清华大学 模式识别 第一章(引言)
第一章引言
§1.1 样本和模式
§1.2 模式识别（分类）
§1.3 机器模式识别基本方法
——有监督模式识别
——无监督模式识别
Guijin Wang, Tsinghua University, 第一章引言1
Guijin Wang, Tsinghua University, 第一章引言
2
§1.1 样本和模式
清华大学→方正舒体清华大学→隶书清华大学→幼圆体清华大学
→ 华文彩云体
↓ ↓ ↓ ↓
清
华
大
学
→ 代码（符号、概念）
C7E5 BBAA B4F3 D1A7
强弱分布（信号）个体之间：
有差别又有共性
Guijin Wang, Tsinghua University, 第一章3
Guijin Wang, Tsinghua University, 第一章
4
弓形
螺旋形
环形
短纹-孤立点
分叉点
纹线端点
样本的定义（from wiki)
?In statistics and quantitative research methodology,a data
sample is a set of data collected and/or selected from a statistical population by a defined procedure.
?This process of collecting information from a sample is
referred to as sampling.
?In mathematical terms,given a random variable X with
distribution F,a random sample of length n(where n may be any of1,2,3,...)is a set of n independent,identically distributed(iid)random variables with distribution F.
?The concept of a sample thus includes the process of how
the data are obtained(that is,the random variables).
?正样本&负样本
Guijin Wang, Tsinghua University, 第一章引言5
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6
模式的定义和性质
?
广义定义：一种独特的、用于区别于其他类型的形态、方式、规律等
?
边书定义（P1）：时间和空间中可观察的事物、可区别其是否相同或相似（表现为具有时间或空
间分布的信息）
?
工程定义：与概念（符号？）有关的某种数据结构（向量、矩阵、符号串等）
?
《说文解字》
◆
“模”：法也；式：法也
?样本所属的类别，同一类样本的总体（母体）
?模式分类的主观（目的）依存性
◆数字“零”、字母“O
◆椅子（P6）
◆形状、颜色：方、圆、长、4腿、3腿、单腿、红、绿
◆功能：“坐人”
◆字符：“字符识别”、“字体识别”
◆语音：“语音内容识别”、“说话人识别”、“语言识
别”
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8
学习（训练）、样本、模式
→0→1→2→3 →4
样本和模式
清华大学→方正舒体
清华大学→隶书
清华大学→幼圆体
清华大学→华文彩云体
↓↓↓↓
清华大学
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样本和模式
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人脸检测与识别
正脸检测: 既快又好(Voila 2001)
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样本和模式
Guijin Wang, Tsinghua University, 第一章引言12
人脸检测与识别
?人脸检测解决的是一个类别（人脸）分类问题?表情识别：笑脸检测
Guijin Wang, Tsinghua University, 第一章引言
人脸检测与识别
?人脸检测解决的是一个类别（人脸）分类问题
?表情识别：笑脸检测
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人脸检测与识别
?人脸识别则考虑的是个体认知问题
?业界动态
?Google在9月4号获得了一项新专利——“人脸识别登录计算
机”。
https://www.360docs.net/doc/3115375044.html,/htm/wljs/2012/0907/194466.html
?据New Scientist杂志报道，FBI称将耗资十亿美元于面部识
别技术，来完成一个名为下一代身份识别（Next Generation Identification，简称NGI）的项目。
?在2010年的测试表明，最好的算法可以在160万嫌
疑犯照片中达到92％正确率。
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人脸检测与识别
人脸比对
Guijin Wang, Tsinghua University, 第一章引言
人脸检测与识别
人脸比对
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人脸检测与识别
人脸比对
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人脸检测与识别
人脸比对
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Dog face detection
模式识别试题答案
