H 2 ( x1 ) H 0 ( x2 ) 4 x12 2 8 ( x) 8 ( x1 , x2 ) H 2 ( x1 ) H1 ( x2 ) 2 x2 (4 x12 2) 9 ( x) 9 ( x1 , x2 ) H 2 ( x1 ) H 2 ( x2 ) (4 x12 2)(4 x22 2)

1模式识别与机器学习思考题及参考答案

1模式识别与机器学习思考题及参考答案

模式识别与机器学习期末考查思考题1:简述模式识别与机器学习研究的共同问题和各自的研究侧重点。

机器学习是研究让机器(计算机)从经验和数据获得知识或提高自身能力的科学。

机器学习和模式识别是分别从计算机科学和工程的角度发展起来的。

然而近年来,由于它们关心的很多共同问题(分类、聚类、特征选择、信息融合等),这两个领域的界限越来越模糊。

机器学习和模式识别的理论和方法可用来解决很多机器感知和信息处理的问题,其中包括图像/视频分析、(文本、语音、印刷、手写)文档分析、信息检索和网络搜索等。

近年来,机器学习和模式识别的研究吸引了越来越多的研究者,理论和方法的进步促进了工程应用中识别性能的明显提高。

机器学习:要使计算机具有知识一般有两种方法;一种是由知识工程师将有关的知识归纳、整理,并且表示为计算机可以接受、处理的方式输入计算机。

另一种是使计算机本身有获得知识的能力,它可以学习人类已有的知识,并且在实践过程中不总结、完善,这种方式称为机器学习。

机器学习的研究,主要在以下三个方面进行:一是研究人类学习的机理、人脑思维的过程;和机器学习的方法;以及建立针对具体任务的学习系统。

机器学习的研究是在信息科学、脑科学、神经心理学、逻辑学、模糊数学等多种学科基础上的。

依赖于这些学科而共同发展。

目前已经取得很大的进展,但还没有能完全解决问题。

模式识别:模式识别是研究如何使机器具有感知能力,主要研究视觉模式和听觉模式的识别。

如识别物体、地形、图像、字体(如签字)等。

在日常生活各方面以及军事上都有广大的用途。

近年来迅速发展起来应用模糊数学模式、人工神经网络模式的方法逐渐取代传统的用统计模式和结构模式的识别方法。

特别神经网络方法在模式识别中取得较大进展。

理解自然语言计算机如能“听懂”人的语言(如汉语、英语等),便可以直接用口语操作计算机,这将给人们带来极大的便利。

计算机理解自然语言的研究有以下三个目标:一是计算机能正确理解人类的自然语言输入的信息,并能正确答复(或响应)输入的信息。

模式识别与机器学习_作业_中科院_国科大_来源网络 (6)

模式识别与机器学习_作业_中科院_国科大_来源网络 (6)

Lecture5 答案作业一:写出上下文无关文法,其终止符集V T={a,b}能生成语言L(G)={ab,ba,aba,bab,abab,baba,…}答案:上下文无关文法:G=(V,T,S,P),V={S,A,B},T={a,b},P如下:S->aAb|aAba|bBa|bBabA->baA|∈B->abB|∈作业二:求一有限态自动机,它只能接受由“偶数个a”与/或“偶数个b”组成的任意字符串,例如:aa, bb, abab, abba, baba等。

答案:其中文法为:G=(V,T,S,P),V={S,A,B,C},T={a,b},P如下:S->aA|bBA->aS|bC|aB->aC|bS|bC->aB|bA其有限态自动机为:作业三:自己定义基元,用PDL文法生成0到5的字符,字符笔划用七划样式。

答案:文法G = (V N, V T, P, S),其中V N={S,S0,S1,S2,S3,S4,S5,A,B,C,D},V T={ a↓, b→, (, ),+,*,~,-},P:S->S0|S1|S2|S3|S4|S5,A->((~a+b)+a),B->((a+b)+~a),C->(b+a),D->((~b+a)+b) S0->A*B,S1->(a+a),S2->C+D,S3->((C-b)+a)-b,S4->((a+b)-a)+a,S5->D+a+(~b)作业四:试用树文法生成单位边长的立方体,定义三个基元为立方体的三种方向的边。

