第三章监督学习神经网络
机器学习知识：监督学习与非监督学习
机器学习知识：监督学习与非监督学习人工智能（AI）是近年来最热门的话题之一。
而机器学习是AI中重要的一环，它提供了一种让计算机从数据中学习的方法，而无需进行显式的编程。
机器学习有两种主要类型：监督学习和非监督学习。
本文将探讨这两种类型与它们的应用。
监督学习监督学习是指给机器学习算法提供已知的输入和输出数据，让计算机通过这些数据来学习。
监督学习的目的是基于训练数据集建立一个模型，以实现对新数据的预测和分类。
监督学习中最常见的算法有决策树、朴素贝叶斯、支持向量机(SVM)和神经网络等。
决策树是一种树形结构模型，可以对数据进行层层分割，得到最终的分类。
它可以以易于理解的方式将数据集分为不同的成分。
朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的概率分类算法，用于分析大量的数据并进行有效的预测。
基于这种算法可以对新的和未知的数据进行分类。
SVM是一种有监督学习算法，用于分类和预测数据。
它是一种非常强大的算法，可以处理大量的数据，例如文本和图像。
SVM被广泛应用于图像、文本、语音和语言等领域。
神经网络是一种模拟人类大脑和神经系统的算法。
它通过在一系列处理单元之间传递信息和模拟神经元之间的连接来实现分类。
神经网络是一个非常强大的算法，可以用于各种应用，包括图像和语音识别、自然语言处理和金融预测。
监督学习的一个重要应用是图像分类。
通过监督学习，可以让机器学习算法自动地从大量的图像中学习到不同类型的图像并将其分类。
例如，训练一个模型可以识别猫或狗的图片，如果输入未知的图片，该算法可以自动判断输入图片是猫还是狗。
这种应用在医学图像、自然景观图像和工业图像等领域都得到了广泛应用。
非监督学习非监督学习是指算法对未标注数据进行学习。
与监督学习不同，非监督学习没有先前设定的输出。
目标是将数据分组到不同的类别中，以发现内在的模式。
非监督学习的最常用算法有聚类和降维。
聚类是一种将数据点分组到不同簇的技术。
这些簇代表了数据集中相似的数据点。
几个常用的聚类算法包括K-means和层次聚类。
监督学习中的神经网络模型搭建方法(七)
监督学习中的神经网络模型搭建方法神经网络模型是监督学习中常用的一种方法。
通过神经网络模型，我们可以对输入数据进行分类、识别、预测等操作。
而对于初学者来说，搭建一个神经网络模型可能是一个具有挑战性的任务。
本文将介绍一些在监督学习中搭建神经网络模型的方法。
数据预处理在搭建神经网络模型之前，首先需要对数据进行预处理。
这包括数据清洗、标准化、特征提取等步骤。
数据清洗是指去除数据中的噪声和异常值，以提高模型的准确性和稳定性。
标准化是将数据转换为均值为0，标准差为1的标准正态分布，以便模型更好地学习和收敛。
特征提取是根据业务需求对数据进行特征工程，提取出对分类或预测有用的特征。
选择合适的神经网络结构在选择神经网络结构时，需要考虑输入数据的类型和模型的复杂度。
对于图像数据，可以选择卷积神经网络（CNN）；对于序列数据，可以选择循环神经网络（RNN）或长短期记忆网络（LSTM）；对于结构化数据，可以选择多层感知机（MLP）等。
此外，还需要考虑模型的层数、每层的节点数、激活函数等参数。
损失函数和优化器的选择损失函数是评估模型预测结果与真实值之间的差异的函数。
常用的损失函数包括均方误差（MSE）、交叉熵损失函数等。
在选择损失函数时，需要根据具体的任务来进行选择。
优化器是用来调整模型参数以最小化损失函数的算法，常用的优化器包括随机梯度下降（SGD）、Adam、RMSprop等。
选择合适的损失函数和优化器可以加快模型的训练速度和提高模型的性能。
模型训练与评估在模型搭建完成后，需要对模型进行训练和评估。
训练是指通过将输入数据和真实标签输入到模型中，不断调整模型参数以提高模型的性能。
评估是指通过一些评估指标（如准确率、精确率、召回率、F1值等）来评估模型的性能。
在模型训练时，需要注意防止过拟合和欠拟合的问题，可以通过交叉验证、正则化等方法来解决。
模型的调参和优化在模型训练和评估完成后，通常需要对模型进行调参和优化以提高模型的性能。
神经网络
神经网络的应用—— 神经网络的应用 ATM的流量控制 的流量控制
峰峰峰输峰PCR 可可可峰输峰SCR 最最最最最最MBS
T=m
延 网网流 时 器
T=m-1 T=m-2
T=m-n+1
输 输 网 网 预 测 器
T=m+1 T=m+5 . . .