模 式 识 别 非 学 位 课 考 试 试 题 考试科目： 模式识别 考试时间 考生姓名： 考生学号 任课教师 考试成绩 一、简答题（每题6分，12题共72分）： 1、 监督学习和非监督学习有什么区别？ 参考答案：当训练样本的类别信息已知时进行的分类器训练称为监督学习，或者由教师示范的学习；否则称为非监督学习或者无教师监督的学习。 2、 你如何理解特征空间？表示样本有哪些常见方法？ 参考答案：由利用某些特征描述的所有样本组成的集合称为特征空间或者样本空间，特征空间的维数是描述样本的特征数量。描述样本的常见方法：矢量、矩阵、列表等。 3、 什么是分类器？有哪些常见的分类器？ 参考答案：将特征空中的样本以某种方式区分开来的算法、结构等。例如：贝叶斯分类器、神经网络等。 4、 进行模式识别在选择特征时应该注意哪些问题？ 参考答案：特征要能反映样本的本质；特征不能太少，也不能太多；要注意量纲。 5、 聚类分析中，有哪些常见的表示样本相似性的方法？ 参考答案：距离测度、相似测度和匹配测度。距离测度例如欧氏距离、绝对值距离、明氏距离、马氏距离等。相似测度有角度相似系数、相关系数、指数相似系数等。 6、 你怎么理解聚类准则？ 参考答案：包括类内聚类准则、类间距离准则、类内类间距离准则、模式与类核的距离的准则函数等。准则函数就是衡量聚类效果的一种准则，当这种准则满足一定要求时，就可以说聚类达到了预期目的。不同的准则函数会有不同的聚类结果。 7、 一种类的定义是：集合S 中的元素x i 和x j 间的距离d ij 满足下面公式： ∑∑∈∈≤-S x S x ij i j h d k k )1(1 ，d ij ≤ r ，其中k 是S 中元素的个数，称S 对于阈值h ，r 组成一类。请说明， 该定义适合于解决哪一种样本分布的聚类？ 参考答案：即类内所有个体之间的平均距离小于h ，单个距离最大不超过r ，显然该定义适合团簇集中分布的样本类别。 8、 贝叶斯决策理论中，参数估计和非参数估计有什么区别？ 参考答案：参数估计就是已知样本分布的概型，通过训练样本确定概型中的一些参数；非参数估计就是未知样本分布概型，利用Parzen 窗等方法确定样本的概率密度分布规律。 9、 基于风险的统计贝叶斯决策理论中，计算代价[λij ]矩阵的理论依据是什么？假设这个矩阵是 M ?N ，M 和N 取决于哪些因素？
清华大学人文学院中国史考博书目考试重点考博试题解析
清华大学人文学院中国史考博书目考试重点考博试题解析 一、专业的设置 清华大学人文学院每年招收博士生38人，下设哲学、中国语言文学、外国语言文学、中国史、世界史五个专业。 中国史专业下设四个方向，廖名春、刘国忠、彭林、李学勤、赵平安、李守奎的历史文献学（出土文献与中国学术史）；王晓毅、张国刚、倪玉平的中国古代史；张勇、戚学民的中国近现代史（思想文化史）；秦晖方朝晖、汪晖、张国刚、倪玉平的专门史。 二、考试的科目 中国史： ①101英语或102俄语或103日语或104德语或105法语②264中国通史③501综合考试。 三、导师介绍 廖名春，清华大学历史系暨思想文化所教授、博导。男，1956年生，湖南武冈县人，1978年邵阳师专（现邵阳学院）毕业，1988年获武汉大学文学硕士，后在湖南省委党校任《湖湘论坛》副主编，1992年获吉林大学历史学博士学位，1995年在西北大学历史学博士后流动站。他为多个大学的兼职教授。有《周易经传与易学史新论》、《中国学术史新证》等大批著作，为古籍学界著名学者。 刘国忠，男，汉族，1969年生于福建省政和县。1987至1994年在北京师范大学历史系学习，先后获历史学学士、硕士学位；1994－1997年在中国社会科学院研究生院攻读历史文献学博士学位，毕业后一直在清华大学人文学院任教，主要从事历史文献学、中国学术思想史及国际汉学等领域的学习和研究工作。 彭林，男，1949年10月15日出生于江苏无锡市。中共党员。1989年毕业于北京师范大学，获历史学博士学位。现为清华大学人文学院历史系（思想文化研究所）教授、博士生导师，国际儒学联合会理事，中国社会科学院古代文明研究中心客座研究员，26国学网礼乐高级顾问[1]。主要从事先秦史等历史文献学和中国古代学术思想史的教学和研究，偏爱经学，尤其注重对儒家经典《三礼》（《周礼》、《仪礼》、《礼记》）以及中国古代礼乐文化的研究。 李学勤，著名的历史学家、古文字学家，清华大学历史系教授。他长期致力于汉以前的历史与文化的研究，注重将文献与考古学、古文字学成果相结合，在甲骨学、青铜器及其铭文、战国文字、简帛学，以及与其相关的历史文化研究等领域，均有重要建树。
中科院-模式识别考题总结(详细答案)
1.简述模式的概念及其直观特性，模式识别的分类，有哪几种方法。（6’） 答（1）：什么是模式？广义地说，存在于时间和空间中可观察的物体，如果我们可以区别它们是否相同或是否相似，都可以称之为模式。 模式所指的不是事物本身，而是从事物获得的信息，因此，模式往往表现为具有时间和空间分布的信息。 模式的直观特性：可观察性；可区分性；相似性。 答（2）：模式识别的分类： 假说的两种获得方法（模式识别进行学习的两种方法）： ●监督学习、概念驱动或归纳假说； ●非监督学习、数据驱动或演绎假说。 模式分类的主要方法： ●数据聚类：用某种相似性度量的方法将原始数据组织成有意义的和有用的各种数据 集。是一种非监督学习的方法，解决方案是数据驱动的。 ●统计分类：基于概率统计模型得到各类别的特征向量的分布，以取得分类的方法。 特征向量分布的获得是基于一个类别已知的训练样本集。是一种监督分类的方法， 分类器是概念驱动的。 ●结构模式识别：该方法通过考虑识别对象的各部分之间的联系来达到识别分类的目 的。（句法模式识别） ●神经网络：由一系列互相联系的、相同的单元（神经元）组成。相互间的联系可以 在不同的神经元之间传递增强或抑制信号。增强或抑制是通过调整神经元相互间联 系的权重系数来（weight）实现。神经网络可以实现监督和非监督学习条件下的分 类。 2.什么是神经网络？有什么主要特点？选择神经网络模式应该考虑什么因素？ （8’） 答（1）：所谓人工神经网络就是基于模仿生物大脑的结构和功能而构成的一种信息处 理系统（计算机）。由于我们建立的信息处理系统实际上是模仿生理神经网络，因此称它为人工神经网络。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。 人工神经网络的两种操作过程：训练学习、正常操作（回忆操作）。 答（2）：人工神经网络的特点： ●固有的并行结构和并行处理； ●知识的分布存储； ●有较强的容错性； ●有一定的自适应性； 人工神经网络的局限性： ●人工神经网络不适于高精度的计算； ●人工神经网络不适于做类似顺序计数的工作； ●人工神经网络的学习和训练往往是一个艰难的过程； ●人工神经网络必须克服时间域顺序处理方面的困难； ●硬件限制； ●正确的训练数据的收集。 答（3）：选取人工神经网络模型，要基于应用的要求和人工神经网络模型的能力间的 匹配，主要考虑因素包括：
