机器学习课件

机器学习课件Tag内容描述：<p>1、ArtificialIntelligence(AI)人工智能,第七章：机器学习,内容提要,第七章：机器学习系统,1.机器学习的基本概念,2.机器学习策略与基本结构,3.归纳学习,4.类比学习,5.解释学习,6.神经网络学习,8.其他,7.知识发现,阿法狗通过神经网络学习所有高水平围棋棋谱，大概是历史上有的20万个左右职业棋谱，从而获得了在盘面上如何落子的直觉。,类似的深度学习是在。</p><p>2、第六章 机器学习,6.1 机器学习概念 6.2 示例学习 6.2.1示例学习的两个空间模型 6.3 基于解释的学习 6.4基于案例的推理 6.5 加强学习,6.1 机器学习的概念,6.1.1 机器学习的发展历史 1.神经元模型研究阶段 这个时期主要技术是神经元模型以及基于该模型的决策论和控制论;机器学习方法通过监督（有教师指导的）学习来实现神经元间连接权的自适应调整，产生线性的模式分类和联想记忆能力。具有代表性的工作有FRosenblaft的感知机（1958年）；NRashevsky数学生物物理学（1948年）；WSMcCullouch与WPitts的模式拟神经元的理论（1943年）;RMFriedb。</p><p>3、机器学习 MachineLearning 李成伟 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 一大数据与云计算 什么是大数据 大数据特征定义 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。</p><p>4、机器学习,1,什么是机器学习？,人工智能大师HerbSimon这样定义学习：学习：系统在不断重复的工作中对本身能力的增强或改进，使得系统在下一次执行相同任务或类似任务（指的是具有相同分布的任务）时，比现在做的更好或效率更高。,机器学习：通过经验提高系统自身的性能的过程（系统自我改进）。,2,机器学习的重要性,机器学习是人工智能的主要核心研究领域之一,也是现代智能系统的关键环节和瓶颈。很难想象。</p><p>5、ArtificialIntelligence(AI)人工智能,第七章：机器学习,内容提要,第七章：机器学习系统,1.机器学习的基本概念,2.机器学习策略与基本结构,3.归纳学习,4.类比学习,5.解释学习,6.神经网络学习,8.其他,7.知识发现,阿法狗通过神经网络学习所有高水平围棋棋谱，大概是历史上有的20万个左右职业棋谱，从而获得了在盘面上如何落子的直觉。,类似的深度学习是在近几年出现的，目前。</p><p>6、Artificial Intelligence (AI),第七章：机器学习,1,学习交流PPT,内容提要,第七章：机器学习系统,1.机器学习的基本概念,2.机器学习策略与基本结构,3.归纳学习,4.类比学习,5.解释学习,6.神经网络学习,8.其他,7.知识发现,2,学习交流PPT,阿法狗通过神经网络学习所有高水平围棋棋谱，大概是历史上有的20万个左右职业棋谱，从而获得了在盘面上。</p><p>7、4.扩张矩阵算法： 定义1(扩张矩阵)：已知e+= 及反例矩阵NE. 对每一 jN, 用“死元素”*对在NE中第j列的所有出现做代换，这 样得出的矩阵叫做正例e+在反例NE背景下的扩张矩阵。记为 EM(e+|NE), 或简记为EM(e+)。 表2.7正例矩阵与反例矩阵 + n1 v,v + j v kX1X2X3kX1X2X3 10001101 21202010 31003110 400241。</p><p>8、Given:E-a set of data eventsk-the number of clustersLEF- the clustering quality criterion a Determine a star for each seed against the other seed events Choose initial “seed” events from E By approp。</p><p>9、第三章规则学习算法 1. 基本概念： 定义1 （例子）. 设E=D1D2 Dn 是n维有穷向量空间， 其中 Dj是有穷离散符号集。E中的元素e=(V1,V2, ,Vn)简记为叫做例子。其中VjDj。 例如：对表2.1 D1=高，矮；D2=淡黄，红，黑；D3=兰，褐 E=D1 D2 D3 例子 e=(矮，淡黄，兰） 定义2。选择子是形为xj=Aj的关系语句，其中xj为第j个属性， Aj Dj; 公。</p><p>10、Artificial Intelligence (AI)人工智能,第七章：机器学习,内容提要,第七章：机器学习系统,1.机器学习的基本概念,2.机器学习策略与基本结构,3.归纳学习,4.类比学习,5.解释学习,6.神经网络学习,8.其他,7.知识发现,阿法狗通过神经网络学习所有高水平围棋棋谱，大概是历史上有的20万个左右职业棋谱，从而获得了在盘面上如何落子的直觉。,类似的深度学习是在近几年出现的。</p><p>11、Dwji = -h Ed w Ed (w) = ji 1 2 (tk koutputs 2 - ok ) Ed wji =Ed net j net j wji =Ed net j x ji Ed net j = Ed oj oj net j Ed 2 o = o 1 (t 2 k - ok ) jjkoutputs Ed= 1 (t - o)2 = 1 2(t - o)。</p><p>12、个体 染色体 适应度 选择概率 累积概率 1 0001100000 8 0.086957 0.086957 2 0101111001 5 0.054348 0.141304 3 0000000101 2 0.021739 0.163043 4 1001110100 10 0.108696 0.271739 5 1010101010 7 0.076087 0.347826 6 1110010110。</p><p>13、2) Star生成: Induce方法 je的各个选择符被放入PS(partial star)中,将ps中的元素按照各种标准排序. k在ps中保留最优的m个选择符. l对ps中的选择符进行完备性和一致性检查,从ps中取出完备一致的描述放入SOLUTION表中,若SOLUTION表的大小大于参数#SOL,则算法停止.一致但不完备的描述从ps中取出放入表CONSISTENT中,若CONSISTENT表。</p><p>14、第四章 示例学习的实用化 4.1 定量属性的定性化 1. 2. 决策树连续属性值处理(二分离散法) 1) 切点法: T 类熵(class entropy) k Ent(s) = - p(ci , s) log( p(ci , s) i=1 类信息熵(class information entropy) E( A,T ; s) = | s1 | Ent(s ) + | s2 。</p><p>15、第三章 概念学习和一般到特殊序 3.1 简介 定义：概念学习是指从有关某个布尔函数的输入输出训练样例中推断出该布尔函数。 3.2 概念学习任务 Example Sky AirTemp Humidit Wind Water Forecast EnjoySp ort 1 Sunny Warm Normal Strong Warm Same Yes 2 Sunny Warm High Strong Wa。</p><p>16、X1+ W, X 2 - W and X2 - X1 as the depth of water(D) in the tank increases,the rate of flow of water into the tank(Q) should decrease. Q - D 1. The function of function(chain)rule Let u=f(x。</p>