答案:对于该树状结构。

可以对应有一个上下文无关文法G=({S, A}, {$, a, b, c}, P, S)P: S->$AAA,A->aAA,A->bA,A->c,A->cAA,A->aA,A->b,A->bAA,A->cA,A->a则G T’=({S, A}, {$, a, b, c, (, )}, P’, S)P’: S->($AAA),A->(aAA),A->(bA),A->(c),A->(cAA),A->(aA),A->(b),A->(bAA), A->(cA),A->(a)由G生成:S=>$AAA=>$aAAAA=>$abAAAA=>$abcAAA=>$abccAA=>$abcccAAA=>$abcccaAAA =>$abcccabAA=>$abcccabbA=>$abcccabbbAA=>$abcccabbbcAA=>$abcccabbbcaA=>$abcc cabbbcaa由G T’生成:S=>($AAA)=>($(aAA)AA)=>($(a(bA)A)AA)=>($(a(b(c))A)AA)=>($(a(b(c))(c))AA)=>( $(a(b(c))(c))(cAA)A)=>($(a(b(c))(c))(c(aA)A)A)=>($(a(b(c))(c))(c(a(b))A)A)=>($( a(b(c))(c))(c(a(b))(b))A)=>($(a(b(c))(c))(c(a(b))(b))(bAA))=>($(a(b(c))(c))(c(a (b))(b))(b(cA)A))=>($(a(b(c))(c))(c(a(b))(b))(b(c(a))A))=>($(a(b(c))(c))(c(a(b) )(b))(b(c(a))(a)))作业五:给出字符串样本集为{aaacc, aaacb, aacc, bacb, aaa, abc, bb, cc}推断一个有限态文法。

模式识别基础复习资料

模式识别基础复习资料

Contents卷一、模式识别机经 (3)卷二、2008~2009秋_模式识别_张学工_期末B (5)卷三、2007~2008秋_模式识别_张学工_期末B (7)卷四、2007~2008秋_模式识别_张学工_期末A (10)卷五、2006~2007秋_模式识别_张学工_期末B (11)卷六、2005~2006秋_模式识别_张学工_期末 (12)卷七、2004~2005秋_模式识别_张学工_期末 (13)卷八、2003~2004秋_模式识别_张学工_期末 (14)卷九、1999~2000春_模式识别_张学工_期末 (14)附录、名词以及原理 ................................................... 错误!未定义书签。

卷一、模式识别机经1.设计最小错误率分类器:如果12(|)(|)P x P x ωω>则x 为1ω反之12(|)(|)P x P x ωω<则x 为2ω(特别的,当12(|)(|)P x P x ωω=,可以接受x 为任何一类也可以拒绝。

在连续情况下这种情况几乎完全不出现。

1122(|)()(|)(|)()(|)()i i i p x P P x p x P p x P ωωωωωωω=+,112212,(|)(|),(|)(|)when P x P x x when P x P x ωωωωωω>⎧∈⎨<⎩ 2.画图如下,红色表示1(|)P x ω([5,10]均匀分布的后验概率),蓝色表示2(|)P x ω(N(0,9)的后验概率)(注意图是错的——作者)(图是错的)3.最小错误分类器有许多局限性。

其一,其只考虑到错误率的限制,并未考虑到实际情况中不同错误的代价等等,为了克服这类局限性,学者们在最小错误率之外又设计了最小风险分类器、限定一类错误率令另一类错误率最小的分类器等;其二,其只能用于监督学习,要求已知分类情况,并且要满足I.I.D 条件即样本与总体分布相符;其三,其要求必须知道先验概率,许多实际问题的先验概率是难以得到的。

机器学习期末试题

机器学习期末试题

中国科学院大学课程编号:712008Z 试 题 专 用 纸 课程名称:机器学习任课教师:卿来云———-—-————-————-—————---———-—--————-——————--—-—姓名学号 成绩一、基础题(共36分)1、请描述极大似然估计MLE 和最大后验估计MAP 之间的区别。