清华大学 模式识别 第一章(引言)
第一章引言 §1.1 样本和模式 §1.2 模式识别（分类） §1.3 机器模式识别基本方法 ——有监督模式识别 ——无监督模式识别 Guijin Wang, Tsinghua University, 第一章引言1
Guijin Wang, Tsinghua University, 第一章引言 2 §1.1 样本和模式 清华大学→方正舒体清华大学→隶书清华大学→幼圆体清华大学 → 华文彩云体 ↓ ↓ ↓ ↓ 清 华 大 学 → 代码（符号、概念） C7E5 BBAA B4F3 D1A7 强弱分布（信号）个体之间： 有差别又有共性
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Guijin Wang, Tsinghua University, 第一章 4 弓形 螺旋形 环形 短纹-孤立点 分叉点 纹线端点
样本的定义（from wiki) ?In statistics and quantitative research methodology,a data sample is a set of data collected and/or selected from a statistical population by a defined procedure. ?This process of collecting information from a sample is referred to as sampling. ?In mathematical terms,given a random variable X with distribution F,a random sample of length n(where n may be any of1,2,3,...)is a set of n independent,identically distributed(iid)random variables with distribution F. ?The concept of a sample thus includes the process of how the data are obtained(that is,the random variables). ?正样本&负样本 Guijin Wang, Tsinghua University, 第一章引言5
最新清华大学校史
清华大学校史 1 2 3 清华大学是一所历史悠久的学校，可溯至民国前一年（公元一九一一年）的4 「清华学堂」。最初之酝酿，是在前清光绪三十年至三十一年间，我国驻美公使5 梁诚，因美国国务卿海约翰(John Hay)氏有「美国所收庚子赔款原属过多」之6 语，一方面分向美当局劝请核减，一方面上书清廷请以此款设学育才。中间虽7 因发生粤汉铁路废约之关系而生阻，但梁氏努力不懈，卒得美国国会之赞同，8 将处置赔款全权付与总统罗斯福。照条约我国应付美国赔款二千四百四十四万9 七百七十八元八角一分，经总统决定将当时尚未付足之一千零七十八万五千二10 百八十六元一角二分，从一九０九年一月起退还我国。 11 12 光绪三十四年（公元一九０八年）七月十一日，美国核减赔款之文告由13 驻华公使柔克义送达我国，我外务大臣庆亲王答复上述公文说：「体会新近贵国14 总统希望鼓励我国学生赴美入学校及求高深学问之诚意，并有鉴于以往贵国教15 育对于我国之成效，大清帝国政府谨诚恳表示此后当按年派送学生到贵国承受16 教育。」同日，外务部致美国公使馆函称：「从赔款退还之年起，前四年我国将17 次第派送一百学生；迨四年终局，我国将有四百学生在美，从第五年起，直至
18 赔款完毕之年，每年至少派送五十名学生。」并派唐绍仪为特使赴美表示谢意。 19 20 民国前三年（宣统元年，公元一九０九年）是为美国退还赔款之第一年，21 外务部与美国驻华公使柔克义商定学生游美细则后，会同学部奏请设立「游美22 学务处」及附设「肄业馆」。六月初四日游美学务处奉准设立，派外务部丞参周23 自齐为总办，主事唐国安及学部郎中范源廉为会办，驻美公使馆参赞容揆为驻24 美学生监督。初赁北京东城侯位胡同民房一所为办公处，后又迁入史家胡同。 25 九月奏准将北京西直门外「清华园」作为游美学务处兴建「肄业馆」馆舍之用。 26 是为清华得名之始。清华园原系道光帝赐其第五子惇亲王（奕综）之赐园，俗27 称小五爷园。惇亲王死后，长子载濂袭爵为王。庚子之乱，拳匪曾集于园中设28 坛，事后载濂被削职，赐园为内务府收回。因外务部在呈奏游美学生办法内，29 建议在京城外清旷地方设立肄业馆，中堂那桐等颇表赞同，派员各处觅地，认30 为清华园比较相宜，即拨作馆址。面积凡五百三十亩。择定清华园为肄业馆馆31 址后，即着手修理及建筑，原希望一九一０年秋可以使用，不料工人罢工数月，32 耽误时期。迨至馆舍相继完成，将肄业馆改称「清华学堂」，于民国前一年（公33 元一九一一年）四月初一日（阳历为四月二十九日，是为清华校庆日之由来）34 正式开学，在工字厅举行开学仪式。游美学务处亦迁入工字厅办公。首任教务35 长为胡敦复。清华学堂成立之初，乃由正副监督三人管理，即是由游美学务处36 之总办与会办担任。同年十月，武昌起义开始，学生纷纷请假回家，清华学堂37 被迫停课。
模式识别习题及答案
