10 北航6系研究生课程 机器学习 课件 张兆翔
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机器学习及应用第1章导论课件
供相应的判断，比如计算机能够正确分类一封新邮件是否是垃圾邮件。
机器学习是研究学习算法的学问，机器学习的过程是从大量数据中自动地
寻找有用模型的过程。
1.2 基本术语
要进行机器学习，首先需要有数据。
如手写体数字识别:每个数字对应一
个28像素×28像素的灰度图像，每
一幅数字图像可以表示为一个由
784个实数组成的向量。
个属性描述，则每个样本 = 1 ; 2 ; ⋯ ; 是d维属性空间中的一个
向量， ∈ ，其中 是 在第j个属性上的取值，d称为样本 的维数
（Dimensionality）。
1.2 基本术语
机器学习的方法试图从数据中寻找特定的模型，这种从数据中学得模型的
的，则它是一个真正例；如果对正实例的预测是负的，则它是一个假负例。对于一个
负实例，如果预测也是负的，则它是一个真负例；如果将负实例预测为正的，则它是
一个假正例。在二分类问题中有两种类型的错误，即假正例和假负例。
例如，对于身份认证应用，用户通过声音登录他的账户。假正例是错误地允许冒名顶
替者（模仿真实用户的声音）登录，而假负例是拒绝合法用户。
纳是从特殊到一般的“泛化”过程；演绎是从一般到特殊的“特化”过程；
狭义的归纳学习也称概念学习（Concept Learning）；
在学习目标概念时，必须提供一套训练样例（Training Examples），每个
样例为中的一个实例以及它的目标概念值 。经常可以用序偶
, 来描述训练样例，表示包含了实例和目标概念值 。
使用的训练数据是一个随机样本。也就是说，对于相同的应用，如果多次收集数据，
则将得到稍微不同的数据集，拟合的h也稍微不同，并且具有稍微不同的验证误差。
机器学习是研究学习算法的学问，机器学习的过程是从大量数据中自动地
寻找有用模型的过程。
1.2 基本术语
要进行机器学习，首先需要有数据。
如手写体数字识别:每个数字对应一
个28像素×28像素的灰度图像，每
一幅数字图像可以表示为一个由
784个实数组成的向量。
个属性描述，则每个样本 = 1 ; 2 ; ⋯ ; 是d维属性空间中的一个
向量， ∈ ，其中 是 在第j个属性上的取值，d称为样本 的维数
（Dimensionality）。
1.2 基本术语
机器学习的方法试图从数据中寻找特定的模型，这种从数据中学得模型的
的，则它是一个真正例；如果对正实例的预测是负的，则它是一个假负例。对于一个
负实例，如果预测也是负的，则它是一个真负例；如果将负实例预测为正的，则它是
一个假正例。在二分类问题中有两种类型的错误，即假正例和假负例。
例如，对于身份认证应用，用户通过声音登录他的账户。假正例是错误地允许冒名顶
替者（模仿真实用户的声音）登录，而假负例是拒绝合法用户。
纳是从特殊到一般的“泛化”过程；演绎是从一般到特殊的“特化”过程；
狭义的归纳学习也称概念学习（Concept Learning）；
在学习目标概念时，必须提供一套训练样例（Training Examples），每个
样例为中的一个实例以及它的目标概念值 。经常可以用序偶
, 来描述训练样例，表示包含了实例和目标概念值 。
使用的训练数据是一个随机样本。也就是说，对于相同的应用，如果多次收集数据，
则将得到稍微不同的数据集，拟合的h也稍微不同，并且具有稍微不同的验证误差。
机器学习ppt课件
朴素贝叶斯的主要应用有文本分类、垃圾文本过滤，情感判别，多 分类实时预测等。
编辑版pppt
30
5. 决策树：构造熵值下降最快的分类树
• 一个简单的场景： 相亲时，可能首先检测相亲对方是否有时间。如果有，则考虑进一步 接触，再观察其是否有上进心，如果没有，直接Say Goodbye。如果有，
则在看帅不帅，帅的可以列入候选名单。
与日俱增的神经网络规模
• 自从引入隐藏单元，人工神经网络的规模 大约每 2.4 年翻一倍。
•
1.
感知机
（Rosenb编la辑版ttpp,pt
1958,
1962）；2.
