机器学习-第10章-学习规则集合
第二版机器学习答案
一、判断题（共30分，每题2分，打诚X）1、如果问题本身就是非线性问题，使用支持向量机（SVM ）是难以取得好的预测效果的。
（X）2、只要使用的半监督学习方法合适，利用100个标记样本和1000个无标记样本的预测效果，同样可以达到利用1100个标记样本使用监督学习方法的预测效果。
（X）3、深度学习中应该尽量避免过拟合。
（X）4、在随机森林Bagging过程中，每次选取的特征个数为m, m的值过大会降低树之间的关联性和单棵树的分类能力。
（X）5、决策树学习的结果，是得到一组规则集，且其中的规则是可以解释的。
（V）6、在FCM聚类算法中交替迭代优化目标函数的方法不一定得到最优解。
（V）7、在流形学习ISOMAP中，测地距离即是欧氏距离。
（X）8、贝叶斯决策实质上是按后验概率进行决策的。
（V）9、非参数估计需要较大数量的样本才能取得较好的估计结果。
（V）10、不需要显示定义特征是深度学习的优势之一。
（V）判断题为反扣分题目；答对得2分，不答得0分，答错得-2分；尹老师没有给出问答题的参考答案是怕限制大家的思路，我简要给出答题思路，仅供大家参考。
我发现好几个问题直接百度就可以找到答案，大家不妨自己搜一下。
也可以看一下机器学习十大算法那个PDF文件。
Co-training和ensemble learning两个文件大家有时间可以看一下了解了解。
二、问答题（共60分）1、从样本集推断总体概率分布的方法可以归结为哪几种类型？请分别简要解释之。
3种方法：监督参数估计、非监督参数估计、非参数估计这个可以参照第三章概率密度函数估计-1.ppt，写的不能再详细了。
监督参数估计：样本所属类别及类条件总体概率密度的形式已知，而表征概率密度函数的某些参数未知，需要根据样本集对总体分布中的某些参数进行估计。
非监督参数估计：已知总体概率密度函数形式，但未知样本所属类别，需要根据样本集对总体分布中的某些参数进行估计。
非参数估计：已知样本所属类别，未知总体概率密度的形式，需要依据样本集直接推断概率密度函数2、什么是k-近邻算法？K近邻算法，即给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K 个实例（也就是K个邻居），这K个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分类到这个类中。
计算机,科学,导论第10章人工智能系统
计算机科学导论
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10.5 智能计算
10.5.2 遗传算法 遗传算法（Genetic Algorithm,简称GA）是利
用达尔文的“适者生存，优胜劣汰”的自然进化规 则进行搜索和完成对问题求解的一种新方法。
计算机科学导论
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10.5 智能计算
10.5.3 群集智能
1. 蚁群优化算法
蚁群(ant colony )算法是最近几年才提出的一种 新型模拟算法进化算法，它是20世纪90年代首先由 意大利学者M. Dorigo等人提出，称之为蚁群系统，
计算机科学导论
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10.1 人工智能系统概述
10.1.4 人工智能的研究与应用领域
1. 问题求解 2. 专家系统 3. 决策支持系统 4. 自然语言处理 5. 组合高度和指挥 6. 智能机器人 7. 逻辑推理和定理证明 8. 模式识别 9. 自动程序设计 10. 智能控制
计算机科学导论
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10.2 知识表示及推理
第十章 人工智能系统
计算机科学导论
1
本章要点：
◆人工智能系统概述 ◆知识表示及推理 ◆搜索技术 ◆自然语言处理 ◆智能计算 ◆机器学习
计算机科学导论
2
10.1 人工智能系统概述
10.1.1 什么是人工智能 人工智能AI(Artificial Intelligence)，又称为
机器智能MI(Machine Intelligence)，是研究、设计和 应用智能机器或智能系统，用来模拟人类智能活动的能 力，以延伸人类智能的科学。它是一门综合了计算机科 学、控制论、信息论、生理学、神经生理学、语言学、 哲学的交叉学科。
计算机科学导论
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10.4 自然语言处理
机器学习知到章节答案智慧树2023年三亚学院
机器学习知到章节测试答案智慧树2023年最新三亚学院第一章测试1.下面哪句话是正确的（）参考答案:增加模型的复杂度，总能减小训练样本误差2.评估模型之后，得出模型存在偏差，下列哪种方法可能解决这一问题（）参考答案:向模型中增加更多的特征3.以垃圾微信识别为例，Tom Mitchell的机器学习的定义中，任务T是什么？（）参考答案:T是识别4.如何在监督式学习中使用聚类算法（）？参考答案:在应用监督式学习算法之前，可以将其类别ID作为特征空间中的一个额外的特征;首先，可以创建聚类，然后分别在不同的集群上应用监督式学习算法5.想要训练一个ML模型，样本数量有100万个，特征维度是5000，面对如此大数据，如何有效地训练模型（）？参考答案:对训练集随机采样，在随机采样的数据上建立模型;使用PCA算法减少特征维度;尝试使用在线机器学习算法6.机器学习兴起于（）。