第一章 绪论 1.什么是模式？具体事物所具有的信息。 模式所指的不是事物本身，而是我们从事物中获得的___信息__。 2.模式识别的定义？让计算机来判断事物。 3.模式识别系统主要由哪些部分组成？数据获取—预处理—特征提取与选择—分类器设计/ 分类决策。 第二章 贝叶斯决策理论 1.最小错误率贝叶斯决策过程？ 答：已知先验概率，类条件概率。利用贝叶斯公式 得到后验概率。根据后验概率大小进行决策分析。 2.最小错误率贝叶斯分类器设计过程？ 答：根据训练数据求出先验概率 类条件概率分布 利用贝叶斯公式得到后验概率 如果输入待测样本X ，计算X 的后验概率根据后验概率大小进行分类决策分析。 3.最小错误率贝叶斯决策规则有哪几种常用的表示形式？ 答： 4.贝叶斯决策为什么称为最小错误率贝叶斯决策？ 答：最小错误率Bayes 决策使得每个观测值下的条件错误率最小因而保证了（平均）错误率 最小。Bayes 决策是最优决策：即，能使决策错误率最小。 5.贝叶斯决策是由先验概率和（类条件概率）概率，推导（后验概率）概率，然后利用这个概率进行决策。 6.利用乘法法则和全概率公式证明贝叶斯公式 答：∑====m j Aj p Aj B p B p A p A B p B p B A p AB p 1) ()|()() ()|()()|()(所以推出贝叶斯公式 7.朴素贝叶斯方法的条件独立假设是（P(x| ωi) =P(x1, x2, …, xn | ωi) = P(x1| ωi) P(x2| ωi)… P(xn| ωi)） 8.怎样利用朴素贝叶斯方法获得各个属性的类条件概率分布？ 答：假设各属性独立，P(x| ωi) =P(x1, x2, …, xn | ωi) = P(x1| ωi) P(x2| ωi)… P(xn| ωi) 后验概率：P(ωi|x) = P(ωi) P(x1| ωi) P(x2| ωi)… P(xn| ωi) 类别清晰的直接分类算，如果是数据连续的，假设属性服从正态分布，算出每个类的均值方差，最后得到类条件概率分布。 均值：∑==m i xi m x mean 11)( 方差：2)^(11)var(1∑=--=m i x xi m x 9.计算属性Marital Status 的类条件概率分布 给表格计算，婚姻状况几个类别和分类几个就求出多少个类条件概率。 ???∈>=<2 11221_,)(/)(_)|()|()(w w x w p w p w x p w x p x l 则如果∑==21 )()|()()|()|(j j j i i i w P w x P w P w x P x w P 2,1),(=i w P i 2,1),|(=i w x p i ∑==2 1)()|()()|()|(j j j i i i w P w x P w P w x P x w P ∑=== M j j j i i i i i A P A B P A P A B P B P A P A B P B A P 1) ()| ()()|()()()|()|(
模式识别习题及答案
第一章 绪论 1.什么是模式具体事物所具有的信息。 模式所指的不是事物本身，而是我们从事物中获得的___信息__。 2.模式识别的定义让计算机来判断事物。 3.模式识别系统主要由哪些部分组成数据获取—预处理—特征提取与选择—分类器设计/ 分类决策。 第二章 贝叶斯决策理论 1.最小错误率贝叶斯决策过程 答：已知先验概率，类条件概率。利用贝叶斯公式 得到后验概率。根据后验概率大小进行决策分析。 2.最小错误率贝叶斯分类器设计过程 答：根据训练数据求出先验概率 类条件概率分布 利用贝叶斯公式得到后验概率 如果输入待测样本X ，计算X 的后验概率根据后验概率大小进行分类决策分析。 3.最小错误率贝叶斯决策规则有哪几种常用的表示形式 答： 4.贝叶斯决策为什么称为最小错误率贝叶斯决策 答：最小错误率Bayes 决策使得每个观测值下的条件错误率最小因而保证了（平均）错误率 最小。Bayes 决策是最优决策：即，能使决策错误率最小。 5.贝叶斯决策是由先验概率和（类条件概率）概率，推导（后验概率）概率，然后利用这个概率进行决策。 6.利用乘法法则和全概率公式证明贝叶斯公式 答： ∑====m j Aj p Aj B p B p A p A B p B p B A p AB p 1 ) ()|()() ()|()()|()(所以推出贝叶斯公式 7.朴素贝叶斯方法的条件独立假设是（P(x| ωi) =P(x1, x2, …, xn | ωi) ???∈>=<211 221_,)(/)(_)|()|()(w w x w p w p w x p w x p x l 则如果∑==2 1 )()|() ()|()|(j j j i i i w P w x P w P w x P x w P 2,1),(=i w P i 2,1),|(=i w x p i ∑==2 1 )()|() ()|()|(j j j i i i w P w x P w P w x P x w P ∑== = M j j j i i i i i A P A B P A P A B P B P A P A B P B A P 1 ) ()| () ()|() () ()|()|(
模式识别试题2
《模式识别》试题库 一、基本概念题 1模式识别的三大核心问题是：（ ）、（ ）、（ ）。 2、模式分布为团状时，选用（ ）聚类算法较好。 3 欧式距离具有（ ）。马式距离具有（ ）。（1）平移不变性（2）旋转不 变性（3）尺度缩放不变性（4）不受量纲影响的特性 4 描述模式相似的测度有( )。（1）距离测度 （2）模糊测度 （3）相似测度 （4） 匹配测度 5 利用两类方法处理多类问题的技术途径有：（1） （2） （3） 。其中最常用的是第( )个技术途径。 6 判别函数的正负和数值大小在分类中的意义是：( )。 7 感知器算法 ( )。（1）只适用于线性可分的情况；（2）线性可分、不可分都适用。 8 积累位势函数法的判别界面一般为( )。（1）线性界面；（2）非线性界面。 9 基于距离的类别可分性判据有：( ).（1）1[]w B Tr S S - （2） B W S S （3） B W B S S S + 10 作为统计判别问题的模式分类，在（ ）情况下，可使用聂曼-皮尔逊判决准则。 11 确定性模式非线形分类的势函数法中，位势函数K(x,xk)与积累位势函数K(x)的关系为 （ ）。 12 用作确定性模式非线形分类的势函数法，通常，两个n 维向量x 和xk 的函数K(x,xk)若 同时满足下列三个条件，都可作为势函数。①（ ）； ②（ ）；③ K(x,xk)是光滑函数，且是x 和xk 之间距离的单调下降函数。 