自 43
• 目前深度学习的应用十分广泛，例如图像识别、语音识别、 机器翻译、自动驾驶、金融风控、智能机器人等。
编辑版pppt
44
五 算法案例介绍
编辑版pppt
32
进一步增加难度，当球没有明确的分界线，用一条直线已 经无法将球分开，该怎么解决？
SVM 可应用于垃圾邮件识别、手写识别、文本分类、选股等。
编辑版pppt
33
7. K-means：计算质心，聚类无标签数据
• 在上面介绍的分类算法中，需要被分类的数据集已经有标记，例如数 据集已经标记为○或者×，通过学习出假设函数对这两类数据进行划 分。而对于没有标记的数据集，希望能有一种算法能够自动的将相同 元素分为紧密关系的子集或簇，这就是聚类算法。
5
大数据特征定义
编辑版pppt
6
大数据时代要具备大数据思维
维克托·迈尔-舍恩伯格认为：
1-需要全部数据样本而不是抽样; 2-关注效率而不是精确度; 3-关注相关性而不是因果关系。
大数据并不在“大”，而在于“有用”。 价值含量、挖掘成本比数量更为重要。
机器学习第04讲课件
0 0
1
f ( )
0
(a)
f ( )
1
f ( )
1
0
1 (b) y f () 0
0 0
f ( )
1
0
(c)
yf()11e
0
-1 (d)
yf()11ee
9
一是作为领导干部一定要树立正确的 权力观 和科学 的发展 观，权 力必须 为职工 群众谋 利益， 绝不能 为个人 或少数 人谋取 私利
神经网络的拓扑结构
W0=W0+ α * 1*Err=-0.7+0.1*1*1=-0.6;
23
一是作为领导干部一定要树立正确的 权力观 和科学 的发展 观，权 力必须 为职工 群众谋 利益， 绝不能 为个人 或少数 人谋取 私利
0
1
一个简单例子
0
1
x 0 0.5
y0
= -0.6 -0.6 0
0.3
x=0, y=0代入: v=0*0.5+0*0.3-0.6=-0.6; O=0; Err=T-O=0
0
1
一个简单例子
0
1
x1 y1
0.45
= -0.67 -0.3 0
0.32
x=1, y=1代入: v=1*0.4+1*0.2-0.9=-0.3; O=0; Err=T-O=1
W1=W1+ α * I1*Err=0.4+0.1*1*1=0.5;
W2=W2+ α * I2*Err=0.2+0.1*1*1=0.3;
2
一是作为领导干部一定要树立正确的 权力观 和科学 的发展 观，权 力必须 为职工 群众谋 利益， 绝不能 为个人 或少数 人谋取 私利
01 预备知识概述
机器学习课程介绍⏹张兆翔⏹zxzhang@⏹010‐82316297⏹新主楼G座1001房间课程介绍⏹计算机学院开设的专业选修课⏹32学时，2个学分⏹提升理论修养，掌握科研方法，结合实际问题，对科研和工程大有裨益教学方法⏹结合讲述机器学习的基本概念，基本方法和最前沿进展。
⏹注重理论与实践紧密结合，通过实例讲述机器学习的实际应用。
⏹避免引用过多的、繁琐的数学推导。
教学任务⏹掌握机器学的基本理论与进展。
⏹有效地运用所学知识和方法解决实际问题。
⏹为开展机器学习相关的科学研究和工程实践打下基础。
教材与参考资料⏹Pattern Recognition andMachine Learning⏹Christopher M. Bishop⏹机器学习⏹Tom M. Mitchell⏹Andrew Ng’s Lecture Notes⏹pdf内容预告⏹机器学习概述（1学时）⏹预备知识介绍（1学时）⏹回归的线性模型（2学时）⏹分类的线性模型（2学时）⏹神经网络和支持向量机（4学时）⏹核方法（2学时）⏹图模型（4学时）⏹混合模型和期望最大化（Expectation Maximization，EM）算法⏹随机模拟技术（4学时）⏹隐Markov模型和条件随机场模型（4学时）⏹模型的组合（4学时）第一讲绪论与预备知识什么是学习？⏹学习是人类的一种重要的智能行为。
然而对于学习，人类又显得既熟悉又陌生。
⏹“学习是系统所作的适应性变化，使得系统在下一次完成同样或类似的任务时更为有效”‐‐‐‐西蒙⏹“学习是构造或修改对于所经历事物的表示”‐‐‐‐Michalski⏹“学习是知识的获取”‐‐‐‐专家系统研究者举例说明手写数字识别什么是机器学习？基本假设：假设y=F(x)是问题世界的模型，z=N(x)是观测环境噪音，样本集是在噪音环境下，经过有限次观察，从问题世界获得的一组观测数据，记为，S(z, {xk, y k})。
它是问题世界所有可能观测数据的一个子集。
北航6系人工智能课件50
状态：描述问题中事物形状或状况的符号或数据结构。
状态空间：所有状态的全体构成的集合；用四元组（S, S0, O, G) 表示:
S: 非空状态子集，S0 = 初始状态（非空）。 G: 非空目标状态子集。 O: 操作算子集合，一个状态合法转换为另一个状态的描述规则
问题求解过程：隐含求一个普通有向图，节点 - 状态，边 – 算子
“或” 节点：若节点Ａ有边通向一组节点{{Ｂ１},{Ｂ2}，…{
Ｂn}}，问题Ａ的解决有待于子问题Ｂ１或Ｂ2或…或Ｂn中某一个子 问题的解决，则称 A 为“或” 节点。如图 b 所示。
a: A
A b:
…...
B1
B2
Bn
…...
B1
B2
Bn
问题空间法有关概念（2）
问题的解（解图）：从代表初始问题的节点出发，搜索到一个完 整的‘与或’ 子图，图中所有叶节点均满足问题求解的结束条件。
宽度优先搜索算法
Open 表为队 操 作： 先进先出！
1、S, A, D 2、A, D, B, D 3、D, B, A, E ………
宽度优先搜索算法
节点扩展 顺序
G
深度优先搜索算法
open := [S]; closed := [ ]; d = 深度限制值 while open ≠ [ ] do {
路径花费：设 C（ni，nj）为节点 ni 到 nj 这段路径（或弧线）的
花费。一条路径的花费等于连接这条路径各节点间所有弧线花费 值的总和。路径 ni → nj → t 的花费值C（ni，t）可递归计算如下:
C（ni，t）= C (ni，nj) + C（nj，t )。
问题求解基本原理
基于状态空间的盲目搜索算法:
状态空间：所有状态的全体构成的集合；用四元组（S, S0, O, G) 表示:
S: 非空状态子集，S0 = 初始状态（非空）。 G: 非空目标状态子集。 O: 操作算子集合，一个状态合法转换为另一个状态的描述规则
问题求解过程：隐含求一个普通有向图，节点 - 状态，边 – 算子
“或” 节点：若节点Ａ有边通向一组节点{{Ｂ１},{Ｂ2}，…{
Ｂn}}，问题Ａ的解决有待于子问题Ｂ１或Ｂ2或…或Ｂn中某一个子 问题的解决，则称 A 为“或” 节点。如图 b 所示。
a: A
A b:
…...
