1.模式与模式识别
模式是指在规定的特性上有相似之处的一些具体事物或现象。模式是人认识具体事物或现象时,按照规定的相似性抽象出来的分类,即模式
模式识别(Pattern RecognitiSEO靠我on)是对表征事物或现象的各种形式的(数值的,文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析,以便对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程。它是信息科学和人就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理SEO靠我和判读。
2.模式识别与机器学习
模式识别是一类问题而机器学习是一种解决问题的方法。模式识别与人工智能和机器学习密切相关,它是机器学习在工程上的一种应用。 机器学习是一种自动建立分析模型的数据分析方法。机SEO靠我器学习是一个使用算法从数据中学习从而具有预测功能的领域。算法可以通过一些实例学习并产生一个具有预测功能的系统。机器学习在很大程度上建立在统计学基础上。 模式识别是使用机器学习算法识别模式的过程。模式识SEO靠我别可以定义为基于已经获得的知识或从模式(或模式的表征信息)中提取的统计信息,利用机器学习算法来数据进行分类。在IT领域,模式识别是机器学习的一个分支,它强调对给定场景中的数据模式或数据规律的识别。
3.SEO靠我过拟合与欠拟合
过拟合:
定义:具体表现就是最终模型在训练集上效果好;在测试集上效果差。模型泛化能力弱。
原因:
1)训练数据中噪音干扰过大,使得学习器认为部分噪音是特征从而扰乱学习规则。
2)建模样本选取有误SEO靠我,例如训练数据太少,抽样方法错误,样本label错误等,导致样本不能代表整体。
3)模型不合理,或假设成立的条件与实际不符。
4)特征维度/参数太多,导致模型复杂度太高。解决方法:
1)增加训练数据数
2)使SEO靠我用正则化约束
3)减少特征数
4)调整参数和超参数
5)降低模型的复杂度
6)使用Dropout(神经网络)
7)提前结束训练
欠拟合:
定义:欠拟合是指对训练样本的一般性质尚未学好。在训练集及测试集上的表现都不好SEO靠我。
原因:1)模型复杂度过低 2)特征量过少
解决方法:
1)模型复杂化
2)增加更多的特征,使输入数据具有更强的表达能力
3)调整参数和超参数
4)降低正则化约束
4.什么是监督学习和非监督学习,它们之间的区别有SEO靠我哪些?
监督学习,是指训练集的数据已经分好类别,通过对带有标签的数据进行学习,来调整分类器的参数,使其达到所要求性能的过程。当用测试集对模型进行测试时,给出D测={xi }=>{yi}。
常见的监督学习算SEO靠我法:逻辑回归、K近邻、朴素贝叶斯、支持向量机
非监督学习,需要将一系列没有标签和类别未知的数据,输入到算法中,需要根据样本之间的相似性对样本集进行分类(聚类)试图使类内差距最小化,类间差距最大化。
常见的SEO靠我非监督学习算法:K-means、LDA
①监督学习必须要有训练集和测试集,非监督学习没有训练集,只有一组数据,在该数据集内寻找规律。
②监督学习要求训练集必须由带标签的样本组成,非监督学习不要求数据样本带SEO靠我有标签。
③非监督学习是在寻找数据集中的规律性,但这种规律性并不一定要对数据进行分类。
5.解释分类、聚类、回归、损失函数
分类:根据一些给定的已知类别标号的样本,通过训练得到某种目标函数,使它能够对未知类SEO靠我别的样本进行分类。
聚类:指事先并不知道任何样本的类别标号,希望通过某种算法来把一组未知类别的样本划分成若干类别,这在机器学习中被称作无监督学习。
回归:用于预测输入变量和输出变量之间的关系,特别是当输入SEO靠我变量的值发生变化时,输出变量的值随之发生的变化。
损失函数:用来估量模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度,它是一个非负实值函数,通常使用L(Y, f(x))来表示,损失函数越小,模型的鲁棒性就越好SEO靠我。
6.模式识别的过程 处理监督模式识别问题的一般步骤:
· 分析问题:深入研究应用领域的问题,分析是否属于模式识别问题,把所研究的目标表示为一定的类别,分析给定数据或者可以观测的数据中哪些因素可能与分类有SEO靠我关。
· 原始特征获取:设计实验,得到已知样本,对样本实施观测和预处理,获取可能与样本分类有关的观测向量(原始特征)。
· 特征提取与选择:为了更好地进行分类,可能需要采用一定的算法对特征进行再次提取和选SEO靠我择。
· 分类器设计:选定一定的分类器方法,用已知样本进行分类器训练。
· 分类决策:利用一定的算法对分类器性能进行评价;对未知样本实施同样的观测、预处理和特征提取与选择,用所设计的分类器进行分类,必要时SEO靠我根据领域知识进行进一步的后处理。
处理非监督模式识别问题的一般步骤:
· 分析问题:深入研究应用领域的问题,分析研究目标能否通过寻找适当的聚类来达到;如果可能,猜测可能的或希望的类别数目;分析给定数据或者SEO靠我可以观测的数据中哪些因素可能与聚类有关。
· 原始特征获取:设计实验,得到待分析的样本,对样本实施观测和预处理,获取可能与样本聚类有关的观测向量(原始特征)。
· 特征提取与选择:为了更好地进行聚类,可能SEO靠我需要采用一定的算法对特征进行再次提取和选择。
· 聚类分析:选定一定的非监督模式识别方法,用样本进行聚类分析。
· 结果解释:考察聚类结果的性能,分析所得聚类与研究目标之间的关系,根据领域知识分析结果的合SEO靠我理性,对聚类的含义给出解释;如果有新样本,把聚类结果用于新样本分类。
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