输 输 网 网 控 控 器
控控控出
பைடு நூலகம்
神经网络连接允许模型
神经网络的应用—— 神经网络的应用 ATM的流量控制 的流量控制
竞争学习网络
无监督学习网络只根据输入模式来更新权值。竞 无监督学习网络只根据输入模式来更新权值。 争学习是这种类型网络最普遍学习方法
w11
x1 x2 x3
1 2 3 4
w34
输出单元
输入单元
自组织神经网络
在接受外界输入时，将会分成不同的区域，不同 在接受外界输入时，将会分成不同的区域， 的区域对不同的模式具有不同的响应特征 特征图，它实际上是一种非线性映射关系。由于 特征图，它实际上是一种非线性映射关系。 这种映射是通过无监督的自适应过程完成的， 这种映射是通过无监督的自适应过程完成的，所 以也称它为自组织特征图
Hopfield神经网络 神经网络
J. J. Hopfield提出了神经网络能量函数（也称李 提出了神经网络能量函数（ 提出了神经网络能量函数 雅普诺夫函数）的概念， 雅普诺夫函数）的概念，使网络的运行稳定性判 断有了可靠而简便的依据 Hopfield 网络在联想存贮及优化计算等领域得到 Hopfield网络在联想存贮及优化计算等领域得到 了成功的应用， 了成功的应用，拓宽了神经网络的应用范围 另外 ， Hopfield网络还有一个显著的优点 ， 即它 另外， 网络还有一个显著的优点， 网络还有一个显著的优点 与电子电路存在明显的对应关系， 与电子电路存在明显的对应关系，使得该网络易 于理解和便于实现 通常 通常Hopfield网络有两种实用形式 ， 即离散型 网络有两种实用形式， 网络有两种实用形式 Hopfield网络和连续型 网络和连续型Hopfield网络 网络和连续型 网络
机器学习人工智能的核心技术
机器学习人工智能的核心技术机器学习人工智能（ML AI）是当今科技领域的热门话题，它涵盖了许多重要的技术和算法。
本文将介绍一些机器学习人工智能的核心技术，包括监督学习、无监督学习、强化学习以及神经网络。
一、监督学习监督学习是机器学习中最常用的技术之一。
在监督学习中，机器通过给定的输入和对应的正确输出进行训练。
通过学习训练集，机器能够预测未知输入的正确输出。
常见的监督学习算法包括决策树、支持向量机和神经网络等。
决策树是一种以树形结构表示决策规则的算法。
它通过从根节点到叶子节点的递归过程，对输入进行分类或回归预测。
支持向量机则是通过在高维空间中寻找一个最优超平面，将不同类别的样本分开。
神经网络是一种模拟人脑神经元工作方式的算法，通过多层神经元的连接和训练，实现复杂的学习任务。
二、无监督学习与监督学习不同，无监督学习没有对应的输出标签。
它通过对数据进行聚类或降维，发现数据中的隐藏模式和结构。
常见的无监督学习算法包括聚类、关联规则和主成分分析等。
聚类算法将数据按照相似性进行分组，常用的算法有K均值聚类和层次聚类。
关联规则算法则用于挖掘数据中的频繁项集和关联规则，发现数据中的关联性。
主成分分析是一种降维技术，通过将原始输入数据投影到低维空间，保留最重要的特征。
三、强化学习强化学习是一种基于试错的学习方式，机器通过与环境的交互，根据反馈信号调整其行为。
在强化学习中，机器需要选择行动以最大化累积奖励。
著名的强化学习算法包括Q学习和深度强化学习。
Q学习是一种基于价值函数的强化学习算法，它通过学习每个状态行动对的价值，找到最优策略。
深度强化学习通过结合深度神经网络和强化学习，实现了在复杂环境中的决策与规划。
四、神经网络神经网络是机器学习人工智能的核心组成部分。
它模拟了人脑神经元之间的连接和信息传递过程。
神经网络通过多层神经元的组合和训练，实现了复杂的模式识别和决策任务。
常见的神经网络结构包括前馈神经网络、循环神经网络和卷积神经网络。
监督学习算法基础知识整理
第三章监督学习算法监督学习又称为分类（Classification）或者归纳学习（Inductive Learning）。
几乎适用于所有领域，包括文本和网页处理。
给出一个数据集D，机器学习的目标就是产生一个联系属性值集合A和类标集合C的分类/预测函数（Classification/Prediction Function），这个函数可以用于预测新的属性集合的类标。
这个函数又被称为分类模型（Classification Model）、预测模型（Prediction Model）。
这个分类模型可以是任何形式的，例如决策树、规则集、贝叶斯模型或者一个超平面。
在监督学习（Supervised Learning）中，已经有数据给出了类标；与这一方式相对的是无监督学习（Unsupervised Learning），在这种方式中，所有的类属性都是未知的，算法需要根据数据集的特征自动产生类属性。
其中算法中用于进行学习的数据集叫做训练数据集，当使用学习算法用训练数据集学习得到一个模型以后，我们使用测试数据集来评测这个模型的精准度。
机器学习的最基本假设：训练数据的分布应该与测试数据的分布一致。
训练算法：训练算法就是给定一组样本，我们计算这些参数的方法。
本节简要介绍以下几种常用的机器学习算法，比如决策树，朴素贝叶斯，神经网络，支持向量机，线性最小平方拟合，kNN，最大熵等。
3.1 两类感知器见课本3.2 多类感知器见课本3.3 决策树算法决策树学习算法是分类算法中最广泛应用的一种技术，这种算法的分类精度与其他算法相比具有相当的竞争力，并且十分高效。
决策树是一个预测模型；他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。
树中每个节点表示某个对象属性，而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值（类别）。
决策树仅有单一输出，若欲有复数输出，可以建立独立的决策树以处理不同输出。
《深度学习PPT》第3章 人工神经网络与深度学习
9 of 57
3.1 探秘大脑的工作原理