参考答案:1990年;1980年7.监督学习包括是（）。
参考答案:分类;回归8.机器学习可以对电子商务产品评价进行好评与差评分类。
（）参考答案:对9.机器学习必备知识包括数学基础、心理学基础、算法设计基础、商业模式基础。
（）参考答案:错10.机器学习是一门多学科交叉专业，涵盖____、____、近似理论知识和复杂算法知识，使用计算机作为工具并致力于真实实时的模拟人类学习方式，并将现有内容进行知识结构划分来有效提高学习效率。
参考答案:null第二章测试1.关于k-NN算法，以下哪个选项是正确的？参考答案:可用于分类和回归2.k-NN算法在测试时间而不是训练时间上进行了更多的计算。
参考答案:对3.假设算法是k最近邻算法，在下面的图像中，____将是k的最佳值。
参考答案:104.一个kNN分类器，该分类器在训练数据上获得100％的准确性。
而在客户端上部署此模型时，发现该模型根本不准确。
以下哪项可能出错了？注意：模型已成功部署，除了模型性能外，在客户端没有发现任何技术问题参考答案:可能是模型过拟合5.以下是针对k-NN算法给出的两条陈述，其中哪一条是真的？1、我们可以借助交叉验证来选择k的最优值2、欧氏距离对每个特征一视同仁参考答案:1和26.你给出了以下2条语句，发现在k-NN情况下哪个选项是正确的？1、如果k的值非常大，我们可以将其他类别的点包括到邻域中。
《人工智能基础与应用》(樊重俊编著)第10章+机器人
第10章 机器人
ONTENTS
内 容 大 纲
10.1 机器人概述 10.2 机器人基本构成 10.3 机器人工作原理 10.4 机器人的应用 10.5 小结与思考
4 机器人智能交互
机器学习 自然语言处理
语音处理 专家系统 深度学习
神经网络
人工智能技术在机器人中的应用
第10章 机器人
机器人工作原理 人工智能技术在机器人中的应用
➢ 智能感知技术 传感技术是从环境中获取信息并对之进行处理、变换和识别的多学科交叉的
现代科学与工程技术，以下是人工智能技术在三类最基本的感知模态中的应用。
发展前景： ✓ 全面化 ✓ 智能化 ✓ 市场化 ✓ 人性化
第10章 机器人
机器人的应用
智能机器人的典型应用场景
➢ 机器人娱乐领城应用——娱乐机器人 娱乐机器人的应用前景也很好，它能为人们表演各种节目，进行比赛，还
能作为宠物供人娱乐。
➢ 机器人军事领域应用——军用机器人 军用机器人是一种用于军事领域的具有某种仿人功能的自动机器。
第10章 机器人
机器人的应用
智能机器人的典型应用场景
➢ 机器人服务领城应用——服务机器人
✓ 应用及未来展望 服务机器人是指能半自主或全自主完成服务人类工作的机器人，但它们不从
事生产。服务机器人一般分为两种：一种是专业领域的服务机器人，如清洁机 器人、医用机器人、水下机器人等；另一种是专门从事家庭及个人服务的机器 人，在救援、监护、保安等领域都有广泛的应用。
机器学习(PPT92页)
2. 2 激活转移函数
激活转移函数 f（Activation transfer function）简称激活函数，它是一个神经元 及神经网络的核心之一。神经网络解决问题 的能力与功效除了与网络结构有关外，在很 大程度上取决于网络激活函数。
线性函数、非线性斜面函数、阈值函数、 S形函数
人工神经网络
• 人工神经网络是对人类神经系统的一种模拟。尽管
然后,考察所得的每一个子类, 看其中的实例的结论 是否完全相同。如果完全相同, 则以这个相同的结论作 为相应分枝路径末端的叶子节点; 否则, 选取一个非父 节点的属性, 按这个属性的不同取值对该子集进行分类, 并以该属性作为节点, 以这个属性的诸取值作为节点的 分枝, 继续进行画树。 如此继续,直到所分的子集全都 满足: 实例结论完全相同, 而得到所有的叶子节点为止。 这样, 一棵决策树就被生成。下面我们进一步举例说明。
S1= {(3,C), (4,B), (7,C), (8,B), (11,B), (12,B)} S2={(1,C), (2,C), (5,A), (6,A), (9,A), (10,A)} 于是, 我们得到以性别作为根节点的部分决策树 (见图4(a))。
考察S1和S2，可以看出，在这两个子集中，各实 例的保险类别也不完全相同。这就是说，还需要对S1 和S2进行分类。对于子集S1，我们按“年龄段”将其 分类；同样，对于子集S2，也按“年龄段”对其进行 分类（注意：对于子集S2，也可按属性“婚状”分 类）。分别得到子集S11, S12, S13和S21, S22, S23。于 是，我们进一步得到含有两层节点的部分决策树（如
表1 汽车驾驶保险类别划分实例集
可以看出,该实例集中共有12个实例,实例中的性别、年 龄段和婚状为3个属性, 保险类别就是相应的决策项。 为表述方便起见, 我们将这个实例集简记为
machine-learning-机器学习PPT课件
➢基于规则 ➢基于统计
硕0032班 董向瑜
2策树中提取规则 2. 规则的产生：
•对于每一个规则r: A → y, •考虑替换规则r’: A’ → y
•A’ 是去掉A属性集中的一个属性
•比较前后两个规则的误差率，选择误差率低的
•重复直到不能泛化
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I. 很强的表达性 II. 易于理解 III. 易于生产 IV. 能够很快分类新的实例 V. 性能和决策树相当