B1
B2
Bn
…...
B1
B2
Bn
问题空间法有关概念（2）
问题的解（解图）：从代表初始问题的节点出发，搜索到一个完 整的‘与或’ 子图，图中所有叶节点均满足问题求解的结束条件。
宽度优先搜索算法
Open 表为队 操 作： 先进先出！
1、S, A, D 2、A, D, B, D 3、D, B, A, E ………
宽度优先搜索算法
节点扩展 顺序
G
深度优先搜索算法
open := [S]; closed := [ ]; d = 深度限制值 while open ≠ [ ] do {
路径花费：设 C（ni，nj）为节点 ni 到 nj 这段路径（或弧线）的
花费。一条路径的花费等于连接这条路径各节点间所有弧线花费 值的总和。路径 ni → nj → t 的花费值C（ni，t）可递归计算如下:
C（ni，t）= C (ni，nj) + C（nj，t )。
问题求解基本原理
基于状态空间的盲目搜索算法:
机器学习入门课件
均方误差、均方根误差
针对回归问题，解释这些指标的含义和计算方法，以及它 们在评估模型性能时的作用。
超参数调优策略分享
网格搜索
01
介绍网格搜索的原理和实现方法，以及如何使用网格
搜索进行超参数调优。
随机搜索
02 详细解释随机搜索的原理和实现过程，以及它在超参
数调优中的应用场景。
贝叶斯优化
03
分享贝叶斯优化的基本思想和实现方法，以及它在寻
要点三
应用场景
适用于分类和回归问题，如客户分群 、股票价格预测等。
03
无监督学习算法
K-means聚类分析
算法原理
通过迭代的方式将数据划分为K个簇，使得每个簇内部的数据点尽 可能相似，而不同簇之间的数据点尽可能不同。
应用场景
图像分割、文档聚类、客户分群等。
优缺点
简单易懂，收敛速度快，但需要预先指定K值，对初始质心敏感， 容易陷入局部最优解。
算法原理
通过训练一个神经网络来学习数据的 有效表示，使得输出尽可能接近输入
，从而得到数据的压缩表示。
应用场景
数据降维、异常检测、生成模型等。
优缺点
可以学习到数据的非线性表示，具有 较强的泛化能力，但需要大量的数据
进行训练，且容易过拟合。
04
强化学习与深度学习简介
强化学习原理及应用场景
强化学习原理
决策树与随机森林
要点一
定义
决策树是一种基于树形结构的监督学 习算法，通过对特征进行选择和划分 来构建决策树，从而实现对目标变量 的预测和分类。随机森林是一种集成 学习方法，通过构建多个决策树的集 成模型来提高预测的准确性和稳定性 。
要点二
原理
决策树通过选择最优特征进行划分， 使得每个叶子节点对应的目标变量具 有相似的取值。随机森林通过引入随 机性和集成学习的思想，降低了单个 决策树的过拟合风险，提高了预测的 准确性和稳定性。
针对回归问题，解释这些指标的含义和计算方法，以及它 们在评估模型性能时的作用。
超参数调优策略分享
网格搜索
01
介绍网格搜索的原理和实现方法，以及如何使用网格
搜索进行超参数调优。
随机搜索
02 详细解释随机搜索的原理和实现过程，以及它在超参
数调优中的应用场景。
贝叶斯优化
03
分享贝叶斯优化的基本思想和实现方法，以及它在寻
要点三
应用场景
适用于分类和回归问题，如客户分群 、股票价格预测等。
03
无监督学习算法
K-means聚类分析
算法原理
通过迭代的方式将数据划分为K个簇，使得每个簇内部的数据点尽 可能相似，而不同簇之间的数据点尽可能不同。
应用场景
图像分割、文档聚类、客户分群等。
优缺点
简单易懂，收敛速度快，但需要预先指定K值，对初始质心敏感， 容易陷入局部最优解。
算法原理
通过训练一个神经网络来学习数据的 有效表示，使得输出尽可能接近输入
，从而得到数据的压缩表示。
应用场景
数据降维、异常检测、生成模型等。
优缺点
可以学习到数据的非线性表示，具有 较强的泛化能力，但需要大量的数据
进行训练，且容易过拟合。
04
强化学习与深度学习简介
强化学习原理及应用场景
强化学习原理
决策树与随机森林
要点一
定义
决策树是一种基于树形结构的监督学 习算法，通过对特征进行选择和划分 来构建决策树，从而实现对目标变量 的预测和分类。随机森林是一种集成 学习方法，通过构建多个决策树的集 成模型来提高预测的准确性和稳定性 。
要点二
原理
决策树通过选择最优特征进行划分， 使得每个叶子节点对应的目标变量具 有相似的取值。随机森林通过引入随 机性和集成学习的思想，降低了单个 决策树的过拟合风险，提高了预测的 准确性和稳定性。
《北航数理统计》课件
用于预测和解释二元和多元离散 型因变量。
模型评价与选择
对建立的统计模型进行评价和选择，以确定模型的有效性和适用性。
1 拟合优度
评价模型对样本数据的拟合程度和预测能力。
2 变量选择
选择对因变量解释力最强的自变量。
3 模型比较
比较不同模型的性能和适用性。
应用案例分析
数据分析
对收集到的数据进行统计分析和 解读。
《北航数理统计》PPT课件
北航数理统计PPT课件大纲： 1. 简介和目标 2. 统计学概述 3. 数据类型 4. 数据的收集和整理 5. 描述统计学 6. 统计推断 7. 参数估计 8. 假设检验 9. 单样本假设检验
综述：从数据到决策
统计学是一门研究数据收集、整理、分析和解释的科学。它帮助我们理解现 象背后的原因和规律，从而做出明智的决策。
样本统计量的分布，用于推断总体参数。
假设检验