第3章 人工神经网络与深度学习
3.1.2 人脑神经元的结构
神经元的基本结构包括细胞体和突起两部分。细胞体包括细胞核、细胞质、细胞 膜。细胞膜内外电位差称为膜电位。神经元的突起一般包括数条短而呈树状分支 的树突和一条长而分支少的轴突。长的突起外表大都套有一层鞘，组成神经纤维， 神经纤维末端的细小分支叫作神经末梢。神经纤维集结成束，外面包有膜，构成 一条神经。
6 of 57
3.1 探秘大脑的工作原理
（5）深度学习算法 数据输 出
外部环 境
第3章 人工神经网络与深度学习
数据输入
执行
深度学习（端到端网络，一组函数集）
知识库
学习
深度学 习
深度学习的基本模型
人的活动过程伴随信息传递、知识处理和智能的形成过程，其信息 传输模型如图所示
7 of 57
3.1 探秘大脑的工作原理
22 of 57
3.4 人脑神经网络的互连结构
第3章 人工神经网络与深度学习
3.4.1 前馈神经网络
前馈神经网络（feedforward neural network），简称前馈网络，是人 工神经网络的一种。在此种神经网络中，各神经元从输入层开始，接 收前一级输入，并输入到下一级，直至输出层。整个网络中无反馈， 可用一个有向无环图表示
输出
hw.b
3.2 人脑神经元模型
3.2.2 激活函数
常用激活函数主要有：线性函数、 非线性函数（sigmoid型函数）、 概率型函数。
y
x 0
（a）线性函数 y
x 0
(c) ReLU函数 y
1 x
0 (e) sigmoid函数
神经网络的原理
神经网络的原理神经网络是一种模仿人类神经系统的计算模型，它由大量的人工神经元相互连接而成，可以学习和适应各种复杂的模式。
神经网络的原理涉及到许多数学和计算机科学的知识，下面我们将简单介绍一下神经网络的原理。
首先，神经网络的基本组成是神经元。
神经元是神经网络中的基本单元，它接收输入信号，经过加权和偏置处理后，输出一个信号。
神经元之间通过连接进行信息传递，每个连接都有一个权重，用来调节输入信号的重要性。
神经网络通常包含输入层、隐藏层和输出层，其中隐藏层可以有多层。
其次，神经网络的学习过程是通过调整连接权重来实现的。
神经网络的学习可以分为监督学习和无监督学习两种方式。
在监督学习中，神经网络通过与标记好的数据进行比较，不断调整连接权重，使得输出结果与期望结果尽可能接近。
而在无监督学习中，神经网络通过对输入数据进行统计分析，自行学习数据的特征和规律。
另外，神经网络的训练过程需要使用优化算法来调整连接权重。
常见的优化算法包括梯度下降算法、反向传播算法等。
这些算法通过计算损失函数的梯度，不断调整连接权重，使得损失函数的值逐渐减小，从而提高神经网络的性能。
此外，神经网络的原理也涉及到激活函数的选择。
激活函数用来引入非线性因素，增强神经网络的表达能力。
常见的激活函数包括Sigmoid函数、ReLU函数、Tanh函数等，它们在不同的场景下具有不同的表现。
最后，神经网络的原理还包括了过拟合和欠拟合问题的解决。
过拟合是指模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现较差，而欠拟合则是指模型无法很好地拟合数据。
为了解决这些问题，可以采用正则化、dropout等方法来提高神经网络的泛化能力。
综上所述，神经网络的原理涉及到神经元、学习过程、优化算法、激活函数以及过拟合和欠拟合问题的解决。
通过深入理解神经网络的原理，我们可以更好地应用神经网络模型解决实际问题，从而推动人工智能技术的发展。
神经网络的原理虽然复杂，但通过不断学习和实践，我们可以逐渐掌握其精髓，为人工智能领域的发展贡献自己的力量。
神经网络第三章
– （1）权值初始化 ） – （2）输入样本对 ） – （3）计算输出 ） – （4）根据感知器学习规则调整权值 ） – （5）返回到步骤 输入下一对样本，周而复始直到对 输入下一对样本， ）返回到步骤(2)输入下一对样本 所有样本，感知器的实际输出与期望输出相等。 所有样本，感知器的实际输出与期望输出相等。
n
ij x i
(3.1)
o j = sgn(net j − T j ) = sgn(
∑
i =0
n
wij xi ) = sgn(W T X ) j
(3.2)
7
3.1.2 单神经元感知器的功能
单 计 算 节 点 感 知 器
8
3.1.2 单神经元感知器的功能
• 单计算节点感知器实际上就是一个M-P神经元模型， 单计算节点感知器实际上就是一个 神经元模型， 实际上就是一个 神经元模型 由于采用了符号转移函数，又称为符号单元 符号单元。 由于采用了符号转移函数，又称为符号单元。
X1 = (-1，1，-2，0)T X2 = (-1，0，1.5，-0.5)T X3 = (-1，-1，1，0.5)T d1 =−1 d2 = − 1 d3 =1
设初始权向量W(0)=(0.5,1,-1,0)T，η=0.1。注意，输入向量 中第一个分量x0恒等于-1，权向量中第一个分量为阈值， 试根据以上学习规则训练该感知器。
…
W
j
W j = (w1 j ,w2 j ,...w ,...,wnj )T ij
oj
o1
W
1
…
W
m
om
○
○ ○
…
○ ○
…
xn
○
x1
○
x2
D人工神经网络复习习题
2.2.1 神经元的建摸 (2/6)
上述假定，可用图2.5中的神经元模型示意图进行图解表 示。
i 1
(2 .1 )
式中 τij —— 输入i输出j间的突触延时； Tj —— 神经元j的阈值； wij —— 神经元i到j的突触连接系数值； f( ) —— 神经元转移函数。
2.2.2 神经元的数学模型(2/6)
为简单起见，将上式中的突触延时取为单位时
间，则式（2.1）可写为
n
第3章 监督学习神经网络 §3.1 单层感知器