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基于规则的分类器概述及举例 基于规则分类器的应用 基于规则分类器的性能评价（覆盖率和准确率） 基于规则分类器的特点
互斥原则 穷尽原则
规则的形成
直接 间接
基于规则分类器的优点
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Rule-based classifier(基于规则的分类器) 用一系列规则集“if …then…”来分类记录 规则：（条件）y ➢条件是若干属性的合取（conjunction） ➢y是类标签
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直接：从数据集从提取规则 e.g.: RIPPER, CN2
间接：从其它的分类模型中提取规则 比如决策树转为规则
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1. 从一个空集开始 2. 每次学习一个规则 3. 从数据集中去掉被这个规则覆盖的记录 4. 重复2-3步，直到所增加的规则对于分类效果的增
机器学习教学大纲
机器学习教学大纲机器学习是人工智能的核心研究领域之一，其研究动机是为了让计算机系统具有人的学习能力以便实现人工智能。
本课程将以数据挖掘中的分类任务为例，首先讲解分类模型的评估，然后讲解一批经典而常用的机器学习技术。
课程概述2016年3月9日至15日谷歌人工智能围棋程序阿尔法狗AlphaGo以总比分4比1战胜世界围棋冠军李世石。
2017年5月23日至27日，又在浙江乌镇的围棋峰会上，以总比分3比0完胜我国世界排名第一的棋手柯洁。
赛后柯洁一度哽咽称：“它太完美，我很痛苦，看不到任何胜利的希望”。
2017年1月6日，最强大脑第四季引入人机大战模式，百度人工智能机器人小度作为特别选手参赛，在比赛中战胜了最强大脑的队长：王峰。
随着摩尔定律带来的芯片计算能力和存储能力大幅提升，以及大数据时代的来临，不仅让谷歌人工智能围棋程序阿尔法狗AlphaGo和百度人工智能机器人小度一炮走红，也将人工智能研究推向了一个新的高潮。
2017年07月08日国务院印发新一代人工智能发展规划的通知。
宣布：“举全国之力，在2030年一定要抢占人工智能全球制高点。
”2018年4月2日，教育部印发《高等学校人工智能创新行动计划》，明确指出：“加快机器学习等新一代人工智能核心关键技术研究”。
机器学习的研究动机是为了让计算机系统具有人的学习能力以便实现人工智能。
目前被广泛采用的机器学习定义是“利用经验来改善计算机系统自身的性能”。
由于“经验”在计算机系统中主要是以数据的形式存在的，因此机器学习需要运用机器学习技术对数据进行分析，这就使得它逐渐成为智能数据分析技术的创新源之一，并且为此而受到越来越多的关注。
本课程将以数据挖掘中的分类任务为例，首先讲解分类模型的评估，然后讲解一批经典而常用的机器学习技术。
具体的章节安排如下：第1章：绪论。
讲解机器学习的定义、与数据挖掘的区别与联系、本课程的授课思路与内容安排、以及本课程所使用的教材及参考书。
第2章：讲解模型评估的方法、指标、以及比较检验。
机器学习精讲内容
机器学习第一章导言机器学习通常被认为是人工智能领域的一个分支，但和人工智能一样，实际上是多学科的融合。
为了说明什么是机器学习，我们来看一下“自动”(automation) 和“自主”(autonomy) 这两个概念的区别。
在通常的“自动化”系统中，所有的“智能”都是系统设计者预先注入的。
当系统放入它的运行环境中去之后，将按照预定的程序进行活动。
但是如果设计者对环境的了解是不全面的，系统就有可能陷入无所适从的境地。
这时“学习”的能力就成为唯一可依靠的解决方法。
具有学习能力的系统称为是“自主的”。
学习意味着根据经验改进自身。
学习的真碲在于：感知不仅用于当前的行动，而且用于改进以后的行动。
学习是系统和环境交互的结果，也来自于系统对自己决策过程的观察。
学习的范围极广，从仅仅记住经验，到创造整个的科学理论，所有这些活动都是学习的过程。
简而言之，机器学习意味着通过编程使计算机进行学习。
比如，让计算机从医疗记录中学到治疗新疾病的最佳方案；使智能房屋根据经验学到基于主人生活习惯的能源消耗优化方案；开发个人软件助手为用户从在线晨报中摘出该用户特别感兴趣的内容；等等。
机器学习研究的进展对社会经济的影响将是巨大的，它能使计算机的应用领域大为扩展，并使个人和组织的竟争力提高到新的水平，甚至形成人类全新的生活方式。
另外，对机器学习的信息处理算法的研究将导致对人脑学习能力（及其缺陷）的更好的理解。
就机器学习研究的现状而言，我们必须承认，目前还不能使计算机具有类似人那样的学习能力。
但是，对某些类型的学习任务已经发明了有效的算法，对学习的理论研究也已经开始，人们已经开发出许多计算机程序，它们显示了有效的学习能力，有商业价值的应用系统也已经开始出现。
在理论方面，关于观察例的数目，所考虑的假设的数目和学习到的假设的预计误差之间的基本关系的刻画已经取得成果。
我们已经获得人类和动物学习的初步模型，开始了解它们与计算机学习算法之间的关系。
机器学习-分布式机器学习
H议ad程oop MapReduce框架
• 作业的提交和执行的过程如右 图所示。
MapReduce程序
① 运行
用户
②获取点 ③复制job资源
⑥ 检索输入字段
Job追踪
⑤初始化job
Job追踪节点
⑦返回任务
文件共享系统 （如：HDFs）
⑧ 检索任务资源
任务追踪
议I程n-graph模式