13 散度Jij 越大，说明i 类模式与j 类模式的分布（ ）。当i 类 模式与j 类模式的分布相同时，Jij=（ ）。 14 若用Parzen 窗法估计模式的类概率密度函数，窗口尺寸h1过小可能产生的问题是 （ ），h1过大可能产生的问题是（ ）。 15 信息熵可以作为一种可分性判据的原因是：( )。 16作为统计判别问题的模式分类，在（ ）条件下，最小损失判决规则与最 小错误判决规则是等价的。 17 随机变量l(x )=p(x 1)/p(x 2)，l(x )又称似然比，则E l( x )2= （ ）。在最小误判概率准则下，对数似然比Bayes 判决规则为 （ ）。 18 影响类概率密度估计质量的最重要因素（ ）。 19 基于熵的可分性判据定义为)]|(log )|([1x P x P E J i c i i x H ωω∑=-=，JH 越（ ），说 明模式的可分性越强。当P(i| x ) =（ ）(i=1,2,…,c)时，JH 取极大值。 20 Kn 近邻元法较之于Parzen 窗法的优势在于（ ）。上 述两种算法的共同弱点主要是（ ）。 21 已知有限状态自动机Af=(，Q ，，q0，F)，={0，1}；Q={q0，q1}；：(q0， 0)= q1，(q0，1)= q1，(q1，0)=q0，(q1，1)=q0；q0=q0；F={q0}。 现有输入字符串：(a) 000，(b) 11，(c) ，(d)0010011，试问，用Af 对上述字符串进行分
模式识别与机器学习期末考查试题及参考答案
模式识别与机器学习期末考查 试卷 研究生姓名：入学年份：导师姓名： 试题1：简述模式识别与机器学习研究的共同问题和各自的研究侧重点。 答：（1）模式识别是研究用计算机来实现人类的模式识别能力的一门学科，是指对表征事物或现象的各种形式的信息进行处理和分析，以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程。主要集中在两方面，一是研究生物体（包括人）是如何感知客观事物的，二是在给定的任务下，如何用计算机实现识别的理论和方法。机器学习则是一门研究怎样用计算机来模拟或实现人类学习活动的学科，是研究如何使机器通过识别和利用现有知识来获取新知识和新技能。主要体现以下三方面：一是人类学习过程的认知模型；二是通用学习算法；三是构造面向任务的专用学习系统的方法。两者关心的很多共同问题，如：分类、聚类、特征选择、信息融合等，这两个领域的界限越来越模糊。机器学习和模式识别的理论和方法可用来解决很多机器感知和信息处理的问题，其中包括图像/视频分析（文本、语音、印刷、手写）文档分析、信息检索和网络搜索等。 （2）机器学习和模式识别是分别从计算机科学和工程的角度发展起来的，各自的研究侧重点也不同。模式识别的目标就是分类，为了提高分类器的性能，可能会用到机器学习算法。而机器
学习的目标是通过学习提高系统性能，分类只是其最简单的要 求，其研究更侧重于理论，包括泛化效果、收敛性等。模式识别技术相对比较成熟了，而机器学习中一些方法还没有理论基础，只是实验效果比较好。许多算法他们都在研究，但是研究的目标却不同。如在模式识别中研究所关心的就是其对人类效果的提高，偏工程。而在机器学习中则更侧重于其性能上的理论证明。 试题2：列出在模式识别与机器学习中的常用算法及其优缺点。答：（1） K近邻法 算法作为一种非参数的分类算法，它已经广泛应用于分类、回归和模式识别等。在应用算法解决问题的时候，要注意的两个方面是样本权重和特征权重。 优缺点：非常有效，实现简单，分类效果好。样本小时误差难控制，存储所有样本，需要较大存储空间，对于大样本的计算量大。 （2）贝叶斯决策法 贝叶斯决策法是以期望值为标准的分析法，是决策者在处理风险型问题时常常使用的方法。 优缺点：由于在生活当中许多自然现象和生产问题都是难以完全准确预测的，因此决策者在采取相应的决策时总会带有一定的风险。贝叶斯决策法就是将各因素发生某种变动引起结果变动的概率凭统计资料或凭经验主观地假设，然后进一步对期望值进行分析，由于此概率并不能证实其客观性，故往往是主观的和人为的
南开大学校史
南开大学校史 南开大学创办于1919年，创办人是著名爱国教育家张伯苓,（1876-1951）和严范孙（1860-1920）。 南开大学成立时，设文、理、商三科，招收学生96人，周恩来为文科第一期学生（学号62号）。1920年增设矿科（1926年停办）。1927年成立社会经济研究委员会（后改称经济研究所）和满蒙研究会（后改称东北研究会），经济研究所趋重实地调查和以物价指数为主的经济统计工作，其出版的《经济周刊》、《南开指数年刊》等多为国内外学术界所借重。1929年改科为院，设有文学院、理学院、商学院及医预科，共13个系。1931年，商学院与文学院经济系及社会经济研究委员会合并成立经济学院；创办化学工程系和电机工程系，附属于理学院；1932年设立应用化学研究所。 早期的南开大学作为私立大学，其经费除政府少许补贴和学费及校产收入外，基本赖于基金团体和私人捐赠。本着“贵精不贵多，重质不重量”的原则以及投资所限，学校规模一直较小，1937年在校学生仅429人，但师资力量较强，凌冰（教育）、姜立夫、刘晋年（数学）、饶毓泰（物理）、邱宗岳、杨石先（化学）、李继侗、熊大仕（生物）、蒋廷（历史）、李济（人类学）、肖公权、徐谟（政治学）、何廉、方显廷、陈序经、李卓敏（经济）、黄钰生（心理学）、张彭春（教育学）、柳无忌（英文）、司徒月兰（英文）、冯文潜（哲学）、张
克忠、张洪元（化工）等。竺可桢（气象、地理）、汤用彤（哲学）、范文澜（历史）、罗隆基（政治）、吴大猷（物理）等也都曾在南开短期任教。 经过长期的艰苦创业，南开大学终以优越的学术环境、严谨的科学训练方针以及崇尚务实的精神而名驰南北，为国家和民族培养了一批优秀人才，周恩来、陈省身、吴大猷、曹禺等是其杰出代表。 1937年7月，正处于成熟发展时期的南开大学不幸惨遭日本侵略军狂轰烂炸，三分之二的校舍被毁。同年8月，南开大学与北京大学、清华大学合组长沙临时大学，三校校长张伯苓、蒋梦麟、梅贻琦为常务委员，共主校务。翌年4月，长沙临时大学迁往昆明，改称西南联合大学。1939年南开经济研究所迁至重庆沙坪坝南开中学内，继续开展研究工作，并招收研究生；1942年7月，南开在昆明成立“边疆人文研究室”，并出版《边疆人文》刊物。联大期间，三校风云际会，艰苦创业，和衷共济，为国家民族培养了一大批杰出的科学人才和革命志士，谱写了中国教育史上的光辉篇章。 抗日战争胜利后，三校复员北归，1946年南开大学迁回天津并改为国立。复校后设文学院、理学院、政治经济学院和工学院，计16个系，另设有经济研究所、应用化学研究所及边疆人文研究室。师资力量有了加强，一批学者如吴大任、卞之琳、肖采瑜、傅筑夫、高振衡、李广田、罗大冈、汪德熙、谢国桢、张