请解释为什么MLE 比MAP 更容易过拟合。

(10分)2、在年度百花奖评奖揭晓之前,一位教授问80个电影系的学生,谁将分别获得8个奖项(如最佳导演、最佳男女主角等)。

评奖结果揭晓后,该教授计算每个学生的猜中率,同时也计算了所有80个学生投票的结果。

他发现所有人投票结果几乎比任何一个学生的结果正确率都高。

这种提高是偶然的吗?请解释原因。

(10分)3、假设给定如右数据集,其中A 、B 、C 为二值随机变量,y 为待预测的二值变量。

(a) 对一个新的输入A =0, B =0, C =1,朴素贝叶斯分类器将会怎样预测y ?(10分)(b) 假设你知道在给定类别的情况下A 、B 、C 是独立的随机变量,那么其他分类器(如Logstic回归、SVM 分类器等)会比朴素贝叶斯分类器表现更好吗?为什么?(注意:与上面给的数据集没有关系。

)(6分) 二、回归问题。

(共24分) 现有N 个训练样本的数据集(){}1,Ni i i x y ==,其中,i i x y 为实数.1. 我们首先用线性回归拟合数据。

为了测试我们的线性回归模型,我们随机选择一些样本作为训练样本,剩余样本作为测试样本。

现在我们慢慢增加训练样本的数目,那么随着训练样本数目的增加,平均训练误差和平均测试误差将会如何变化?为什么?(6分) 平均训练误差:A 、增加 B 、减小 平均测试误差:A 、增加 B 、减小2. 给定如下图(a)所示数据。

粗略看来这些数据不适合用线性回归模型表示。

因此我们采用如下模型:()exp i i i y wx ε=+,其中()~0,1i N ε。

中科院模式识别第二章 黄庆明

中科院模式识别第二章 黄庆明
• • • • 第一个聚类中心的位置 待分类模式样本的排列次序 距离阈值T的大小 样本分布的几何性质
2.3 基于试探的聚类搜索算法
2.3.1 按最近邻规则的简单试探法 • 讨论(续)
– 距离阈值T对聚类结果的影响
2.3 基于试探的聚类搜索算法
2.3.2 最大最小距离算法 • 基本思想:以试探类间欧Leabharlann 距离为最大 作为预选出聚类中心的条件。
2.2 模式相似性的测度和 聚类准则
2.2.2 聚类准则 • 试探方法 凭直观感觉或经验,针对实际问题定义一种 相似性测度的阈值,然后按最近邻规则指定 某些模式样本属于某一个聚类类别。
– 例如对欧氏距离,它反映了样本间的近邻性,但 将一个样本分到不同类别中的哪一个时,还必须 规定一个距离测度的阈值作为聚类的判别准则。
2.5.1 K-均值算法
• 思想:基于使聚类性能指标最小化,所 用的聚类准则函数是聚类集中每一个样 本点到该类中心的距离平方之和,并使 其最小化。 • 算法
2.5.1 K-均值算法
• [举例]
– 对如图模式 样本用K-均 值算法进行 分类
2.5.1 K-均值算法
• 讨论
– K-均值算法的结果受如下选择的影响:
2.2 模式相似性的测度和 聚类准则
2.2.2 聚类准则 • 聚类准则函数法
– 依据:由于聚类是将样本进行分类以使类别间可 分离性为最大,因此聚类准则应是反映类别间相 似性或分离性的函数; – 由于类别是由一个个样本组成的,因此一般来说 类别的可分离性和样本的可分离性是直接相关的; – 可以定义聚类准则函数为模式样本集{x}和模式类 别{Sj, j=1,2,…,c}的函数,从而使聚类分析转化为 寻找准则函数极值的最优化问题。

10-11学年第二学期期末考试《模式识别及其应用》试卷(B)(1)

10-11学年第二学期期末考试《模式识别及其应用》试卷(B)(1)