• 这一模式与单机多GPU模式相比，是由一个数据节点和多机多计算节点组成 ，通过数据节点实现训练数据分发，一般采用gRPC协议，即Google通过对 RPC协议进行封装，简化了网络调用方式。计算节点通过使用join操作公开 一个网络接口，等待接收计算任务，客户端在使用时将任务指定到某一个 计算节点上进行计算，调用方法与单机模式下指定GPU是一样的。
分布式机器学习框架
• 分布式机器学习是机器学习领域的一大主要研究方向，其中MapReduce适合 做离线计算，Storm适合做流式计算，Spark是内存计算框架，能快速得到计 算结果。分布式机器学习平台归类为三种基本设计方法：基本数据流、参 数服务器模型以及高级数据流。基于这三种方法来介绍分布式机器学习框 架。
议Spa程rk
• Spark的基本框架如下图所示。
驱动程序 启动环境
集群管理器
工作节点 执行程序 缓存
任务 任务
工作节点 执行程序
缓存
任务 任务
议Spa程rk
• Spark应用核心由启动环境和执行程序两部分组成，其中执行程序负责执行 任务，运行执行程序的机器是工作节点，而启动环境由用户程序启动，通 过集群管理器与各个执行程序进行通信。集群管理器主要负责集群的资源 管理和调度，目前支持Standalone、Apache Mesos和YARN三种类型的管理器 。
机器学习
归纳学习 示例学习
示例学习的解释方法 是指解释过程从具体示例形成一般性知识所采用的归纳推理方法。最常 用的解释方法有以下4种： (1) 把常量转换为变量 把示例中的常量换成变量而得到一个一般性的规则。 (2) 去掉条件 把示例中的某些无关的子条件舍去。 (3) 增加选择 在析取条件中增加一个新的析取项。常用的增加析取项的方法有前件析 取法和内部析取法两种 (4) 曲线拟合 对数值问题的归纳可采用最小二乘法进行曲线拟合
示例规则说明
说明：在上述前三种方法中，方法(1)是把常量转换为变量； 方法(2)是去掉合取项（约束条件）；方法(3)是增加析取 项。它们都是要扩大条件的适用范围。 从归纳速度上看，方法(1)的归纳速度快，但容易出错；方法 (2)归纳速度慢，但不容易出错。因此，在使用方法(1)时 应特别小心。例如, 对示例4、示例5及示例6，若使用方 法(1) ,则会归纳出如下的错误规则： 规则5：点数(c1, x)→脸(c1) （错误）
机器学习之 学习系统
学习系统的基本结构
机器学习之 主要策略
机器学习的发展极为迅速,应用亦日益广泛,有很多优秀 的学习算法,基本上可以分为基于符号学习和基于非符号学习 (连接学习) 。其中符号学习比较好的有机械式学习 指导式 机械式学习、指导式 机械式学习 学习、示例学习、类比学习、基于解释的学习 基于解释的学习。 学习 基于解释的学习
机器学习 机械学习
• 机械式学习又称死记式学习,这是一种最简单也是最原始、 最基本的学习策略。通过记忆和评价外部环境所提供的信 息达到学习的目的,学习系统要做的工作就是把经过评价 所获取的知识存储到知识库中,求解问题时就从知识库中 检索出相应的知识直接用来求解问题。 机械式学习过程可用模型示意如下: (1) 学习过程 (x1 , ⋯,xn) 计算 (y1 , ⋯,yp) 存储 [ (x1 , ⋯,xn) , (y1 , ⋯,yp) ] (2) 应用过程 (x1 , ⋯,xn)检索[ (x1 , ⋯,xn) , (y1 , ⋯,yp) ]输出(y1 , ⋯,yp)
机器学习经典算法(PPT45页)
培训专用
七、K-means
• K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采 用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的 距离越近，其相似度就越大。该算法认为簇是由距 离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇 作为最终目标。
1)adaboost是一种有很高精度的分类器 2)可以使用各种方法构建子分类器，adaboost算法提
供的是框架 3)当使用简单分类器时，计算出的结果是可以理解的。
而且弱分类器构造极其简单 4)简单，不用做特征筛选 5)不用担心overfitting
培训专用
adaboost算法的一些实际可以使用的场景：
培训专用
步骤1：发现频繁项集
❖ 频繁项集发现过程： ❖ （1）扫描 ❖ （2）计数 ❖ （3）比较 ❖ （4）产生频繁项集 ❖ （5）连接、剪枝，产生候选项集 ❖ 重复步骤（1）~（5）直到不能发现更大频集
培训专用
步骤2：产生关联规则
• 根据前面提到的置信度的定义，关联规则的产生如 下：
• （1）对于每个频繁项集L，产生L的所有非空子集； • （2）对于L的每个非空子集S，如果
• 主要应用在电子邮件过滤和文本分类的研究
培训专用
朴素贝叶斯算法原理：
培训专用
培训专用
培训专用
培训专用
培训专用
四、KNN
• K-近邻分类算法（K Nearest Neighbors，简称KNN） 通过计算每个训练数据到待分类元组的距离，取和 待分类元组距离最近的K个训练数据，K个数据中哪 个类别的训练数据占多数，则待分类元组就属于哪 个类别。
10种传统机器学习算法
10种传统机器学习算法1基于CF的推荐算法1.1算法简介CF（协同过滤）简单来形容就是利⽤兴趣相投的原理进⾏推荐，协同过滤主要分两类，⼀类是基于物品的协同过滤算法，另⼀种是基于⽤户的协同过滤算法，这⾥主要介绍基于物品的协同过滤算法。
