统计机器学习概论教学课件

《视频编码与理解》课程VideocodingandContentUnderstanding统计机器学习概论(IntroductiontoStatisticalMachineLearning)主讲教师:田永鸿北京大学数字视频编码技术与系统国家工程实验室/tutorial/vcu.htm为什么需要机器学习?口美国航空航天局PL实验室的科学家在《Science》(2019年9月)上撰文指出:机器学习对科学研究的整个过程正起到越来越大的支持作用,……,该领域在今后的若干年内将取得稳定而快速的发展DMachinelearningformsthecoreofmaypresent-dayalapplicationsGaryanthesFutureWatch:aIcomesofagecomputerworld2009.1.26北京大学《视频编码与理解》课程(No.O4812102为什么数字媒体技术中需要机器学习?网络应用模式单机应用模式获说『编编管描检传取创建辑理述索统计学习与模式识别北京大学《视频编码与理解》课程(No.O4812102机器学习示例SARSRiskQPre-HospitalIn-HospitalAttributesAttributes北京大学《视频编码与理解》课程(No.O4812102Booksandreferences口主要参考书T.Hastie,RTibshirani,J.Friedman,TheElementofstatisticalLearning:DataMining,Inference,andPrediction!,2019,Springer-Verlag口其他参考书■V.N.Vapnik,“TheNatureofStatisticalLearningTheory,2nded.Springer,2000北京大学《视频编码与理解》课程(No.O4812102提纲口机器学习方法概述口贝叶斯决策理论Bayesiandecisiontheory口常见统计学习方法口机器学习的难题与挑战口附录■1、参考资料2、代表性机器学习开发包介绍北京大学《视频编码与理解》课程(No.O4812102、统计学习方法概述北京大学《视频编码与理解》课程(No.O4812102机器学习的发展口机器学习神经科学与认知科学+数学+计算北京大学《视频编码与理解》课程(No.O4812102神经科初器学研究历程Jmes(世纪末Barlow:功能单细胞假设奋和“抑制(地世纪中期R0Syy感知机(1956)Widrozu:Miar(960)线性不可分问题PAC1969)Samuel:符号机器学习Runelhart:BP(1986Schapire:弱学习定理(1990有限样本统计理论Vapnik:SVM(1991)线性空表示aDaboost(1963c化理论、夕致性度设北京大学《视频编码与理解》课程(No.O4812102王珏,机器学习研究回顾与趋势,2019.9学习系统的一般模型Systemh..hhInputvariablesX=(X,xH