……………………………… 密 ……………………………… 封 ………………………………… 线 ……………………………… 安 徽 工 业 大 学 试 题 纸(二)
二 、 简答题 ( 任 选 四 个 小 题 作 答 , 每 小 题 5 分 , 共 3 0 分 ) (1)试说明应用线性判别函数方法和 Bayes 决策方法进行模式分类各自的前提是什么? (2)为什么要进行特征选择与特征提取?特征选择的基本原则是什么? (3)定性说明基于参数方法和非参数方法的概率密度估计有什么区别,用于模式识别各有什么优缺点。 (4)试给出线性分类器中,Fisher 准则、感知器准则和最小平方误差准则函数的具体定义形式。 (5)对于M 类( ω1 ,……, ωM )的分类问题,假设将第 j 类样本分到第 i 类的损失为 λij ,给定每一类的先验概率 P(ωi ) 和条件概率密度 p ( x ωi ) 。请用公 式叙述基于最小风险的贝叶斯决策过程,说明在什么情况下最小风险决策等价于最大后验概率决策。 (6)试说明基于统计方法的模式识别系统主要由哪几部分构成,各有什么功能?
(4)设 ωmax 为类别状态,此时对所有的 i ( i =1 ,…, c ) ,有 P(ωmax x ) ≥ P(ωi x) , ①证明 P(ωmax x ) ≥1 c ; ②证明对于最小错误率的 Bayes 决策规则,平均误差概率为 P(e ) =1− ∫ P(ωmax x ) p ( x )d x ; ③利用这两个结论证明 P (e ) ≤ (c −1) c 。
……………………………… 密……………………………… 封 ………………………………… 线 ……………………………… 安
三、非主观题: 本大题 8 分) ( 似然比决策准则为:若 l ( x ) =

模式识别期末复习总结

模式识别期末复习总结

1、贝叶斯分类器贝叶斯分类器的定义:在具有模式的完整统计知识的条件下,按照贝叶斯决策理论进行设计的一种最优分类器。

贝叶斯分类器的分类原理:通过某对象的先验概率,利用贝叶斯公式计算出其后验概率,即该对象属于某一类的概率,选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。

贝叶斯分类器是各种分类器中分类错误概率最小或者在预先给定代价的情况下平均风险最小的分类器。

贝叶斯的公式:什么情况下使用贝叶斯分类器:对先验概率和类概率密度有充分的先验知识,或者有足够多的样本,可以较好的进行概率密度估计,如果这些条件不满足,则采用最优方法设计出的分类器往往不具有最优性质。

2、K近邻法kNN算法的核心思想:如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别,并具有这个类别上样本的特性。

假设有N个已知样本分属c个类,考察新样本x在这些样本中的前K个近邻,设其中有个属于类,则类的判别函数就是决策规则:若则∈什么情况下使用K近邻法:kNN只是确定一种决策原则,在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别,并不需要利用已知数据事先训练出一个判别函数,这种方法不需要太多的先验知识。

在样本数量不足时,KNN法通常也可以得到不错的结果。

但是这种决策算法需要始终存储所有的已知样本,并将每一个新样本与所有已知样本进行比较和排序,其计算和存储的成本都很大。

对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说,kNN方法较其他方法更为适合。

3、PCA和LDA的区别Principal Components Analysis(PCA):uses a signal representation criterionLinear Discriminant Analysis(LDA):uses a signal classification criterionLDA:线性判别分析,一种分类方法。

它寻找线性分类器最佳的法线向量方向,将高维数据投影到一维空间,使两类样本在该方向上的投影满足类内尽可能密集,类间尽可能分开。

模式识别期末考试复习

模式识别期末考试复习

题型:1.填空题5题填空题2.名词解释4题3.问答题4题4.计算作图题3题5.综合计算题1题备注1:没有整理第一章和第六章,老师说不考的备注2:非线性判别函数相关概念P69概率相关定义、性质、公式P83以后最小错误率贝叶斯决策公式P85最小风险贝叶斯P86正态贝叶斯P90综合计算有可能是第六次作业一、填空题物以类聚人以群分体现的是聚类分析的基本思想。

模式识别分类:1.从实现方法来分模式识别分为监督分类和非监督分类;2.从理论上来分,有统计模式识别,统计模式识别,模糊模式识别,神经网络模式识别法聚类分析是按照不同对象之间的差异,根据距离函数的规律做模式分类的。

模式的特性:可观察性、可区分性、相似性模式识别的任务:一是研究生物体(包括人)是如何感知对象的,二是如何用计算机实现模式识别的理论和方法。

计算机的发展方向:1.神经网络计算机--模拟人的大脑思维;2.生物计算机--运用生物工程技术、蛋白分子作芯片;3.光计算机--用光作为信息载体,通过对光的处理来完成对信息的处理。

训练学习方法:监督学习、无监督学习(无先验知识,甚至类别数也未知)。

统计模式识别有:1.聚类分析法(非监督);2.判决函数法/几何分类法(监督);3.基于统计决策的概率分类法 - 以模式集在特征空间中分布的类概率密度函数为基础,对总体特征进行研究,以取得分类的方法数据的标准化目的:消除各个分量之间数值范围大小对算法的影响模式识别系统的基本构成:书P7聚类过程遵循的基本步骤:特征选择;近邻测度;聚类准则;聚类算法;结果验证;结果判定。