给定⼀批⽤户，及⼀批物品，记Vi表⽰不同⽤户对物品的评分向量，那么物品i与物品j的相关性为：上述公式是利⽤余弦公式计算相关系数，相关系数的计算还有：杰卡德相关系数、⽪尔逊相关系数等。
计算⽤户u对某⼀物品的偏好，记⽤户u对物品i的评分为score(u,i)，⽤户u对物品i的协同过滤得分为rec(u,j)。
1.2业务实践以购物篮⼦为例，业务问题：根据⽤户的历史购买商品记录，给⽤户推荐⼀批商品，协同过滤算法实现⽅法如下。
记buyers表⽰⽤户购买商品的向量，记为其中表⽰全库⽤户集合，表⽰⽤户对商品的得分，定义如下：Step1：计算物品之间的相关系数记buyersi表⽰⽤户购买商品的向量，记buyersi=(…,bu,i,…) u∈U为,其中U表⽰全库⽤户集合，bu,i表⽰⽤户u对商品i的得分，定义如下：那么商品i与商品j的相关系数如下：上述公式是是利⽤余弦公式计算相关性，含义是商品的⽤户购买向量夹⾓越⼩越相似。
此外也可以运⽤⽪尔逊、杰卡德、⾃定义公式计算相关性，这⾥不⼀⼀列举。
Step2：计算⽤户对商品的协同过滤得分给定⼀个⽤户u，设该⽤户历史购买商品记录的向量为historyu=(…,hu,i,…) ,i∈I其中I表⽰所有商品的集合：计算给定⼀个物品j的协同过滤得分为:Step3：给⽤户推荐商品通过Step2计算⽤户对全库商品的协同过滤得分，取得分top 10展⽰给⽤户。
2基于关联规则的推荐算法2.1算法简介基于关联规则的推荐是根据历史数据统计不同规则出现的关系，形如：X->Y，表⽰X事件发⽣后，Y事件会有⼀定概率发⽣，这个概率是通过历史数据统计⽽来。
对于⼀个规则X->Y，有两个指标对该规则进⾏衡量。
机器学习ppt课件
编辑版pppt
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11. 深度学习：赋予人工智能以璀璨的未来
• 深度学习就是一种基于对数据进行表征学习的方法，使用多层网络，能够学 习抽象概念，同时融入自我学习，逐步从大量的样本中逐层抽象出相关的概 念，然后做出理解，最终做出判断和决策。通过构建具有一定“深度”的模型， 可以让模型来自动学习好的特征表示（从底层特征，到中层特征，再到高层 特征），从而最终提升预测或识别的准确性。
• 问这颗水果糖(X)最有可能来自哪个碗？
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例如上面的例子中： P(X): 水果糖的概率为5/8 P(X|C1): 一号碗中水果糖的概率为3/4 P(X|C2): 二号碗中水果糖的概率为2/4 P(C1)=P(C2): 两个碗被选中的概率相同，为1/2 则水果糖来自一号碗的概率为: $P(C1|X)=P(X|C1)P(C1)/P(X)=(3/4)(1/2)/(5/8)=3/5 水果糖来自二号碗的概率为: P(C2|X)=P(X|C2)P(C2)/P(X)=(2/4)(1/2)/(5/8)=2/5 P(C1|X)＞P(C2|X) 因此这颗糖最有可能来自一号碗。
机器学习
Machine Learning
李成伟
编辑版pppt
1
目录
• 一 大数据与云计算 • 二 机器学习、深度学习和人工智能 • 三 编程语言的选择 • 四 机器学习算法介绍 • 五 算法案例介绍
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2
一 大数据与云计算
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3
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4
什么是大数据？
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K近邻法(KNN)原理
• K近邻法(k-nearest neighbors,KNN)是一种很基本的机器学习方法 了，在我们平常的生活中也会不自主的应用。比如，我们判断 一个人的人品，只需要观察他来往最密切的几个人的人品好坏 就可以得出了。
《机器学习入门介绍》PPT课件
机器学习入门介绍
（Suitable for teaching courseware and reports）
▪ 例如，假设有两个关于扑克牌“同花”概念的示例。 示例1：花 色 （ c 1 ， 梅 花 ） 花 色 （ c 2 ， 梅 花 ） 花 色 （ c 3 ， 梅 花 ） 花 色 （ c 4 ， 梅 花 ）
同 花 （ c 1 ,c 2 ,c 3 ,c 4 ）
示例2：花 色 （ c 1 ， 红 桃 ） 花 色 （ c 2 ， 红 桃 ） 花 色 （ c 3 ， 红 桃 ） 花 色 （ c 4 ， 红 桃 ）
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
7.1.5 机器学习的分类
1. 按学习方法分类（温斯顿，1977 ）： 机械式学习、指导式学习、示例学习、类比学习、 解释学习等。
2. 按学习能力分类： 监督学习（有教师学习）
博弈搜索树
A
以 A 为结点的博弈树
第7章 机器学习
7.1 机器学习的基本概念 7.2 机械式学习
✓ 7.3 指导式学习
7.4 归纳学习 7.5 类比学习 7.6 基于解释的学习 7.7 学习方法的比较与展望
7.3 指导式学习
指导式学习（learning by being told）又称嘱咐式 学习或教授式学习：由外部环境向系统提供一般性 的指示或建议，系统把它们具体地转化为细节知识 并送入知识库中。在学习过程中要反复对形成的知 识进行评价，使其不断完善。