模式识别习题答案
1 ．设有下列语句，请用相应的谓词公式把它们表示出来： （1）有的人喜欢梅花，有的人喜欢菊花，有的人既喜欢梅花又喜欢菊花。答：定义谓词： MAN（X）：X是人， LIKE（X，Y）：X喜欢Y ((?X)(MAN(X)∧LIKE(X, 梅花)) ∧ ((?Y)(MAN(Y)∧LIKE(Y,菊花))∧ ((?Z)(MAN(Z)∧(LIKE(Z,梅花) ∧LIKE(Z,菊花)) （2）他每天下午都去打篮球。 答：定义谓词：TIME(X):X是下午 PLAY(X,Y):X去打Y （?X）TIME(X) PLAY(他,篮球) （3）并不是每一个人都喜欢吃臭豆腐。 定义谓词：MAN（X）：X是人 LIKE（X，Y）：X喜欢吃Y ┐（（?X）MAN（X） LIKE（X，CHOUDOUFU）） 2 ．请对下列命题分别写出它的语义网络： （1）钱老师从 6 月至 8 月给会计班讲《市场经济学》课程。 （2）张三是大发电脑公司的经理，他 35 岁，住在飞天胡同 68 号。
（3）甲队与乙队进行蓝球比赛，最后以 89 ： 102 的比分结束。 3. 框架表示法 一般来讲，教师的工作态度是认真的，但行为举止有些随便，自动化系教师一般来讲性格内向，喜欢操作计算机。方园是自动化系教师，他性格内向，但工作不刻苦。试用框架写出上述知识，并求出方圆的兴趣和举止？ 答： 框架名：<教师> 继承：<职业> 态度：认真 举止：随便 框架名：<自动化系教师> 继承：<教师> 性格：内向 兴趣：操作计算机框架名：<方园> 继承：<自动化系教师> 性格：内向 态度：不刻苦 兴趣：操作计算机 举止：随便 4. 剧本表示法 作为一个电影观众，请你编写一个去电影院看电影的剧本。
大学模式识别考试题及答案详解
大学模式识别考试题及答 案详解 Last revision on 21 December 2020
一、填空与选择填空（本题答案写在此试卷上，30分） 1、模式识别系统的基本构成单元包括：模式采集、特征提取与选择 和模式分类。 2、统计模式识别中描述模式的方法一般使用特真矢量；句法模式识别中模式描述方法一般有串、树、网。 3、聚类分析算法属于（1）；判别域代数界面方程法属于（3）。 （1）无监督分类 (2)有监督分类（3）统计模式识别方法（4）句法模式识别方法 4、若描述模式的特征量为0-1二值特征量，则一般采用（4）进行相似性度量。 （1）距离测度（2）模糊测度（3）相似测度（4）匹配测度 5、下列函数可以作为聚类分析中的准则函数的有（1）（3）（4）。 （1）（2） (3) (4) 6、Fisher线性判别函数的求解过程是将N维特征矢量投影在（2）中进行。 （1）二维空间（2）一维空间（3）N-1维空间 7、下列判别域界面方程法中只适用于线性可分情况的算法有（1）；线性可分、不可分都适用的有（3）。 （1）感知器算法（2）H-K算法（3）积累位势函数法 8、下列四元组中满足文法定义的有（1）（2）（4）。 （1）({A, B}, {0, 1}, {A01, A 0A1 , A 1A0 , B BA , B 0}, A) （2）({A}, {0, 1}, {A0, A 0A}, A) （3）({S}, {a, b}, {S 00S, S 11S, S 00, S 11}, S) （4）({A}, {0, 1}, {A01, A 0A1, A 1A0}, A) 二、(15分)简答及证明题 （1）影响聚类结果的主要因素有那些 （2）证明马氏距离是平移不变的、非奇异线性变换不变的。
清华大学校史知识竞赛试题
清华大学校史知识竞赛试题 院系:__ 工作证号:___ 姓名:_______ 答题说明: 1.这次活动是校工会组织开展的新教工系列活动之一，请各单位青年委员认真组织今年入校的所有新教工参加此次活动； 2．本次竞赛开卷进行（可以参考“清华大学90问”或上网查询）； 3．请青年委员于11月12日前将本单位完成的试卷电子版通过电子邮件发给校工会（gh@https://www.360docs.net/doc/3115375044.html,）； 4．请各单位青年委员11月23日（周三）到校工会统一领取竞赛纪念品。 1. 清华大学前身是清华学堂，始建于__年。 ___年设立大学部，____年更名为“国立清华大学”。 2. 清华大学校庆的校友返校日是哪一天？_______ 3. “水木清华”四字出自晋人__的诗：“惠风荡繁囿，白云曾存阿，寒裳顺兰沚，”。 4. 二校门的“清华园”和研究生院的“清华学堂”题字是清末要臣所写，选清华园为校址就是经他批准的。 5. 清华大学第一个党支部建于__年月，第一任党支部书记是。 6. 闻亭北侧小河旁，伫立着一截断碑，它纪念的是在1926年“___惨案”中英勇牺牲的烈士。 7. 在1935年为反对日本帝国主义侵略华北爆发的“__”运动前夕，爱国学生喊出了“华北之大，已经安放不得一张平静的书桌！”的名言。这句名言见当年清华救国会出版的刊物《__》第一期《告全国民众书》一文。 8. _年__月__日，人民解放军进驻海淀，清华园解放。 9. 我校早期四大建筑为、、、。 10. “西花厅”是与工字厅后厅以“三步廊”相接的一个小客厅，梁启超将其起名为“”；将其起名为“藤影荷声之馆”。 11. 、、同在哈佛求学且都学问超群，因而被称为“哈佛三杰”。 12. 1925年清华设立国学研究院，四大导师闻名遐迩，他们是、、、。 13. 清华国学院的治学主张是、、；、、。 14. 在一教北端后山之麓，有一座庄严肃穆的纪念碑，是为纪念___先生而立，碑文为所撰，碑式为所拟。 15. 清华大学校园里有三个亭是纪念三位著名教授的，分别是、、。 16. “诗人主要的天赋是爱，爱他的祖国，爱他的人民。”是先生的名言。 17. 我校历史上掌校时间最长的校长是，长达__年，在教育界这位校长有一句人人皆知的名言是：“大学者，非大楼之谓，乃大师之谓也。” 18. 1954年清华大学老校长蒋南翔提出要建设好“四支代表队”：政治辅导员是，业务尖子是，运动员是_，文艺社团是，都要求努力做到又红又专，全面发展。 19. 我校的校花是__、_；校色是_色、_色。 20. 清华大学的校名是__于1950年题写的。 21. 1914年，__在清华作题为“君子”的演讲，以《__》中的“__”、“__”勉励学生，此后“自强不息，厚德载物”成为清华的校训。 22. 梁思成曾与我校另一校友_被称为“南杨北梁”（两大建筑学家）。 23. 抗日战争爆发后，清华大学辗转南迁。1938年迁至昆明，与___、__组成西南联合大学，简称“西南联大”。