§ 3.1.1 感知器模型 § 3.1.2 单节点感知器的功能分析 § 3.1.3 感知器的学习算法 § 3.1.4 感知器的局限性及解决途径 §3.2 基于误差反传的多层感知器—BP神经网络 § 3.2.1 BP网络模型 § 3.2.2 BP学习算法 § 3.2.3 BP算法的程序实现 § 3.2.4 BP网络的主要能力 § 3.2.5 误差曲面与BP算法的局限性 §3.3 BP算法的改进 §3.4 BP网络设计基础 §3.5 BP网络应用与设计实例 本章小结
§1.2.1 启蒙时期 …低潮时期…复兴时期…高潮时期(新高潮)………
本章小结
第2章 神经网络基础知识 §2.1 人工神经网络的生物学基础 §2.2 人工神经元模型
§ 2.2.1 神经元的建摸 § 2.2.2 神经元的数学模型 § 2.2.3 神经元的转移函数 §2.3 人工神经网络模型 § 2.3.1 网络拓扑结构类型
神经网络 训练方法
神经网络训练方法神经网络是一种模拟人脑神经元网络的计算模型，它由输入层、隐藏层和输出层组成。
而神经网络的训练方法主要有监督学习和无监督学习两种。
监督学习是神经网络中最常见的训练方法，它的目标是让神经网络从已知数据中学习到输入和输出之间的映射关系。
具体来说，监督学习通过将输入样本输入到神经网络中，在输出层产生预测结果，然后将预测结果与真实标签进行比较，根据比较结果来调整神经网络的参数，使得预测结果和真实标签之间的差距最小化。
这个调整参数的过程称为反向传播算法(backpropagation)。
反向传播算法的核心思想是通过计算预测结果和真实标签之间的差异来计算损失函数(loss function)，然后通过链式法则来逐层计算每个神经元对损失函数的贡献。
最后根据这些贡献来调整神经网络的参数。
具体来说，反向传播算法首先将损失函数对输出层的权重和偏置求偏导数，然后将这些偏导数传递给隐藏层，再将偏导数传递给输入层，最后根据偏导数的值来调整权重和偏置。
除了反向传播算法，监督学习中还需要选择适当的损失函数。
常见的损失函数包括均方误差(Mean Squared Error, MSE)和交叉熵(Cross Entropy)。
均方误差适用于回归问题，它衡量了预测值与真实值之间的平均差距。
而交叉熵适用于分类问题，它衡量了预测概率分布与真实类别分布之间的差异。
除了监督学习，神经网络还可以使用无监督学习进行训练。
无监督学习不需要真实标签，其目标是从未标注的数据中学习到数据的结构和模式。
常见的无监督学习方法包括自编码器(Autoencoder)和生成对抗网络(Generative Adversarial Network, GAN)。
自编码器是一种包含编码器和解码器的神经网络，它尝试学习到一组潜在表示，可以用来重构输入数据。
自编码器的训练过程可以通过最小化输入数据和重构数据之间的重建误差来完成，其中编码器将输入数据映射到潜在表示，而解码器将潜在表示映射回输入空间。
机器学习中的监督学习实践(Ⅲ)
机器学习中的监督学习实践机器学习作为一门新兴的领域，正日益受到广泛的关注和应用。
而其中的监督学习更是机器学习中的重要分支之一。
监督学习是指利用已经标记好的数据集来指导模型的训练，让模型能够从中学习到数据之间的关系和规律。
本文将就机器学习中的监督学习进行一些实际案例的讨论。
一、监督学习概述监督学习是机器学习中最常见的一种学习方式，它的核心思想是通过已有数据的输入和输出之间的映射关系，训练出一个能够准确预测输出的模型。
监督学习主要分为分类和回归两种不同的任务。
分类任务是指将输入数据映射到离散的类别中，而回归任务则是将输入数据映射到连续的数值中。
二、监督学习的应用案例在实际的应用中，监督学习有着广泛的应用。
例如在金融领域，可以利用监督学习的方法来预测股票价格的走势。
在医疗领域，可以利用监督学习来帮助医生诊断疾病。
在电商领域，可以利用监督学习来进行用户行为分析和个性化推荐。
这些都是监督学习在实际中的应用案例。
三、监督学习的算法监督学习的算法有很多种，常见的包括决策树、支持向量机、神经网络、朴素贝叶斯等。
这些算法各有特点，适用于不同的场景。
例如，决策树算法适用于处理离散型数据，支持向量机适用于处理高维度的数据，神经网络适用于处理复杂的非线性关系。
四、监督学习的实践案例假设我们有一个房价预测的数据集，其中包括了房屋的面积、房间数量、地理位置等特征，以及对应的房价。
我们可以利用监督学习的方法，训练一个模型来预测房价。
首先，我们需要对数据集进行预处理，包括数据清洗、特征选择、特征缩放等。
然后，我们选择一个适合的监督学习算法，比如线性回归算法，来训练模型。
接着，我们需要对模型进行评估和优化，以确保模型的预测性能达到要求。
最后，我们就可以利用训练好的模型来对新的数据进行预测了。
五、监督学习的挑战和未来展望尽管监督学习在实际应用中取得了很多成功，但是也面临着一些挑战。
例如，标记好的数据集往往很难获取，模型的泛化能力有限，对于大规模高维度的数据处理能力有限等。
《有监督的学习》课件
总结词
决策树是一种监督学习算法，用于分类和回归任务。
详细描述
决策树通过递归地将数据集划分为更小的子集来建立树状结构。每个内部节点表示一个特征上的判断 条件，每个分支代表一个判断结果，每个叶子节点表示一个类别或回归值。决策树易于理解和解释， 但可能会过拟合训练数据。
K最近邻算法
总结词
K最近邻算法是一种基于实例的学习算法，通过将新的数据点分配给最近的训练数据点 的类别来实现分类。
02
常见的集成学习算法包括Bagging和Boosting。
03
Bagging通过从数据集中有放回地随机抽样来创建多个子数据集，并 训练多个基模型，然后对所有模型的预测结果进行平均或投票。
04
Boosting是一种迭代算法，它通过训练一系列基模型并对它们的预测 结果进行加权平均来提高性能。
特征选择与降维
要点二
详细描述
ROC曲线是以假正率（False Positive Rate）为横轴，真 正率（True Positive Rate）为纵轴绘制的曲线，用于展示 模型在不同阈值下的性能表现。AUC是ROC曲线下的面积 ，表示模型分类性能的综合评价指标。AUC越接近1，模 型的分类性能越好。