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。
10种机器学习算法介绍
线性回归
针对线性回归容易出现欠拟合的问题，采取局部加权线性回归。
在该算法中，赋予预测点附近每一个点以一定的权值，在这上面基于波长函数来进行普通的线
性回归.可以实现对临近点的精确拟合同时忽略那些距离较远的点的贡献，即近点的权值大，远 点的权值小，k为波长参数，控制了权值随距离下降的速度，越大下降的越快。
缺点：
(1) SVM算法对大规模训练样本难以实施
(2) 用SVM解决多分类问题存在困难
经典的支持向量机算法只给出了二类分类的算法，而在数据挖掘的实际应用中，一般要解决多类 的分类问题。
朴素贝叶斯
#Import Library from sklearn.naive_bayes import GaussianNB #Assumed you have, X (predictor) and Y (target) for training data set and x_test(predictor) of test_dataset # Create SVM classification object model = GaussianNB() # there is other distribution for multinomial classes like Bernoulli Naive Bayes, Refer link # Train the model using the training sets and check score model.fit(X, y) #Predict Output predicted= model.predict(x_test)
终止树
（1）节点达到完全纯性； （2）树的深度达到用户指定的深度； （3）节点中样本的个数少于用户指定的个数； （4） 异质性指标下降的最大幅度小于用户指定的幅度。
人工智能-7机器学习方法.ppt
从H中最特殊假设开始，然后在假设覆盖正例 失败时将其一般化
Find-S算法 1. 将h初始化为H中最特殊假设 2. 对每个正例x
对h的每个属性约束ai 如果x满足ai ,那么不做任何处理 否则 将h中ai替换为x满足的另一个更一般约束 3. 输出假设h
如“麻雀会飞”,“燕子会飞”等归纳“鸟会飞(鸵鸟不会飞)”.
归纳学习依赖于经验数据,因此又称为经验学习. 归纳学习的基本操作：泛化，例化；
泛化- 扩展一假设的语义信息，使其能包含更多的正 例，应用于更多的情况; 例化-用于限制概念描述的应用范围。
归纳学习方法
实例空间
选择例子 (例化)
规则空间
解释过程
单概念/多概念学习;
概念学习
许多机器学习涉及到从特殊训练样例中得到一 般概念。
概念，可被看作一个对象或事件集合，它是从 更大的集合中选取的子集，或在这个较大集合 中定义的布尔函数。
概念学习问题的定义
给定一个样例集合以及每个样例是否属于某个概念 的标注，怎样推断出该概念的一般定义。又称从样 例中逼近布尔函数。
假设的一般到特殊
考虑下面两个假设
h1=<sunny, ?, ?, Strong, ?, ?> h2=<Sunny, ?, ?, ?, ?, ?>
任何被h1划分为正例的实例都会被h2划分为正 例，因此h2比h1更一般(h1比h2更特殊)。
利用这个关系，无需列举所有假设，就能 在无限的假设空间中进行彻底的搜索
AirTemp Humidity
Warm
Normal
Warm
High
Cold
High
Warm Warm
人工智能10-31
主要内容
• • • • • 感知/计划/动作循环 逼近搜索 学习启发式函数（机器学习，不是重点） 奖赏代替目标（增强学习，也不是重点） 补充读物和讨论
10.1 感知/计划/动作循环
• 1）知觉过程不可能总是提供环境状态的 必须信息（由于噪声或者对重要的特性 不敏感）。当两种不同的环境状态引起 相同的传感输入时，称为感知混淆 （perceptual aliasing）。 2) 动作并不总有其模型结果（由于模型 不够精确，或者受动器系统在执行动作 时偶尔会产生错误）。
10.2.1 孤岛驱动搜索
• 当搜索找到了一条到n1的路径时，就用 n1作起始点， n2作目标点开始另一个搜 索，等等，直到发现了一条到ng的路径。
10.2.1 孤岛驱动搜索
搜索空间中的 岛
局部搜索 孤岛驱动搜索
10.2.2 层次搜索
• 除了没有显式的岛集合外，层次搜索 （hierarchical search）非常像孤岛搜索。 • 假定有一些“宏算子”，它们能在一个 隐式的岛搜索空间中采取大步骤。一个 起始岛（在开始节点附近）和这些宏算 子构成了岛的一个隐式的“元级”超大 图。
第10章 计划、动作和学习
在Agent设计中的位置
• 第一部分：响应机器 刺激响应函数 人工神经元网络、遗传编程 • 第二部分：状态空间搜索 盲目搜索：广度优先、深度优先 启发式搜索：
存在问题
• 状态空间搜索的假设条件包括： 1）感知是确定的、正确的、完全的 2）动作模型是确定的、有结果的 3）在规划和动作执行过程中，环境是不 变的 因此，Agent并不总能制订一个完善的计划， 并按其执行？
10.2 逼近搜索
• 一个A*类型的搜索可用于这两种方法。 对于前者，可以用一个不可接纳的启发 式函数 对于后者，在到达目标前（用可接纳的 或不可接纳的启发式函数）退出搜索。