通过统计方法，对研究假设进行验证和推断，判断实际观察或实验结果是否与假设一致。
类型
单样本假设检验 两样本假设检验 方差分析 相关性检验
回归分析
简单线性回归
通过一条直线来描述自变量和因 变量之间的关系。
多元线性回归
通过多个自变量来描述因变量的 变化。
逻辑回归
调研研究
通过问卷调查等方式收集数据， 进行统计分析。
生物统计
在生物医学领域中应用统计学方 法进行数据分析。
总结和展望
本课程通过介绍统计学的基础概念和方法，帮助学生掌握数据分析的基本技能，为他们未来的学术和职业发展 奠定基础。
准差。
3
数据分布
用于描述数据的分布形状，如正态分布、 偏态分布。
统计推断
假设检验
模型评价与选择
对建立的统计模型进行评价和选择，以确定模型的有效性和适用性。
1 拟合优度
评价模型对样本数据的拟合程度和预测能力。
2 变量选择
选择对因变量解释力最强的自变量。
3 模型比较
比较不同模型的性能和适用性。
应用案例分析
数据分析
对收集到的数据进行统计分析和 解读。
《北航数理统计》PPT课件
北航数理统计PPT课件大纲： 1. 简介和目标 2. 统计学概述 3. 数据类型 4. 数据的收集和整理 5. 描述统计学 6. 统计推断 7. 参数估计 8. 假设检验 9. 单样本假设检验
综述：从数据到决策
统计学是一门研究数据收集、整理、分析和解释的科学。它帮助我们理解现 象背后的原因和规律，从而做出明智的决策。
样本统计量的分布，用于推断总体参数。
假设检验
通过统计方法，对研究假设进行验证和推断，判断实际观察或实验结果是否与假设一致。
类型
单样本假设检验 两样本假设检验 方差分析 相关性检验
回归分析
简单线性回归
通过一条直线来描述自变量和因 变量之间的关系。
多元线性回归
通过多个自变量来描述因变量的 变化。
逻辑回归
调研研究
通过问卷调查等方式收集数据， 进行统计分析。
生物统计
在生物医学领域中应用统计学方 法进行数据分析。
总结和展望
本课程通过介绍统计学的基础概念和方法，帮助学生掌握数据分析的基本技能，为他们未来的学术和职业发展 奠定基础。
准差。
3
数据分布
用于描述数据的分布形状，如正态分布、 偏态分布。
统计推断
假设检验
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 = ?
机器学习入门ppt课件
朴素贝叶斯算法
朴素贝叶斯分类器：假定模型的的各个特征变量都是概率独立的，根据训练数据和分类标记的的联合分布概率来判定新数据的分类和回归值。优点：对于在小数据集上有显著特征的相关对象，朴素贝叶斯方法可对其进行快速分类场景举例：情感分析、消费者分类
机器学习应用的场景
1. 风控征信系统2. 客户关系与精准营销3. 推荐系统4. 自动驾驶5. 辅助医疗6. 人脸识别7. 语音识别8. 图像识别9. 机器翻译量化交易智能客服商业智能BI
机器学习的通用步骤
选择数据：将你的数据分成三组：训练数据、验证数据和测试数据 (训练效果，验证效果，泛化效果)
数据建模：使用训练数据来构建使用相关特征的模型 (特征：对分类或者回归结果有影响的数据属性，例如，表的字段) 特征工程。
训练模型：使用你的特征数据接入你的算法模型，来确定算法模型的类型，参数等。
测试模型：使用你的测试数据检查被训练并验证的模型的表现 (模型的评价标准 准确率，精确率，召回率等)
使用模型：使用完全训练好的模型在新数据上做预测
调优模型：使用更多数据、不同的特征或调整过的参数来提升算法的性能表现
机器学习的位置
传统编程：软件工程师编写程序来解决问题。首先存在一些数据→为了解决一个问题，软件工程师编写一个流程来告诉机器应该怎样做→计算机遵照这一流程执行，然后得出结果统计学：分析并比较变量之间的关系
机器学习：数据科学家使用训练数据集来教计算机应该怎么做，然后系统执行该任务。该计算可学习识别数据中的关系、趋势和模式
智能应用：智能应用使用人工智能所得到的结果，如图是一个精准农业的应用案例示意，该应用基于无人机所收集到的数据
机器学习的分类
1、 监督式学习工作机制：用有正确答案的数据来训练算法进行机器学习。代表算法：回归、决策树、随机森林、K – 近邻算法、逻辑回归，支持向量机等。2、非监督式学习工作机制：训练数据没有标签或者答案，目的是找出数据内部的关联和模式，趋势。代表算法：关联算法和 K – 均值算法。3、强化学习工作机制：给予算法一个不断试错，并具有奖励机制的场景，最终使算法找到最佳路径或者策略。代表算法：马尔可夫决策过程，AlphaGo+Zero, 蒙特卡洛算法4. 半监督学习 工作机制： 训练数据一部分数据为生成数据，一部分数据为监督数据，算法分为生成器和判定器两部分， 生成器的目标是使判定器接受自己的数据，判别器是为了最大可能的区分生成数据和监督数据。通过不断的训练使两者都达到最佳性能。代表算法： GANs(生成式对抗网络算法)
朴素贝叶斯分类器：假定模型的的各个特征变量都是概率独立的，根据训练数据和分类标记的的联合分布概率来判定新数据的分类和回归值。优点：对于在小数据集上有显著特征的相关对象，朴素贝叶斯方法可对其进行快速分类场景举例：情感分析、消费者分类
机器学习应用的场景
1. 风控征信系统2. 客户关系与精准营销3. 推荐系统4. 自动驾驶5. 辅助医疗6. 人脸识别7. 语音识别8. 图像识别9. 机器翻译量化交易智能客服商业智能BI