05
监督学习的优化策略
正则化
正则化是一种通过添加额外的约束条 件来防止过拟合的技术。
正则化的好处是可以提高模型的泛化 能力，减少过拟合的风险。
L1正则化（Lasso回归）和L2正则化 （Ridge回归）是最常见的两种形式 ，它们通过在损失函数中添加权重向 量的范数来惩罚模型的复杂度。
集成学习
01
集成学习是一种通过构建多个模型并将它们的预测结果结合起来以提 高预测性能的方法。
总结词
监督学习方法的比较和分析
监督学习方法的比较和分析监督学习是机器学习中最常见也是应用最广泛的方法之一。
它的核心思想就是通过已有的数据集来训练模型，从而使模型能够对未知数据做出正确的预测。
和其他机器学习方法相比，监督学习具有易于实现、预测准确度高等优点。
然而，不同的监督学习方法可能会在不同的任务和数据集上带来显著的区别。
因此，本文将对几种常见的监督学习方法进行比较和分析。
1. 决策树决策树是一种用于分类和回归的监督学习方法。
它可以将数据集划分成不同的子集，直到每个子集只包含同一种类别或者达到预定的停止条件。
决策树的优点在于易于理解和解释，同时它可以处理数值和分类特征，并且不需要太多的数据预处理。
但是，由于决策树的分裂方式过于简单，容易出现过拟合的现象。
此外，决策树对噪声和异常值也比较敏感。
2. 支持向量机支持向量机是一种常用于分类和回归的监督学习方法。
它的核心是寻找一个可以将不同类别数据分开的超平面。
支持向量机的优点在于能够处理线性和非线性数据，并且通过核函数的使用，它能够将低维数据映射到高维空间。
但是，支持向量机的运算比较复杂，模型训练时间较长。
同时，支持向量机对于噪声和异常值也比较敏感。
3. 朴素贝叶斯朴素贝叶斯是一种常见的分类方法。
它的核心思想是基于贝叶斯定理，通过观察先验概率和条件概率来确定后验概率。
朴素贝叶斯的优点在于简单快速，并且对于大规模数据集有很好的可扩展性。
此外，朴素贝叶斯对于噪声数据的影响较小。
但是，由于它假设特征之间是彼此独立的，所以在处理不相关特征的时候可能会出现糟糕的效果。
4. K近邻K近邻是一种常用于分类和回归的监督学习方法。
它的核心思想是将新数据分类为与其最近的K个训练数据的大多数类别。
K近邻的优点在于模型简单易懂，并且能够适应复杂的数据集。
此外，K近邻还可以处理离散和连续型数据。
但是，由于需要计算每个数据和所有训练样本间的距离，所以K近邻的算法复杂度很高。
5. 神经网络神经网络是一种基于生物神经元工作原理的多层感知器模型。
监督学习在语音识别中的应用研究
监督学习在语音识别中的应用研究第一章引言语音识别技术是一门热门的研究领域，在现代科技的快速发展中扮演着重要的角色。
随着智能手机、智能音箱以及语音助手等设备的普及，语音识别技术得到了更广泛的应用。
而这其中，监督学习在语音识别中的应用研究成为了一个引人注目的话题。
本文将探讨监督学习在语音识别中的应用，并分析其现实意义。
第二章监督学习与语音识别2.1 监督学习概述监督学习是机器学习领域中常见的一种方法，它通过对已标记的训练数据进行学习，以预测未标记数据的输出结果。
在监督学习中，通常需要构建一个模型来建立输入和输出之间的关系，以便对新数据进行分类或预测。
2.2 语音识别概述语音识别是指将口述的语音转化成文本或命令的过程。
传统的语音识别方法主要依赖于概率模型，如隐藏马尔可夫模型（HMM）和高斯混合模型（GMM）。
然而，这些方法在处理噪声、多样性和长文本时存在一定的限制。
第三章监督学习在语音识别中的应用3.1 基于监督学习的声学建模声学建模是语音识别中的一个关键环节，它用于将语音特征与对应的文本进行匹配。
传统的声学建模方法主要基于HMM-GMM模型，但这种方法对于复杂的语音环境和多样化的说话人存在一定的局限性。
基于监督学习的声学建模方法的出现，通过使用深度神经网络（DNN）和递归神经网络（RNN）等模型，可以更好地建模复杂的语音特征。
3.2 基于监督学习的语言建模语言建模是语音识别中的另一个重要环节，它用于将语音信号转化成对应的文本。
传统的语言建模方法主要基于N-gram模型，但这种方法很难捕捉长距离的依赖关系。
基于监督学习的语言建模方法的出现，通过使用循环神经网络语言模型（RNN LM）和转写网络，可以更准确地预测语音信号对应的文本。
3.3 基于监督学习的说话人建模说话人建模用于识别不同说话人的身份。
传统的说话人建模方法主要依赖于高斯混合模型和万有声纹识别。
然而，这种方法对噪声和说话人变化敏感。
基于监督学习的说话人建模方法通过使用深度神经网络（DNN）和卷积神经网络（CNN）等模型，可以更好地建模说话人的身份特征。
神经网络的学习方法
一、绪论1．1 人工神经元网络的基本概念和特征一、形象思维人的思维主要可概括为逻辑（含联想）和形象思维两种。
以规则为基础的知识系统可被认为是致力于模拟人的逻辑思维（左脑）人工神经元网络则可被认为是探索人的形象思维（右脑）二、人工神经元网络人工神经元网络是生理学上的真实人脑神经网络的结构和功能，以及若干基本特性的某种理论抽象，简化和模拟而构成的一种信息处理系统。
三、神经元是信息处理系统的最小单元。
大脑是由大量的神经细胞或神经元组成的。
每个神经元可以看作为一个小的处理单元，这些神经元按照某种方式互相连接起来，构成了大脑内部的生理神经元网络，他们中各神经元之间连接的强弱，按照外部的激励信号作自适应变化，而每个神经元又随着接收到的多个激励信号的综合大小呈现兴奋或抑制状态。
而大脑的学习过程是神经元之间连接强度随外部激励信息做自适应变化的过程，大脑处理信息的结果确由神经元的状态表现出来。
四、神经元基本结构和作用1。
组成：细胞体、树突、轴突和突触。
2。
树突：负责传入兴奋或抑制信息（多条），较短，分支多，信息的输入端3。
轴突：负责传出兴奋或抑制信息（一条），较长，信息的输出端4。