相似测度基础:以两矢量的方向是否相近作为考虑的基础,矢量长度并不重要。

确定聚类准则的两种方式:阈值准则,函数准则基于距离阈值的聚类算法——分解聚类:近邻聚类法;最大最小距离聚类法类间距离计算准则:1)最短距离法2)最长距离法 3)中间距离法4)重心法5)类平均距离法6)离差平方和法P24系统聚类法——合并的思想用于随机模式分类识别的方法,通常称为贝叶斯判决。

模式识别期末复习笔记

模式识别期末复习笔记

模式识别期末复习笔记模式识别ch2 贝叶斯决策1.贝叶斯公式2.贝叶斯决策的特例a)先验概率相同(均匀先验概率):决策仅依赖于类条件概率密度b)类条件概率密度相同:决策仅依赖于先验概率3.计算题(医学测试⽅法)4.计算题(车⾝⾼低)5.贝叶斯决策的最优性a)最⼩化误差概率的⾓度i.每次均选择概率⼤的类做判断结果,因此错误概率永远是最⼩的b)最⼩化风险的⾓度i.每次均选择条件风险最⼩的结果,因此总风险最⼩6.对于两类分类问题,最⼩风险贝叶斯决策a)可以基于似然⽐进⾏决策b)p(x|ω1)p(x|ω2)≥λ12?λ22λ21?λ11p(ω2)p(ω1)则判断为1类,否则为2类c)似然⽐超过某个阈值(θ),那么可判决为ω1类7.0-1损失(误判是等价的):最⼩化风险就是最⼤化后验,也就是选择后验最⼤的a)最⼩化误差概率与最⼩化风险等价,即选择最⼤后验的分类,即满⾜最⼩误差概率,也满⾜最⼩风险8.先验概率未知时如何设计风险最⼩的分类器?a)使先验概率取任意值时的总风险的最坏情况尽可能⼩b)极⼩化极⼤准则:i.极⼩化指的是贝叶斯风险,因为它是总风险的最⼩值ii.极⼤化指的是使贝叶斯风险达到最⼤iii.贝叶斯风险是和先验有关的,其最⼤也就是其极值,就是导数等于0 的时候c)极⼩化极⼤风险是最坏的贝叶斯风险9.从最⼩化误差概率的意义上讲,贝叶斯是最优的;贝叶斯决策得到的总风险也是最⼩的10.判别函数a)对于两类分类,根据判别函数的正负进⾏类的判断;对于多类问题,两两组成两类问题b)两类问题下:g(x)=g1(x)?g2(x)i.若g(x)≥0,即g1(x)≥g2(x),则判断为1类,否则为2类c)g1(x),g2(x)的设计i.最⼩总风险贝叶斯分类器1.g1(x)=?R(α1|x),风险的相反数ii.最⼩误差概率贝叶斯分类器1. g 1(x )=p (ω1|x )2. g 1(x )=p (x|ω1)p (ω1)3. g 1(x )=log(p (x|ω1))+log(p (ω1))11.12. 计算题(决策边界为何下偏)ch3 参数估计1. 模式分类的途径(截图)2. 当可⽤数据很多以⾄于减轻了先验知识的作⽤时,贝叶斯估计可退化为最⼤似然估计。

中科院 国科大 黄庆明 模式识别与机器学习 期末考点 复习

中科院 国科大 黄庆明 模式识别与机器学习 期末考点 复习
◦ SMO: Sequential Minimal



SVR:一般形式及其对偶问题 Multi-class SVM:一对多。 VC dimension:一般而言, VC 维 越大, 学习能力就 越强,学习也越复杂;可以通过 VC 维 计算学习风 险的上界



概念 K-means:形式化,思想 高斯混合模型及EM算法(思想,步骤)