1第一章 模式识别绪论介绍
第一章绪论 一、 什么是模式识别 1、生物的识别能力 人和其它生物都具有识别事物的能力。对于自己熟知的人物，一般人都可以通过面部特征、发型装束等识别出是谁，无论所识别的是普通照片、艺术图片还是卡通图画。 这种识别能力的科学基础是什么呢？我们为什么可以识别出照片或者卡通画片上的人是谁呢？ 也许有人认为其原理是逻辑推理（Logical Reasoning），就像下面这个例子： The male professor said to the girls who were talking aloud in the classroom: “The noise made by two women is equal to the sound that 1000 ducks quack.” After a while somebody knocked at the door. One girl student reported: “Professor, 500 ducks are looking for you outside!” Question: Who was outside? Answer: A woman. 我们并没有看到，也没有直接获取到门外来客的相关信息，我们只是通过上下文和逻辑推理，判断来客不会是500只鸭子，也不会是一位男性，而是一位女性。 但是这种逻辑推理过程在我们识别照片上的人是谁时并没有明显地产生作用，我们一般是根据照片上人像的某种特征来识别，甚至可以用“感觉”来形容，识别的结果也难以用精确的逻辑条件和推理规则来论证。 那么我们是依据待识别事物上的特定标志来识别他们的吗？例如在计算机系统中，我们需要输入用户名和密码来获得操作许可，在门禁系统中，我们可以用钥匙或者射频ID卡来验证自己的进出权限。 但是这种过程也不是识别的过程，因为它保证的仅仅是权限标志信息或标志物的验证（Identify）或鉴别，并不能确保拥有该权限标志物的就是被许可者本人。也就是说，通过这种方式可以控制操作或访问权限，但不能识别出操作或访问者的真实身份。 小故事： 柯南道尔是英国著名的侦探小说作家，他创造了知名的福尔摩斯形象。有一次，他到巴黎旅行，刚出火车站，就遇到一个出租车司机。司机帮他把行李放到后备箱，然后上车对他说：柯南道尔先生，您要去哪儿？柯南道尔很惊讶，他问司机：您认识我吗？司机回答说：不，我从没见过您。柯南道尔说：那您怎么知道我的名字呢？司机说：首先，我从报上看到消息说，柯南道尔正在马赛度假；然后，我发现您正是从马赛开来的列车上下来的；接着，我发现您的皮肤被晒黑了，这正是在海边度假归来的人的典型特征；您穿衣的风格非常正式，很有绅士气派，法国人去南部度假的时候是不会这么穿着的，只有英国人才这样；最后我 第 1 页
清华大学校史复习进程
清华大学校史
清华大学校史 清华大学是一所历史悠久的学校，可溯至民国前一年（公元一九一一年）的「清华学堂」。最初之酝酿，是在前清光绪三十年至三十一年间，我国驻美公使梁诚，因美国国务卿海约翰(John Hay)氏有「美国所收庚子赔款原属过多」之语，一方面分向美当局劝请核减，一方面上书清廷请以此款设学育才。中间虽因发生粤汉铁路废约之关系而生阻，但梁氏努力不懈，卒得美国国会之赞同，将处置赔款全权付与总统罗斯福。照条约我国应付美国赔款二千四百四十四万七百七十八元八角一分，经总统决定将当时尚未付足之一千零七十八万五千二百八十六元一角二分，从一九０九年一月起退还我国。 光绪三十四年（公元一九０八年）七月十一日，美国核减赔款之文告由驻华公使柔克义送达我国，我外务大臣庆亲王答复上述公文说：「体会新近贵国总统希望鼓励我国学生赴美入学校及求高深学问之诚意，并有鉴于以往贵国教育对于我国之成效，大清帝国政府谨诚恳表示此后当按年派送学生到贵国承受教育。」同日，外务部致美国公使馆函称：「从赔款退还之年起，前四年
我国将次第派送一百学生；迨四年终局，我国将有四百学生在美，从第五年起，直至赔款完毕之年，每年至少派送五十名学生。」并派唐绍仪为特使赴美表示谢意。 民国前三年（宣统元年，公元一九０九年）是为美国退还赔款之第一年，外务部与美国驻华公使柔克义商定学生游美细则后，会同学部奏请设立「游美学务处」及附设「肄业馆」。六月初四日游美学务处奉准设立，派外务部丞参周自齐为总办，主事唐国安及学部郎中范源廉为会办，驻美公使馆参赞容揆为驻美学生监督。初赁北京东城侯位胡同民房一所为办公处，后又迁入史家胡同。九月奏准将北京西直门外「清华园」作为游美学务处兴建「肄业馆」馆舍之用。是为清华得名之始。清华园原系道光帝赐其第五子惇亲王（奕综）之赐园，俗称小五爷园。惇亲王死后，长子载濂袭爵为王。庚子之乱，拳匪曾集于园中设坛，事后载濂被削职，赐园为内务府收回。因外务部在呈奏游美学生办法内，建议在京城外清旷地方设立肄业馆，中堂那桐等颇表赞同，派员各处觅地，认为清华园比较相宜，即拨作馆址。面积凡五百三十亩。择定清华园为肄业馆馆址后，即着手修理及建筑，原希望一九一０年秋可以使用，不料工人罢工数月，耽误时期。迨至馆舍相继完成，将肄业馆改称「清华学堂」，于民国前一年（公元一九一一年）四月初一日（阳历为四月二十九日，是为清华校庆日之由来）正式开学，在工字厅举行开学仪式。游美学务处亦迁入工字厅办公。首任教务长为胡敦复。清华学堂成立之初，乃由正副监督三人管理，即是由游美学务处之总办与会办担任。同年十月，武昌起义开始，学生纷纷请假回家，清华学堂被迫停课。
模式识别习题集答案解析