突触：一个神经元与另一个神经元相联系的特殊结构部位，包括：突触前、突触间隙、突触后三个部分。
突触前：是第一个神经元的轴突末梢部分突触后：是第二个神经元的受体表面突触前通过化学接触或电接触，将信息传往突触后受体表面，实现神经元的信息传输。
5。
神经元网络：树突和轴突一一对接，从而靠突触把众多的神经元连成一个神经元网络。
6。
神经网络对外界的反应兴奋：相对静止变为相对活动抑制：相对活动变为相对静止7。
传递形式神经元之间信息的传递有正负两种连接。
正连接：相互激发负连接：相互抑制8。
各神经元之间的连接强度和极性可以有不同，并且可进行调整。
五简化的神经元数学模型x1x2x3x4s ix1,x2,..,x n：输入信号u i:神经元内部状态θi：与值ωi：ui到 uj连接的权值s i：外部输入信号，可以控制神经元uif(·) :激发函数y i:输出Ơi：= Σw ij x j +s i - θiU i = g(Ơi)y i = h(u i) = f(g(Ơi)) = f(Σw ij x j +s i - θi)f = h x g六、显示出人脑的基本特征1。
机器学习中的监督学习算法解析决策树 支持向量机 神经网络
机器学习中的监督学习算法解析决策树支持向量机神经网络机器学习中的监督学习算法解析：决策树，支持向量机，神经网络在机器学习领域中，监督学习是一种常见的学习方式，其目标是通过已知的输入和对应的输出数据来训练模型，使其具备预测未知数据输出的能力。
监督学习算法中，决策树、支持向量机和神经网络是三个重要的方法。
本文将对这三种算法进行解析，并分析其优缺点及适用场景。
一、决策树决策树是一种基于树结构进行决策的算法。
它通过从根节点到叶节点的一系列判断，将输入数据分类或预测其输出。
决策树的主要优点包括可解释性强、易于理解和实现、适用于离散和连续特征等。
在决策树算法中，常用的生成方法有ID3、C4.5和CART算法。
决策树的生成过程可以简单描述为以下几个步骤：1. 特征选择：根据不同的准则选择划分特征，使得划分后的子集纯度最高，即纯度增益最大。
2. 树的生成：通过递归的方式生成决策树，直到满足终止条件，如样本全部属于同一类别或者特征集为空。
3. 树的剪枝：为了避免过拟合现象，需要对生成的决策树进行剪枝处理，得到更具有泛化能力的模型。
决策树的缺点是容易产生过拟合现象，对异常点和噪声敏感。
为了解决这些问题，可以通过集成学习方法如随机森林和梯度提升树等来提高模型的稳定性和准确性。
二、支持向量机支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种二分类模型，但可以通过一些技巧扩展到多分类问题。
SVM的基本思想是在特征空间中找到一个最优的超平面，使得不同类别的样本能够被最大限度地分开。
支持向量机算法有线性SVM和非线性SVM两种。
线性SVM通过寻找线性的超平面来进行分类，可用于对线性可分和近似线性可分的数据进行分类。
非线性SVM则通过使用核函数将低维特征空间映射到高维空间，在高维空间中找到线性超平面进行分类，从而解决线性不可分问题。
SVM的优点在于可以对高维特征进行有效处理，泛化能力强，且在处理小样本问题时表现较好。
《神经网络与机器学习》第3讲感知机与学习规则
《神经⽹络与机器学习》第3讲感知机与学习规则神经⽹络与机器学习第3章感知机与学习规则§3.1 感知机的学习规则上⼀节中，区分橘⼦和苹果，是我们⼈为地划分⼀个决策边界，即⼀个平⾯，感知器的权矩阵和偏置向量也是事先给定，这⾮常地不"智能"。
我们能否找到⼀种根据输⼊数据⾃动调整权矩阵和偏置向量的学习算法？如何设定学习规则？这样的学习规则肯定能找到⼀个决策边界吗？感知机给我们提供了⼀个数学上可解析的，⾮常易于⼈们理解的⼀类重要神经⽹络模型。
感知机和现在发展和应⽤的很多⽹络相⽐那是⾮常简单，功能有限，但是在历史发展中却不容忽视。
F. Rosenblatt , "The perceptron: A probabilistic model for information storage and organization in the brain,"Psychological Review, 65: 386-408, 1958.Rosenblatt在1958年引⼊了⼀种学习规则，⽤来训练感知机完成模式识别问题，随机地选择权系数初值，将训练样本集合输⼊到感知机，那么⽹络根据⽬标和实际输出的差值⾃动地学习，他证明只要最优权矩阵存在，那么学习规则肯定能够收敛到最优值，学习速度快速可靠。
学习规则：就是更新⽹络权系数和偏置向量的⽅法，也称为训练算法。
学习规则的分类：有监督学习（有教师学习）事先具有⼀个训练集合\{(p_1,t_1),(p_2,t_2),\cdots,(p_N,t_N)\}p_n表⽰的是⽹络输⼊，t_n是正确的⽬标（target），有时候分类⾥称为"标签"。
学习规则不断地调节⽹络权系数和偏置向量，使得⽹络输出和⽬标越来越接近。
感知机的学习是有监督学习。
（2）⽆监督学习没有可参考的⽬标，仅仅依赖⽹络输出调节⽹络权系数和偏置向量。
⽆监督学习的核⼼，往往是希望发现数据内部潜在的结构和规律，为我们进⾏下⼀步决断提供参考。
计算机初学者必读的人工智能基础教程
计算机初学者必读的人工智能基础教程第一章：人工智能概述人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是研究和开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的新型信息技术。
本章将介绍人工智能的定义、发展历程、应用领域等基础知识，帮助读者对人工智能有一个整体的了解。
第二章：机器学习机器学习（Machine Learning）是人工智能的一个重要分支，通过让机器从数据中学习并改善性能，实现对未知数据的准确预测。