机器学习的通用步骤
选择数据：将你的数据分成三组：训练数据、验证数据和测试数据 (训练效果，验证效果，泛化效果)
数据建模：使用训练数据来构建使用相关特征的模型 (特征：对分类或者回归结果有影响的数据属性，例如，表的字段) 特征工程。
训练模型：使用你的特征数据接入你的算法模型，来确定算法模型的类型，参数等。
测试模型：使用你的测试数据检查被训练并验证的模型的表现 (模型的评价标准 准确率，精确率，召回率等)
使用模型：使用完全训练好的模型在新数据上做预测
调优模型：使用更多数据、不同的特征或调整过的参数来提升算法的性能表现
机器学习的位置
传统编程：软件工程师编写程序来解决问题。首先存在一些数据→为了解决一个问题，软件工程师编写一个流程来告诉机器应该怎样做→计算机遵照这一流程执行，然后得出结果统计学：分析并比较变量之间的关系
机器学习：数据科学家使用训练数据集来教计算机应该怎么做，然后系统执行该任务。该计算可学习识别数据中的关系、趋势和模式
智能应用：智能应用使用人工智能所得到的结果，如图是一个精准农业的应用案例示意，该应用基于无人机所收集到的数据
机器学习的分类
1、 监督式学习工作机制：用有正确答案的数据来训练算法进行机器学习。代表算法：回归、决策树、随机森林、K – 近邻算法、逻辑回归，支持向量机等。2、非监督式学习工作机制：训练数据没有标签或者答案，目的是找出数据内部的关联和模式，趋势。代表算法：关联算法和 K – 均值算法。3、强化学习工作机制：给予算法一个不断试错，并具有奖励机制的场景，最终使算法找到最佳路径或者策略。代表算法：马尔可夫决策过程，AlphaGo+Zero, 蒙特卡洛算法4. 半监督学习 工作机制： 训练数据一部分数据为生成数据，一部分数据为监督数据，算法分为生成器和判定器两部分， 生成器的目标是使判定器接受自己的数据，判别器是为了最大可能的区分生成数据和监督数据。通过不断的训练使两者都达到最佳性能。代表算法： GANs(生成式对抗网络算法)
卫星导航Chapter3- 时空系统及轨道-spatiotemporal system and orbit
Horizon 地平线
3
导航系统卫星轨道 - GNSS Satellite Orbit
N Azimuthal angle 方位角
E
W
北京航空航天大学 通信导航与测试技术实验室 - CNT Lab of Beihang University
S
北京航空航天大学 通信导航与测试技术实验室 - CNT Lab of Beihang University
Lines of right ascension 赤经圈
South celestial pole 南天极
北京航空航天大学 通信导航与测试技术实验室 - CNT Lab of Beihang University
Spring equinox – 春分点
北京航空航天大学 通信导航与测试技术实验室 - CNT Lab of Beihang University
Computing Rotation Angles – 旋转角的计算
If rotation matrix known, rotation angles can be computed as shown on the right
• Finally the 3D Conformal Transformation is derived by multiplying the system by a scale factor s and adding the translation factors TX, TY, and TZ.
北京航空航天大学 通信导航与测试技术实验室 - CNT Lab of Beihang University
(1). The local sky - User
1
卫星导航空间系统 卫星导航空间系统 - GNSS Spatial System
3
导航系统卫星轨道 - GNSS Satellite Orbit
N Azimuthal angle 方位角
E
W
北京航空航天大学 通信导航与测试技术实验室 - CNT Lab of Beihang University
S
北京航空航天大学 通信导航与测试技术实验室 - CNT Lab of Beihang University
Lines of right ascension 赤经圈
South celestial pole 南天极
北京航空航天大学 通信导航与测试技术实验室 - CNT Lab of Beihang University
Spring equinox – 春分点
北京航空航天大学 通信导航与测试技术实验室 - CNT Lab of Beihang University
Computing Rotation Angles – 旋转角的计算
If rotation matrix known, rotation angles can be computed as shown on the right
• Finally the 3D Conformal Transformation is derived by multiplying the system by a scale factor s and adding the translation factors TX, TY, and TZ.