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序列覆盖算法的几种变型
• 只学习覆盖正例的规则，对该规则没有覆盖的 实例默认地赋予其反例分类
– 正例在整个群体中所占比例很小，所以规则集只标 定正例的类别，而对其他样例默认分类为反例，这 样规则集更简洁易懂
的取值可为任意常量 • 通常用小写符号表示函数，大写符号表示谓词 • 术语：
– 项：任意常量、任意变量、应用到任Байду номын сангаас项上的任意函数 – 文字：应用到项上的任意谓词或其否定，如果包含否定符号，称为
负文字，否则称为正文字，不包含任何变量的称为基本文字 – 子句：多个文字的任意析取，其中所有的变量假定是全称量化的 – Horn子句：至多包含一个正文字的子句，Horn子句的前件被称为子
• New_candidate_hypotheses
– 对Candidate_hypotheses中每个h，循环 » 对All_constraints中每个c，循环 通过加入约束c创建一个h的特化式
• New_candidate_hypotheses中移去任意重复的、不一致的或非极大特殊化的假设
– 更新Best_hypothesis
• 对New_candidate_hypotheses中所有h做以下操作
– 如果 Performance(h,Examples,Target_attribute)>Performance(Best_hypothesis,Examples,Target_attri bute) 则Best_hypothesish
• 返回Learned_rules 8
序列覆盖算法（3）
• 序列覆盖算法将问题化简为一系列简单 的问题，执行的是一种贪婪搜索，它不 能保证找到能覆盖样例的最小或最佳规 则集
• 下面重点讨论Learn-One-Rule的设计，我 们希望算法能够得到较高精度的规则集， 但不必覆盖所有的正例
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一般到特殊的柱状搜索
– CN2需要较大数量的训练数据
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学习规则集：小结（2）
• 搜索方向的差异
– Learn-One-Rule的搜索方向是从一般到特殊， 而其他算法是从特殊到一般
– 从一般到特殊的一个优点是只有一个极大一 般假设可作为搜索起始点
– 而多数假设空间中有很多特殊假设，因此有 许多极大特殊假设，从特殊到一般的算法难 以确定搜索的起点
和演绎推理的基本关系
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序列覆盖算法
• 序列覆盖算法
– 学习一个规则，移去它覆盖的数据，再重复这一过 程
• 假定已有一个子程序Learn-One-Rule，它的输 入是一组正例和反例，输出是单个规则，它能 够覆盖许多正例而覆盖很少的反例
• 我们要求输出的规则有较高的精确度，但不必 有较高的覆盖度
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序列覆盖算法（2）
• 一种方法是，将假设空间搜索过程设计为与ID3算法中 相似的方式，但在每一步只沿着最有希望的分支进行， 即产生最佳性能的属性-值对，而不是用增长子树的办 法覆盖所选属性的所有可能值
• 与ID3类似，可定义最佳分支，它覆盖的样例有最低的 熵
• 与其他贪婪算法一样，上面算法的缺陷是，它的每一 步都可能做出次优的选择
于Target_attribute的熵
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对表10-2的Learn-One-Rule算法 的说明
• 算法主循环中考虑的每个假设都是属性-值约束的合取 • 每个合取假设对应于待学习规则的候选前件集合，它
由其覆盖的样例的熵来评估 • 搜索算法不断特化候选假设，直到得到一个极大特殊
假设，它包含所有可用的属性 • 规则的后件在算法的最后一步产生，在其前件确定后，
– 更新Candidate_hypotheses
• Candidate_hypothesesCandidate_hypotheses中k个Performance最佳成员
• 返回如下形式的一个规则
– “如果Best_hypothesis”，则prediction
– 其中，prediction为在与Best_hypothesis匹配的Examples中最频繁的
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学习规则集：小结（3）
• 生成再测试与样例驱动搜索的差异
– 样例驱动搜索算法包括：Find-S、候选消除、AQ算法、Gigol – 样例驱动算法中，对假设的生成或修正是由单独的训练样例
驱动的，而且结果是一个已修正的假设，它对此单个样例的 性能得到改善 – Learn-One-Rule是生成再测试搜索 – 生成再测试搜索方法中，后续的假设的生成只基于假设表示 的语法，然后基于这些假设在全部样例上的性能来进行选择 – 生成再测试的一个优点是搜索中每一步的选择都基于在许多 样例上的假设性能，因此噪声数据的影响被最小化
– 序列学习算法（CN2）每次学习一个规则，而ID3每 一步并行学习整个析取项的集合，ID3可称为并行 覆盖算法
– ID3在每一搜索步中根据它对数据产生的划分选择 不同的属性，CN2选择的是不同的属性-值对