本章将介绍机器学习的基本概念、分类、算法和应用实例，包括监督学习、无监督学习和强化学习等内容，帮助读者理解机器学习的基本原理和应用方法。
第三章：神经网络神经网络（Neural Network）是一种模仿人类神经系统结构和功能的数学模型，是实现人工智能的核心技术之一。
本章将介绍神经网络的基本原理、结构和训练方法，包括前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络等类型，以及深度学习在图像识别、自然语言处理等领域的应用案例。
第四章：自然语言处理自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能与语言学、计算机科学交叉的领域，研究如何使机器能够理解、处理和生成人类自然语言。
本章将介绍自然语言处理的基本概念、技术和应用，包括词法分析、句法分析、信息抽取、机器翻译等，以及近年来在智能客服、智能翻译等领域的研究进展。
第五章：计算机视觉计算机视觉（Computer Vision）是研究如何使计算机具有类似人类视觉系统的功能，能够理解和解释图像和视频。
本章将介绍计算机视觉的基本概念、算法和应用，包括图像特征提取、目标检测与识别、图像分割与理解等内容，以及在无人驾驶、智能监控等领域的具体应用案例。
第六章：推荐系统推荐系统（Recommendation System）是一种通过分析用户历史行为和兴趣，向用户推荐相关信息、产品或服务的技术系统。
本章将介绍推荐系统的基本原理、算法和应用，包括基于内容的推荐、协同过滤、深度学习推荐等，以及在电商、社交媒体等领域的实际应用案例。
监督学习中的神经网络模型搭建方法(Ⅲ)
监督学习是机器学习中的一种重要方法，它通过使用已知输入和输出的训练数据来训练模型，使得模型能够对未知数据做出正确的预测。
神经网络是监督学习中常用的模型之一，它通过模拟人类大脑的神经元网络来进行学习和预测。
在本文中，我们将介绍监督学习中的神经网络模型搭建方法，包括数据准备、模型选择、训练和评估等步骤。
1. 数据准备在搭建神经网络模型之前，首先需要准备好训练数据和测试数据。
训练数据应包含一系列已知的输入和输出样本，而测试数据则用于验证模型的性能。
在进行数据准备时，需要对数据进行预处理，包括数据清洗、归一化、特征选择等步骤。
这些步骤的目的是使得数据更加适合神经网络模型的训练和预测，并且可以提高模型的性能和泛化能力。
2. 模型选择在搭建神经网络模型时，需要选择合适的网络结构和参数设置。
常用的神经网络模型包括多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
不同的模型适用于不同类型的数据和问题，因此需要根据具体的情况选择合适的模型。
此外，还需要选择合适的激活函数、优化算法、损失函数等参数，以使得模型能够有效地进行训练和学习。
3. 训练在选择了合适的模型和参数设置后，接下来就是进行模型的训练。
训练过程是通过将训练数据输入到模型中，然后根据模型的输出和实际标签来更新模型的参数，使得模型能够更好地拟合训练数据。
训练过程需要进行多轮迭代，直到模型的性能达到满意的水平。
在训练过程中，还需要注意监控模型的性能指标，如准确率、损失函数值等，以及调整模型的参数和结构，以使得模型能够更好地学习和泛化。
4. 评估在模型训练完成后，需要对模型进行评估，以验证其在测试数据上的性能。
评估过程包括计算模型的准确率、精确率、召回率、F1值等指标，以及绘制ROC曲线、混淆矩阵等来评估模型的性能。
通过评估过程，可以得知模型在未知数据上的预测能力，然后根据评估结果对模型进行调整和改进，以提高模型的性能和泛化能力。
总结在监督学习中搭建神经网络模型是一个复杂而又重要的工作。
监督学习算法的比较研究
监督学习算法的比较研究在机器学习领域中，监督学习是一种非常流行的算法。
监督学习的目标是从已知数据中学习如何进行预测和分类。
在这种方法中，算法使用一个训练数据集，并从中推断模型，然后将模型应用于新的数据集。
这个过程中有很多不同的算法和技术，本文将探讨一些监督学习算法的比较研究。
一、概述监督学习算法有很多种，包括线性回归、KNN、决策树、朴素贝叶斯、神经网络等等。
每一种算法的表现、实现和优缺点都不同，因此在使用前需要对它们进行比较研究。
二、线性回归线性回归是一种简单的监督学习算法，也是最常用的算法之一。
它的主要思想是，在给定输入值和输出值之后，学习如何预测连续性输出变量的值。
线性回归的优点是它非常容易实现和使用。
同时，它还可以很好地处理大型数据集。
然而，这种算法的缺点是它只适用于线性问题，对于非线性问题效果不是那么好。
三、KNNKNN（K最近邻）是一种基于实例的监督学习算法。
在这种算法中，特征空间被划分为所谓的“邻域”，并且根据训练样本集中每个实例的邻居数量确定最终分类。
每个实例被归为与其最近的K个邻居所属类别的众数。
KNN的优点是它不需要预先假设数据集的数据分布，精确性高。
缺点是它对于大型数据集的处理速度比较慢，并且不适用于高维数据。
四、决策树决策树是一种基于树形结构的监督学习算法。
它的主要思想是对于每个特征属性，通过考虑根据该属性对数据集的分割效果来选择最佳属性进行分割，生成树状结构。
决策树的优点是它可以很好地解决非线性问题，同时容易解释和理解。
缺点是容易出现过拟合问题，在处理噪声数据时表现不佳。
五、朴素贝叶斯朴素贝叶斯是一种基于统计的监督学习算法，它基于贝叶斯定理，以先验概率和观测到的特征值的条件概率为基础进行分类。
朴素贝叶斯的优点是它容易实现和理解，并且可以处理大量的特征和变量。
缺点是它对于不同变量之间的相关性很敏感。
六、神经网络神经网络是一种非常复杂的监督学习算法，它模仿人类神经系统的工作原理。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
图 3.1
前馈神经网络
3.1.2
函数链神经网络