北京航空航天大学 通信导航与测试技术实验室 - CNT Lab of Beihang University
(1). The local sky - User
1
卫星导航空间系统 卫星导航空间系统 - GNSS Spatial System
机器学习课件
机器学习课件一、引言二、机器学习概述1.定义机器学习是一门研究如何使计算机系统利用数据进行学习、推理和决策的科学。
它主要关注从数据中自动发现模式、提取特征和构建模型，以便对未知数据进行预测和分类。
2.发展历程机器学习的发展可以追溯到20世纪50年代，经历了符号主义、连接主义和行为主义等多个阶段。
近年来，随着大数据、云计算和深度学习等技术的突破，机器学习取得了显著进展，并在许多领域取得了广泛应用。
3.应用领域机器学习在许多领域都取得了显著成果，如计算机视觉、自然语言处理、语音识别、生物信息学、金融科技等。
这些应用不仅为人们的生活带来了便利，还为各行各业提供了强大的技术支持。
三、机器学习的主要方法1.监督学习监督学习是一种通过输入数据和对应的标签来训练模型的方法。
在训练过程中，模型会不断调整参数，使得预测结果与实际标签尽可能接近。
监督学习主要包括分类和回归两大任务。
2.无监督学习无监督学习是指在没有标签的数据中寻找潜在模式和结构的方法。
它主要包括聚类、降维和关联规则挖掘等任务。
无监督学习在很多实际应用中具有重要意义，如社交网络分析、基因表达数据分析等。
3.半监督学习半监督学习介于监督学习和无监督学习之间，它利用少量标注数据和大量未标注数据来训练模型。
半监督学习在很多实际场景中具有广泛应用，如文本分类、图像标注等。
4.强化学习强化学习是一种通过与环境互动来学习最优策略的方法。
在强化学习中，智能体（Agent）根据当前状态采取行动，并根据行动结果来调整策略。
强化学习在很多复杂决策任务中具有优势，如自动驾驶、游戏对战等。
四、机器学习的应用案例1.计算机视觉计算机视觉是机器学习的重要应用领域之一。
通过深度学习技术，计算机视觉在图像识别、目标检测、人脸识别等方面取得了显著成果。
例如，人脸识别技术在安防、金融、医疗等领域具有广泛应用。
2.自然语言处理自然语言处理（NLP）是利用机器学习技术对自然语言文本进行理解、和翻译等任务的研究领域。
5章-机器学习-人工智能研究生课程
法学习、框架表示法学习等等； 按机器学习的应用领域，机器学习可分为专家系统、机器入学、自然
语言处理、图像识别、博弈、数学、音乐等； 若按学习方法是否为符号表示来分类，则可分为符号学习与非符号学习。
5.2.3.1 机械学习
记忆学习，或死记硬背学习(Rote Learning)
机械学习就是记忆，把新知识储存起来，需要时对储存的知识进行检索， 而不再需要计算和推理。
{2，Hearts}，{K，Hearts}，{6，Hearts}，{10，Hearts}，(J，Hearts)} “同花”的一个反例：
{2，Hearts}，{K，Diamonds}，{6，Spades}，{Hearts)，{ J，Clubs)} 规则空间：描述一手5张牌中各种组合特征的谓词公式的集合。 设谓词Suit(x，y)来描述 一张牌，其中x描述牌的点数，取值范围为{2，3，… ，K，A}，
（1） 人们经常能从观察或执行的单个实例中得到一个一般性的概 念或规则。
(2) 归纳学习是人类常用的学习方法，但由于归纳方法在学习中， 靠领域知识来帮助分析、判断实例的属性，仅仅通过实例间的 比较来提取共性，这是无法推理的正确性的原因之一。而基于 解释学习在学习过程中运用领域知识对行分析、解释，从而避 免类似问题的发生。
5.1.2 机器学习的意义
（1）人类的学习成果不能被克隆(C1one) 。
（2）人类个体的学习成果不能完整地永久保存。
（3）人类的学习的成本
1/3。
（4）人类学习还存在着个体差异、遗忘等特征。
1
5.1.3 机器学习研究的发展
1）神经元模型研究阶段（数学生物物理学 ） 2）符号学习研究发展阶段
（用符号表示知识，并用其对人类学习过程进行模拟 ） 3）联结学习和符号学习共同发展阶段。 4）分析学习、决策树归纳和遗传算法、联结和符号学习的集成学习
语言处理、图像识别、博弈、数学、音乐等； 若按学习方法是否为符号表示来分类，则可分为符号学习与非符号学习。
5.2.3.1 机械学习
记忆学习，或死记硬背学习(Rote Learning)
机械学习就是记忆，把新知识储存起来，需要时对储存的知识进行检索， 而不再需要计算和推理。
{2，Hearts}，{K，Hearts}，{6，Hearts}，{10，Hearts}，(J，Hearts)} “同花”的一个反例：
{2，Hearts}，{K，Diamonds}，{6，Spades}，{Hearts)，{ J，Clubs)} 规则空间：描述一手5张牌中各种组合特征的谓词公式的集合。 设谓词Suit(x，y)来描述 一张牌，其中x描述牌的点数，取值范围为{2，3，… ，K，A}，
（1） 人们经常能从观察或执行的单个实例中得到一个一般性的概 念或规则。
(2) 归纳学习是人类常用的学习方法，但由于归纳方法在学习中， 靠领域知识来帮助分析、判断实例的属性，仅仅通过实例间的 比较来提取共性，这是无法推理的正确性的原因之一。而基于 解释学习在学习过程中运用领域知识对行分析、解释，从而避 免类似问题的发生。
5.1.2 机器学习的意义
（1）人类的学习成果不能被克隆(C1one) 。
（2）人类个体的学习成果不能完整地永久保存。
（3）人类的学习的成本
1/3。
（4）人类学习还存在着个体差异、遗忘等特征。
1
5.1.3 机器学习研究的发展
1）神经元模型研究阶段（数学生物物理学 ） 2）符号学习研究发展阶段
（用符号表示知识，并用其对人类学习过程进行模拟 ） 3）联结学习和符号学习共同发展阶段。 4）分析学习、决策树归纳和遗传算法、联结和符号学习的集成学习
第9课 人工智能中的机器学习 课件 八下信息科技浙教版(2023)
知识链接
模型 机器学习的过程称为训练，学习的结果称为模型。 一个已经训练好的模型，可以被理解成一个函数：y=f(x)。 把数据(对应其中的x)输入进去，得到输出结果(对应其中的 y)。这个输出结果可能是一个数值，也可能是一个标签，它 会告诉我们一些事情。比如，用猫和非猫数据训练出了猫 分类器。这个分类器就是分类模型，它其实是一个函数。
亲身体验
利用智能音响或者智能手机的语言助手，尝试让机器人 帮你实现一项任务，体会聊天机器人的工作原理。
教你一招
通过设置邮件过滤规则，可以自定义邮件服务器对邮件 的过滤功能。选用邮件服务时，可以选择具有智能习的区别和联系。 *2.以小组为单位，收集并整理机器学习的发展史，制作成电子 作品，组内分享和交流。
第9课 人工智能中的机器学 习
学习目标
通过对机器学习的案例探究和应用体验，初步理解机器 学习的基础原理和方法。
探究
1.人工智能的学习能力会超过人类的学习能力吗? 2.如何让人工智能客服更加聪明，不会答非所问?