– 为了学习到n个规则的集合，每个规则前件包含k个 属性值测试，CN2需要nk次基本搜索步，而ID3独立 选择次数要少得多
• 用柱状搜索来减小风险，即每一步保留k个最佳候选分 支，每一步对k个候选分支进行处理，然后再将结果集 削减至k个最可能成员
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表10-2 Learn-One-Rule的一种实现：一般到特殊柱状搜索
Learn-One-Rule(Target_attribute, Attributes, Examples, k)
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简介（2）
• 一阶规则集合的例子
if Parent(x,y) then Ancestor(x,y) if Parent(x,z) Ancestor(z,y) then Ancestor(x,y) – 这个规则集合很紧凑地描述了一个递归函数，它很难用决策
树或其他命题的方法来表示
• Prolog程序就是一阶规则的集合，因此一个可以学习这 种规则集合的通用算法，可被看作是从样例中自动推 导出Prolog程序的算法
句体或子句先行词，后件被称为子句头或子句推论 – 置换：将文字L的某些变量替换为某些项的函数，记为L。如果置
换使得L1=L2，那么称为L1和L2的合一置换
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学习一阶规则集：FOIL
• FOIL学习的规则类似Horn子句，但有两 个不同：
– 比Horn子句更受限，因为文字不允许包含函 数符号
– 比Horn子句更有表征力，因为规则体中的文 字可以是负文字
nc mp
nm
– 熵：令S为匹配规则前件的样例集合，熵衡量的是该样例集合
中目标函数的均一性
c
Entropy(S) pi log 2 pi i 1
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学习一阶规则
• 本节考虑带有变量的规则，即一阶Horn子句，它们比 命题规则有强得多的表征能力
• 一阶规则的归纳学习通常被称为归纳逻辑编程，因为 这一过程可看作从样例中自动推导出Prolog程序
• 序列覆盖算法的过程
– 在所有可用训练样例上执行Learn-One-Rule – 再移去由其学到的规则覆盖的正例 – 重复上面的过程，直到规则集覆盖正例达到希望的
程度
• 序列覆盖算法按次序学习到一组规则，它们共 同覆盖了全部正例
• 规则集中的规则可排序，分类新实例时可先应 用精度最高的规则
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表10-1 学习析取规则集的序列 覆盖算法（CN2）
Target_attribute值
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表10-2 Learn-One-Rule的一种实现：一般到特殊柱状搜索 （2）
Performance(h, Examples, Target_attribute) • h_examples与h匹配的Examples子集 • 返回-Entropy(h_examples)，Entropy是关
• 命题规则过于特殊了，不能描述属性值之间的实质关 系，对今后的分类几乎不起作用，一阶规则能够表示 更一般的规则
• 一阶Horn子句还可指定前件中的变量不出现在后件中 的规则，这种变量可以被存在量词或全称量词修饰
• 还可能在规则的后件和前件中使用相同的谓词描述递 归的规则
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术语
• 所有的一阶表达式由常量、变量、谓词符号以及函数符号组成 • 谓词和函数的区别是谓词只能取真或假（特殊的函数），而函数
– AQ算法学习单个规则的方法也不同于Learn-OneRule，当它对每个规则执行一般到特殊柱状搜索时， 他围绕单个正例来进行
– 搜索中只考虑被某正例满足的属性，以得到逐渐特 殊的假设，每次学一个新规则时，它从那些未覆盖 的样例中也选择一个新的正例，以指引新析取项的 搜索
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学习规则集：小结
• 串行与并行的差异
• 初始化Best_hypothesis为最一般的假设
• 初始化Candidate_hypotheses为集合{Best_hypothesis}
• 当Candidate_hypotheses不空，做以下操作
– 生成下一个更特殊的候选假设
• All_constraints所有形式为(a=v)的约束集合，其中，a为Attributes的成员，v为出现 在当前Examples集合中的a的值
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学习规则集：小结（4）
• 规则的后修剪和后修剪的方法
– Learn-One-Rule也有可能形成过度拟合，解决的方法也可以是 后修剪
• 性能函数的定义
– 相正对确频分率类：的令数目n代，表则规规则则所性匹能配的的相样对例频数率目估，计n为c代表其中它能
nc
n
– 精度的m-估计：令p为从整个数据集中随机抽取的样例与该规 则赋予的分类相同的先验概率，令m为权，或称对此先验概率 p进行加权的等效样例数目