在函数链神经网络（FLNN）中，输入单元实现了激活函数（或者变换函数） 。一个函 数链神经网络即为将输入层单元扩展为高阶函数单元的前馈神经网络[314,401]。一个 I 维 的输入层从而被扩展到函数单元 h1 , h2 , hl 是输入参数向量 ( z1 , 之间的权值矩阵 U 被定义为：
第 3 章 监督学习神经网络
23
⎛ J +1 ⎛ L ⎞⎞ ok , p = f o ⎜ ∑ wkj f y ⎜ ∑ v jl hl ( z p ) ⎟ ⎟ ⎝ l =1 ⎠⎠ ⎝ j =1
k j
（3.3）
使用输入单元的高阶组合可能会带来更短的训练时间并且还会提高精度（例如，参见 文献[314,401]） 。
k j,p k j
（3.1）
其中 f O 和 f y 分别是输出单元 ok 和隐层单元 yi 的激活函数。 wki 是输出单元 ok 和隐层单
k
j
元 yi 之间的权值。zi,p 是输入模式 zp 的输入单元 zi 的值。第（I+1）个输入单元和第（J+1） 个隐层单元是代表下一层中的神经元的阈值的偏置单元。 请注意每一个激活函数可以是不同的函数。并不需要所有的激活函数都必须是同一 类型。同样，每一个输入单元可以实现一个激活函数。通常假定输入单元具有线性激活 函数。
22
计算智能导论（第 2 版）
ok , p = f o (neto )
k k ,p
⎛ ⎞ = f o ⎜ ∑ wkj f yj (net y ) ⎟ ⎝ j =1 ⎠ I +1 ⎛ J +1 ⎞ = f o ⎜ ∑ wkj f y (∑ v ji zi , p ) ⎟ i =1 ⎝ j =1 ⎠
J +1
3.1.1
前馈神经网络
图 3.1 展示了一个标准的前馈神经网络，它包含 3 层：一个输入层（注意一些关于神 经网络的文献中并不将输入层记为一层） 、一个隐层和一个输出层。虽然该图仅给出了一个 隐层，但一个前馈神经网络可以有多个隐层。然而，已经证明了使用单调递增可微函数的 单隐层前馈神经网络能够逼近任意的连续函数，只要隐层具有足够多的隐层神经元[383]。 一个前馈神经网络也可以在输入层和输出层之间建立直接（线性）连接。 对于一个任意给定的输入模式 z p ，一个前馈神经网络的输出是通过网络中一个单个的 向前传递得到。对于每一个输出单元 ok ，我们得到（假定在输入层和输出层之间不存在直 接连接） ：
图 3.2
函数链神经网络
3.1.3
乘积单元神经网络
乘积单元神经网络的神经元是计算输入信号的加权乘积而不是加权和[222,412,509]。 对于乘积单元，网络输入通过（2.5）式计算。 人们已经提出了不同类型的乘积单元神经网络。在其中一种乘积单元神经网络中，每 一个输入单元都被连接到一些求和单元以及一些乘积单元的一个专用组。另一种类型的乘 积单元神经网络交替（alternating）乘积单元层和求和单元层。由于当多个隐层均含有乘积 单元时的数学复杂性，本节只阐述隐层仅具有乘积单元，且不含求和单元时的情形。输出 层仅含有求和单元，并且假定网络中的所有神经元均使用线性激活函数。则对于每一个隐 层单元 y j , 其网络输入为（注意没有包括偏置） ：
24
计算智能导论（第 2 版）
net y
j,p
= ∏ zi , p
v ji i =1
I +1
（3.5）
其中对于所有的模式 z I +1, p = −1 ，v j , I +1 代表失真度。 引入失真度的目的是在训练中动态地调 整激活函数以使其更好地逼近训练数据所代表的真实函数。 如果 zi , p < 0 ，则 zi , p 可表示为复数 zi , p = ι 2 | zi , p | (ι = −1) ，用其替换式（3.4）中的相应 项，得到：
第 3 章 监督学习神经网络
单个神经元对于所能够学习的函数类型有很多限制。一个（实现求和单元）的单个神 经元仅能被用于线性可分函数。当需要学习非线性可分函数的时候，就需要一个分层的神 经元网络。训练这些分层的网络比训练一个单个的神经元更为复杂，并且训练可以是监督 学习、非监督学习或者是增强学习。本章讨论监督学习。 监督学习需要一个训练集，该训练集由输入向量和与每一个输入向量相关联的目标向 量组成。神经网络学习器使用目标向量来决定其已经学习的程度，并且通过目标向量指导 权值的调整从而降低整体误差。本章考虑监督学习下不同的神经网络类型，包括标准多层 神经网络、函数链神经网络、简单反馈神经网络、时延神经网络、乘积单元神经网络以及 级联神经网络。第 3.1 节首先介绍这些不同的神经网络结构。第 3.2 节讨论了对于监督训练 的不同的学习规则。第 3.4 节将对集成神经网络进行一个简短的讨论。
, hL 。其中 L 是函数单元的总数且每一个函数单元 , z I ) （见图 3.2） 。输入层和函数单元层
（3.2）
, z I ) 的一个函数，即 hl ( z1 ,
⎧1 如果函数单位 hl 依赖于 zi uli = ⎨ ⎩0 其他
对于函数链神经网络，vjl 是隐层单元 yi 和函数链 hl 之间的权重。 除了要考虑额外的函数单元层以外，每一个输出 ok 的激活的计算方法与前馈神经网络 是相同的。
3.1
神经网络的类型
人们已经建立了各种各样的多层神经网络。诸如标准多层神经网络、函数链神经网络 和乘积单元神经网络这类的前馈神经网络接收外部的信号并通过在各层传播这些信号以获 得神经网络的结果（输出） 。前馈神经网络并不存在到前面各层的反馈连接。另一方面，反 馈神经网络拥有这样的反馈连接以建模被学习问题的时域特征。时延神经网络则记忆一个 先前观察= ∏ zi , p
v ji i =1 I
I
= ∏e
i =1
i
v ji ln( zi p )
,
= e∑ 其中 zi,p 是输入单元 zi 的激活值，vji 是输入单元 zi 和隐层单元 yj 之间的权重。
v ji ln( zi p )
,
（3.4）
上述的乘积单元网络输入信号计算公式的另一种形式是在乘积中包括“失真度” ，例如