建构
机器学习可以使计算机模拟或者实现人类的学习行为， 以获取新的知识或技能。从人工智能诞生之初，人们就希望 计算机能够像人一样，可以从获取的信息和过往的经验中学 习，能实现自我学习与提高能力，从而解决实际问题。
一、机器学习的基本原理
在传统计算机编程中，一般是通过程序明确告诉计算机每一步 应该做什么。在机器学习中，没有给计算机明确详细的指令，仅给 了数据和算法模型，让机器研究问题、解决问题，从而让机器能够 适应新问题、不断进化和持续学习。
一、机器学习的基本原理
机器学习是一种基于机器学习模型的计算机程序，通过对大量 的数据和经验进行学习，以获得、改善或逼近问题求解模型；随着 训练量的增加，能够在遇到错误时进行自我校正，从中获取规律， 最后找到解决某类问题的一个最合适的模型。举例来说，在识别一 张图片内容是否为猫的机器学习系统中，首先需要输入大量的猫图 片，经过对猫特征进行学习后，具有识别图片内容是否为猫的能力， 就说明该机器已经学成了一个判断图片内容是否为猫的模型。
机器学习研究PPT学习教案
第23页/共93页
以划分能力为目标的研 这 纪类的研九究十的年指 代导 。思想，究一直延续到上个世
直到今天，还有大量的学者以此作为机器 学习的指导思想。以BP算法为核心的神经 网络研究是典型例子。
划分是机器学习的一个目标，但是，不是 预测任务的主要研究目标。
第24页/共93页
使用了一种神非经线网性的络基-函--B数P。算法
在统计意义下，一般假设： W与Q具有同分布。或， 给定世界W的所有对象独立同分布。
第17页/共93页
将被观测的对象集合划放分到一个n维欧氏空间，
寻找一个超平面，使得问题决定的不同对 象分在不相交的区域。 机器学习主要研究的是这部分内容，即， 寻找划分对象集合的超平面(等价关系)。
第18页/共93页
第14页/共93页
一致性假设：机器学三习个任务要的本求质。
对样本空间的划分：决定对样本的有效性。 泛化能力：决定对世界的有效性。
第15页/共93页
假设世界W与被观一察的致对性象集假合Q设具有某种相同的
性质。 称为一致性假设。
第16页/共93页
原则上说，存基在各于种各统样计的一的致性假假设设。
零售业：积累的数据例只如能部分指导未来的
进货策略与销售策略，特别是变化快的行 业，例如，音像制品。 电信业：对长久大户的特殊服务，对电信 业至关重要。从海量数据中发现这些用户 仅仅使用统计方法是不够的。 情报分析：寻找不同常规行为的事件。
第48页/共93页
由于大多数人数据们集不合不相能信满模足一型致性假设，
均方差可作为目标函数。
第22页/共93页
由于人们没有找到基评于述样本集合Q的描述泛
化能力的数学工具。另外，线性不可分问 题是一个困难。 在感知机时代，基于Duda泛化理论无法指 导机器学习算法的设计，这样，评价机器 学习算法只能以划分能力作为指标。 Vapnik对这个问题做出重要贡献。 这样，注重从划分变为泛化。
以划分能力为目标的研 这 纪类的研九究十的年指 代导 。思想，究一直延续到上个世
直到今天，还有大量的学者以此作为机器 学习的指导思想。以BP算法为核心的神经 网络研究是典型例子。
划分是机器学习的一个目标，但是，不是 预测任务的主要研究目标。
第24页/共93页
使用了一种神非经线网性的络基-函--B数P。算法
在统计意义下，一般假设： W与Q具有同分布。或， 给定世界W的所有对象独立同分布。
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将被观测的对象集合划放分到一个n维欧氏空间，
寻找一个超平面，使得问题决定的不同对 象分在不相交的区域。 机器学习主要研究的是这部分内容，即， 寻找划分对象集合的超平面(等价关系)。
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一致性假设：机器学三习个任务要的本求质。
对样本空间的划分：决定对样本的有效性。 泛化能力：决定对世界的有效性。
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假设世界W与被观一察的致对性象集假合Q设具有某种相同的
性质。 称为一致性假设。
第16页/共93页
原则上说，存基在各于种各统样计的一的致性假假设设。
零售业：积累的数据例只如能部分指导未来的
进货策略与销售策略，特别是变化快的行 业，例如，音像制品。 电信业：对长久大户的特殊服务，对电信 业至关重要。从海量数据中发现这些用户 仅仅使用统计方法是不够的。 情报分析：寻找不同常规行为的事件。
第48页/共93页
由于大多数人数据们集不合不相能信满模足一型致性假设，
均方差可作为目标函数。
第22页/共93页
由于人们没有找到基评于述样本集合Q的描述泛
化能力的数学工具。另外，线性不可分问 题是一个困难。 在感知机时代，基于Duda泛化理论无法指 导机器学习算法的设计，这样，评价机器 学习算法只能以划分能力作为指标。 Vapnik对这个问题做出重要贡献。 这样，注重从划分变为泛化。
(2021)第五章机器学习完美版PPT
机器学习系统基本结构
环境 学习环节 知识库 执行环节
外部信息的来源， 它将为系统的学 习提供有关信息
系统的学习机构， 它通过对环境的 感知取得外部信 息，然后经分析、 综合、类比、归 纳等思维过程获 得知识。
反馈
系统已经具 有的知识
执行一系列任务， 并将运行结果报 告学习环节，
机器学习系统是一个计算模型
天下的乌鸦一般黑
辍学归纳
（1）盖茨1973年秋季进入哈佛大学学习。仅仅两年 之后他就辍学回家，和儿时的玩伴保罗．艾伦（Paul Allen）一同创建了微软公司。
（2）乔布斯刚刚踏进里德学院六个月，就因为经济贫 困而辍学。
（3）……
归纳学习分类
监督学习与非监督学习 – 监督学习：训练例子（经验数据）有目标值，如分类 – 非监督学习：训练例子（经验数据）没有目标值；如 聚类
机械学习
学习就是记忆，系统无需任何推理或其它的知识转换， 直接吸取环境所提供的信息。
不要求复杂的问题求解，以空间换时间 存储与计算权衡: 存储和检索的代价 < 计算代价 ?