模式识别系统的基本构成
数据 获取 预处理
分类器设 计
特征提取和 选择
分类决 策

机器学习的基本构成
环境 学习 知识库 执行与评价







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

在贝叶斯分类器中,构造分类器需要知道类概率密 度函数。

流形学习
◦ ◦ ◦ ◦ ◦ Multidimensional Scaling(MDS): 点对距离 Kernel PCA Isomap:保持内在几何结构(测地距离) LLE:映射到低维空间时要保持局部线性结构 LPP:保持局部结构
半监督学习 假设:平滑假设 Disagreement-based 方法:Co-training Low-density separation方法:transductive SVM Graph-based SSL:加入不同的正则项得到不同的 方法

分类方法
◦ 感知器算法:
perceptron criterion 随机梯度下降求解 缺点

分类方法
◦ Logistic regression
MLE+SGD求解 多类logistic regression: Cross Entropy Loss Function

中科院_黄庆明_模式识别_考试试卷总结_国科大

中科院_黄庆明_模式识别_考试试卷总结_国科大



k j
来计算:
kh
w
hj
k j
j
因此,算出
kh
后,

k h
也就求出了。
如果前面还有隐蔽层,用

k h
再按上述方法计算
kl


k l
,以此类
推,一直将输出误差δ一层一层推算到第一隐蔽层为止。各层的δ
求得后,各层的加权调节量即可按上述公式求得。由于误差

k j
相当
于由输出向输入反向传播,所以这种训练算法成为误差反传算法
第四步:返回第二步,重复计算及合并,直到得到满意的分类结
果。(如:达到所需的聚类数目,或 D(n)中的最小分量超过给定阈值
D 等。)
聚类准则函数
(1)最短距离法:设 H 和 K 是两个聚类,则两类间的最短距离定义
为:
DH,K min{ d u,v}, u H, v K 其中,du,v 表示 H 类中的样本 xu 和 K 类中的样本 xv 之间的距离, DH,K 表示 H 类中的所有样本和 K 类中的所有样本之间的最小距 离。
k j

y
k j
)
2

1 2
{T
k j
k, j
F[
h
whj F (
i
wih xik )]}2
为了使误差函数最小,用梯度下降法求得最优的加权,权值先从
输出层开始修正,然后依次修正前层权值,因此含有反传的含义。
根据梯度下降法,由隐蔽层到输出层的连接的加权调节量为:
w
hj


E w hj
模式试卷总结
一、 模式
1.什么是模式: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。 2.模式的直观特性:可观察性、可区分性、相似性 3.模式识别的分类:监督学习、概念驱动或归纳假说;非监督学习、数据驱动或 演绎假说。 4.模式分类的主要方法:数据聚类、统计分类、结构模式识别、神经网络。

中科院计算机学院现代信息检索复习

中科院计算机学院现代信息检索复习

第五章 特征选择与提取
• 特征选择的概念
– 所谓特征选择,就是从n个度量值集合中, 按某一准则选取出供分类用的子集,作为 降维(m维,m<n)的分类特征;
• 特征提取的概念
– 所谓特征提取,就是通过某种变换,从n个 度量值集合中产生m个特征 (m<n) ,作为新 的分类特征(或称为二次特征);
• 目的
• 第二类势函数
– 双变量的对称函数
• 实例
• 决策树简介
– 概念 – 二叉树
第四章 统计判别
• 作为统计判别问题的模式分类
– 贝叶斯判别原则 – 贝叶斯最小风险判别
• 正态分布模式的贝叶斯分类器
– M种模式类别的多变量正态类密度函数
– 两类问题且其类模式都是正态分布的特殊 情况
• 模式分布密度的协方差矩阵不等 • 模式分布密度的协方差矩阵相等 • 实例
– 普通的无指导信号的训练过程 – 一种常用的无指导学习方法
• 竞争学习,包括:
– 竞争过程的权值调整 — 最佳匹配 – 竞争过程的网络组织 — 胜者为王
– 一种典型的自组织网络
• Hamming网络
– Kohonen网络
• 网络的拓扑结构 • 网络自组织算法
第六章 人工神经网络
• 人工神经网络的应用开发设计
• 系统聚类法
– 算法
• 几种距离计算准则:最小距离准则
– 实例
• 动态聚类法
– K-均值算法
• 算法和实例
– ISODATA算法
• 基本步骤和思路 • 算法和实例
第三章 判别函数
• 线性判别函数
– 用判别函数分类的概念 – 线性判别函数的一般形式和分类问题
• 两类情况: • 多类情况:三种多类情况
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