1、PCA和LDA的区别？ PCA是一种无监督的映射方法，LDA是一种有监督的映射方法。PCA只是将整组数据映射到最方便表示这组数据的坐标轴上，映射时没有利用任何数据部的分类信息。因此，虽然做了PCA后，整组数据在表示上更加方便（降低了维数并将信息损失降到了最低），但在分类上也许会变得更加困难；LDA在增加了分类信息之后，将输入映射到了另外一个坐标轴上，有了这样一个映射，数据之间就变得更易区分了（在低纬上就可以区分，减少了很大的运算量），它的目标是使得类别的点距离越近越好，类别间的点越远越好。 2、最大似然估计和贝叶斯方法的区别？p(x|X)是概率密度函数，X是给定的训练样本的集合，在哪种情况下，贝叶斯估计接近最大似然估计？ 最大似然估计把待估的参数看做是确定性的量，只是其取值未知。利用已知的样本结果，反推最有可能（最大概率）导致这样结果的参数值(模型已知，参数未知）。贝叶斯估计则是把待估计的参数看成是符合某种先验概率分布的随机变量。对样本进行观测的过程，把先验概率密度转化为后验概率密度，利用样本的信息修正了对参数的初始估计值。 当训练样本数量趋于无穷的时候，贝叶斯方法将接近最大似然估计。如果有非常多的训练样本，使得p(x|X)形成一个非常显著的尖峰，而先验概率p(x)又是均匀分布，此时两者的本质是相同的。 3、为什么模拟退火能够逃脱局部极小值？ 在解空间随机搜索，遇到较优解就接受，遇到较差解就按一定的概率决定是否接受，这个概率随时间的变化而降低。实际上模拟退火算法也是贪心算法，只不过它在这个基础上增加了随机因素。这个随机因素就是：以一定的概率来接受一个比单前解要差的解。通过这个随机因素使得算法有可能跳出这个局部最优解。 4、最小错误率和最小贝叶斯风险之间的关系？ 基于最小风险的贝叶斯决策就是基于最小错误率的贝叶斯决策，换言之，可以把基于最小错误率决策看做是基于最小风险决策的一个特例，基于最小风险决策本质上就是对基于最小错误率公式的加权处理。 5、SOM的主要功能是什么？怎么实现的？是winner-all-take-all 策略吗？ SOM是一种可以用于聚类的神经网络模型。 自组织映射（SOM）或自组织特征映射（SOFM）是一种使用非监督式学习来产生训练样本的输入空间的一个低维（通常是二维）离散化的表示的人工神经网络（ANN）。自组织映射与其他人工神经网络的不同之处在于它使用一个邻近函数来保持输入控件的拓扑性质。SOM网络中, 某个输出结点能对某一类模式作出特别的反应以代表该模式类, 输出层上相邻的结点能对实际模式分布中相近的模式类作出特别的反映,当某类数据模式输入时, 对某一输出结点产生最大刺激( 获胜结点) , 同时对获胜结点周围的一些结点产生较大刺激。在训练的过程中, 不断对获胜结点的连接权值作调整, 同时对获胜结点的邻域结点的连接权值作调整; 随着训练的进行, 这个邻域围不断缩小, 直到最后, 只对获胜结点进行细微的连接权值调整。 不是winner-all-take-all 策略。获胜结点产生刺激，其周围的结点也会产生一定程度的兴奋。 6、期望算法需要哪两步？请列出可能的公式并做必要的解释。 E-Step和M-Step。E-Step叫做期望化步骤，M-Step为最大化步骤。 整体算法的步骤如下所示： 1、初始化分布参数。 2、(E-Step)计算期望E，利用对隐藏变量的现有估计值，计算其最大似然估计值，以此实现期望化的过程。 3、(M-Step)最大化在E-步骤上的最大似然估计值来计算参数的值
清华大学校史
清华大学校史 清华大学是一所历史悠久的学校，可溯至民国前一年（公元一九一一年）的「清华学堂」。最初之酝酿，是在前清光绪三十年至三十一年间，我国驻美公使梁诚，因美国国务卿海约翰(John Hay)氏有「美国所收庚子赔款原属过多」之语，一方面分向美当局劝请核减，一方面上书清廷请以此款设学育才。中间虽因发生粤汉铁路废约之关系而生阻，但梁氏努力不懈，卒得美国国会之赞同，将处置赔款全权付与总统罗斯福。照条约我国应付美国赔款二千四百四十四万七百七十八元八角一分，经总统决定将当时尚未付足之一千零七十八万五千二百八十六元一角二分，从一九０九年一月起退还我国。 光绪三十四年（公元一九０八年）七月十一日，美国核减赔款之文告由驻华公使柔克义送达我国，我外务大臣庆亲王答复上述公文说：「体会新近贵国总统希望鼓励我国学生赴美入学校及求高深学问之诚意，并有鉴于以往贵国教育对于我国之成效，大清帝国政府谨诚恳表示此后当按年派送学生到贵国承受教育。」同日，外务部致美国公使馆函称：「从赔款退还之年起，前四年我国将次第派送一百学生；迨四年终局，我国将有四百学生在美，从第五年起，直至赔款完毕之年，每年至少派送五十名学生。」并派唐绍仪为特使赴美表示谢意。 民国前三年（宣统元年，公元一九０九年）是为美国退还赔款之第一年，外
务部与美国驻华公使柔克义商定学生游美细则后，会同学部奏请设立「游美学务处」及附设「肄业馆」。六月初四日游美学务处奉准设立，派外务部丞参周自齐为总办，主事唐国安及学部郎中范源廉为会办，驻美公使馆参赞容揆为驻美学生监督。初赁北京东城侯位胡同民房一所为办公处，后又迁入史家胡同。九月奏准将北京西直门外「清华园」作为游美学务处兴建「肄业馆」馆舍之用。是为清华得名之始。清华园原系道光帝赐其第五子惇亲王（奕综）之赐园，俗称小五爷园。惇亲王死后，长子载濂袭爵为王。庚子之乱，拳匪曾集于园中设坛，事后载濂被削职，赐园为内务府收回。因外务部在呈奏游美学生办法内，建议在京城外清旷地方设立肄业馆，中堂那桐等颇表赞同，派员各处觅地，认为清华园比较相宜，即拨作馆址。面积凡五百三十亩。择定清华园为肄业馆馆址后，即着手修理及建筑，原希望一九一０年秋可以使用，不料工人罢工数月，耽误时期。迨至馆舍相继完成，将肄业馆改称「清华学堂」，于民国前一年（公元一九一一年）四月初一日（阳历为四月二十九日，是为清华校庆日之由来）正式开学，在工字厅举行开学仪式。游美学务处亦迁入工字厅办公。首任教务长为胡敦复。清华学堂成立之初，乃由正副监督三人管理，即是由游美学务处之总办与会办担任。同年十月，武昌起义开始，学生纷纷请假回家，清华学堂被迫停课。 经过一阵惊心动魄的革命，清帝宣统于公元一九一二年三月三十日退位，中华民国建立。民国成立之后，将「清华学堂」改名为「清华学校」，于五月一日重行开课，并裁撤「游美学务处」，使之隶属外交部。任命唐国安为清华学校第