基于常问问题集的问答系统
FAQ
问题：LCD电视与 LED电视有啥区别？
FAQ问答系统
答案
演绎学习
学习所用的推理形式为演绎推理，从公理出发，经过 逻辑变换推导出结论；
如果观测数据中1和0各•占一观半，察那事么我实们只：能（以01. ）下午四五点钟时，236路公交车很拥挤
光扫描字符识别的目标函• 数
（பைடு நூலகம்）下午四五点钟时，232路公交车很拥挤
…… 这位消费者走访了六家银行，根据各家银行的实际情况总结出了下面的表格： •
• 经验泛化：每天下午四五点钟时，公交车很拥挤
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用 去逼近
已知 未知
拒绝采样(Reject Sampling)
1. 从 产生
2. 从 中产生
均匀分布概率
自适应拒绝采样(Adaptive Reject Sampling)
在实际场合中， 很难获得。 特别是 为log凸函数时，可采用ARS
如果满足，接收 如果拒绝，重新逼近
机器学习 第十讲
张兆翔
课程回顾
基本采样法(Basic Sampling)
思想：从基本概率分布产生新变量的分布
Uniform distribution:
Gaussian distribution:
拒绝采样(Reject Sampling)
假设：对一个很复杂的 进行采样。不能给出具体的 解析形式，但是每个 可以估算其比例。
Slice采样
第一步 给定 ，在 第二步 给定 ，在
范围内均匀分布产生 范围内均匀分布产生
Slice采样
在实际应用中，很难确定范围
第一步 给定 ，在
范围内均匀分布产生
第二步 给定 ，在
范围内均匀分布产生
如何体现自适应
采样方法
采样是个很难的问题; 采样很重要？
比如说最热门的物体跟踪算法； 比如说三体运动；
回顾拒绝采样
第一步、根据 第二步、根据
产生
产生
最后，从
中按照
的概率产生新的L个样本
蒙特卡洛采样
啥是蒙特卡洛？
蒙特卡罗（Monte Carlo）是世界著名的 赌城，是摩纳哥的标志。富丽堂皇的蒙地 卡罗赌场，建于一八六三年，是一 幢古 色古香以及巍峨的宫殿式建筑物，再加上 山明水秀，使游客抵达门前，立即发生好 感。门前有一大片广场，是一个花圃，一 草一木都修剪整齐，鲜花盛放，七彩缤 纷，园旁有一停车场，园尽处一间宫殿式 的建筑便是闻名世界的蒙地卡罗赌场了。 登台阶入门，站着警卫把守。照摩纳哥法律，本国人不准入内赌博， 观光客自然欢迎，然后凭护照交十法朗便成为［一日］的［会员］， 凭此证才能进入赌场。场内气派堂皇，墙上的装饰与帷幕，加上白天 也亮的钻石般闪烁的水晶灯，满铺的红 地毯烘托着，穿着整齐礼服的 侍者，气氛上是不同凡响。内有适合歌剧表演的大舞台，再过一道门 进入一间大厅，便是著名的赌场了。
如果
接受，否则拒绝；
特例：随机散步(Random Walk)
走的距离正比于 的平方根，走得太慢
马尔可夫链
第一要素：初始状态 第二要素：转移矩阵
保持不变性
如果
齐次MC
Metropolis‐Hastings算法
建议概率：
根据
产生采样
接受概率：
是否满足不变性
如果
Gibbs采样(1984)
建议概率：
根据
产生采样
接受概率：
Gibbs采样：Gaussian Distribution
Slice采样
Metropolis采样的缺点
步长太短：走得太慢（可能随机散步）； 步长太长：拒绝率很高，效率较差；
Slice采样可以自适应的调整步长 Slice是个啥？切片u 从而将z空间扩展成(z, u)空间
重要性采样(Importance Sampling)
同样借助于一个易于采样的
注：很多情况下不能够准确知道 ，而只能知道比例
重要性采样(Importance Sampling)
注：很多情况下不能够准确知道 ，而只能知道比例
重要性采样(Importance Sampling)
重要性重采样(Sampling‐Importance‐Resampling)
一种特殊的Metropolis‐Hastings采样算法 针对多元分布进行处理
每次只改变一个维度上的值，保持其他维度不变
在第 步，假设已产生
根据
产生
根据 根据
产生 产生
Gibbs采样
边缘分布 条件分布
没有变化； 满足要求；
Gibbs采样与Metropolis‐Hastings采样的关系
蒙特卡洛采样法
注：不能够准确知道 ，而只能知道比例
首先产生一个采样点 ；
根据建议概率
产生新的采样点 ；
依次类推，产生马尔可夫链
；
要求
尽可能简单，便于产生采样点；
有一个准则去决定是接受还是拒绝产生的采样点
Metropolis采样方法(1953年)
建议概率：
接受概率：
在(0,1)的均匀分布上获得采样点 ；
大家回去好好复习，受益终身。