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监督学习
类Ci在数据集里的实例数目
基于关联规则的分类
参数选择 （最低支持度、最低可信度） 数据格式 （事务数据格式） 使用规则构建分类器
使用最强的类规则（对于每一个实例，算法找到覆盖这个实例的最强规则） 选择规则的一个子集进行分类 （与序列化覆盖算法类似）
L CAR
D
S L中的规则是基于S中各个规则的排序，另外L中应该包含一个默认类
评估分类器
• 查准率、查全率、F-score和平衡点
P=R
正例类别（Positive Class）和负例类别(Negative Class)
规则推理
• 序列化覆盖
规则1
训练样例 规则2
规则3
规则推理
算法1（有序化的规则，Ordered Rules）
不预先定义好学习哪个类的规则，不同的类的规则在最终决策列表中次 序可能是交叉混合的。在这个算法中，规则在决策列表中的次序非常重要。
p和n分别是当前规则和修剪后规则所涵盖的PrunePos中的样例的数目
规则推理
• Separate-and-Conquer 与 Divide-and-Conquer的对比
规则推理 在每一步中，评估所有 的属性-值对（条件）， 然后选择一个。 决策树学习 在每一步中，决策树评估所有的 属性，然后选择一个属性把数据 非为m个不相交的子集，其中m 是被选中的属性的不同值的数目。
K-近邻学习
迫切学习方法：在测试之前学习得到了数据对应的模型。 惰性学习方法：学习过程仅仅在测试样例需要分类时发生。 算法KNN（D,d,k） 1.计算d和D中所有样例的距离； 2. 2.选择D中离d最近的k个样本，记为P； D d k P 3.将P中最经常出现的类别赋予d。
K近邻算法最关键的部分是距离（相似度）函数。对于关系型数据，经常使 距离（相似度）函数。 距离 用欧式距离 欧式距离。对于文本数据，余弦相似度 余弦相似度很常用。 欧式距离 余弦相似度
《监督学》原理在实际工作中的应用
监督学原理在实际工作中的应用一、概述监督学（Supervised Learning）是机器学习领域的一个重要分支，其原理和方法在实际工作中有着广泛的应用。
监督学的基本思想是利用已知输入和输出的数据来训练模型，从而使其能够对新的输入给出准确的输出。
监督学可以应用于各种领域，包括医疗、金融、电子商务、智能制造等，为实际工作带来了巨大的便利和效益。
本文将从监督学的原理出发，探讨其在实际工作中的应用，以期为相关领域的从业者提供一些借鉴与启发。
二、监督学原理概述1. 监督学的基本概念监督学是指从标记好的训练数据中学习一个模型，然后利用学习到的模型对新的数据进行预测。
在监督学中，我们通常会将训练数据划分为输入变量（特征）和输出变量（目标）。
通过训练数据，我们可以学习到输入和输出之间的映射关系，从而得到一个能够准确预测输出的模型。
2. 监督学的主要方法监督学的主要方法包括回归分析和分类分析。
在回归分析中，我们尝试预测连续型的输出变量，例如预测房价、股票价格等；而在分类分析中，我们尝试预测离散型的输出变量，例如判断一封电流新箱是否为垃圾邮件、判断一张图片中的物体是什么等。
3. 监督学的模型监督学中常用的模型包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、神经网络等。
每种模型都有其适用的场景和特点，我们需要根据具体的问题和数据选择合适的模型进行建模和训练。
三、监督学在医疗领域的应用1. 疾病预测医疗领域是监督学应用广泛的一个领域之一。
利用监督学的方法，我们可以通过病人的临床特征来预测其患某种疾病的风险，例如心脏病、糖尿病等。
通过建立预测模型，医生可以更早地发现患病的可能性，并采取相应的预防和治疗措施。
2. 药物研发在药物研发领域，监督学可以应用于药物筛选、分子设计等方面。
通过挖掘已知的化合物与生物活性的关系，监督学可以帮助研究人员预测新的化合物的生物活性，从而加速药物研发的过程。
3. 医学影像诊断监督学也可以应用于医学影像诊断领域。
监督学习
监督学习1基本概念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。
算法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是：训练数据的分布应该与测试数据的分布一致。
2决策树推理2.1什么是决策树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。
例如，对于表2-1所示的贷款申请的数据集，可以学习到一种决策树结构，表示为图2-1。
表2-1 贷款申请数据根据数据集建立的一种决策树结构如下：图2-1 对应与表2-1的决策树树中包含了决策点和叶子节点，决策点包含针对数据实例某个属性的一些测试，而一个叶子节点则代表了一个类标。
一棵决策树的构建过程是不断的分隔训练数据，以使得最终分隔所得到的各个子集尽可能的纯。
一个纯的子集中的数据实例类标全部一致。
决策树的建立并不是唯一的，在实际中，我们希望得到一棵尽量小且准确的决策树。
2.2学习算法学习算法就是使用分治策略，递归的对训练数据进行分隔，从而构造决策树。
监督学习与非监督学习
监督学习与⾮监督学习前⾔机器学习分为：监督学习，⽆监督学习，半监督学习（强化学习）等。
在这⾥，主要理解⼀下监督学习和⽆监督学习。
监督学习（supervised learning）从给定的训练数据集中学习出⼀个函数（模型参数），当新的数据到来时，可以根据这个函数预测结果。
监督学习的训练集要求包括输⼊输出，也可以说是特征和⽬标。
训练集中的⽬标是由⼈标注的。
监督学习就是最常见的分类（注意和聚类区分）问题，通过已有的训练样本（即已知数据及其对应的输出）去训练得到⼀个最优模型（这个模型属于某个函数的集合，最优表⽰某个评价准则下是最佳的），再利⽤这个模型将所有的输⼊映射为相应的输出，对输出进⾏简单的判断从⽽实现分类的⽬的。
也就具有了对未知数据分类的能⼒。
监督学习的⽬标往往是让计算机去学习我们已经创建好的分类系统（模型）。
监督学习是训练神经⽹络和决策树的常见技术。
这两种技术⾼度依赖事先确定的分类系统给出的信息，对于神经⽹络，分类系统利⽤信息判断⽹络的错误，然后不断调整⽹络参数。
对于决策树，分类系统⽤它来判断哪些属性提供了最多的信息。
（预先已经有的分类器来对未知数据进⾏分类）常见的有监督学习算法：回归分析和统计分类。
最典型的算法是KNN和SVM。
有监督学习最常见的就是：regression&classificationRegression：Y是实数vector。
回归问题，就是拟合(x,y)的⼀条曲线，使得价值函数(costfunction) L最⼩Classification：Y是⼀个有穷数(finitenumber)，可以看做类标号，分类问题⾸先要给定有lable的数据训练分类器，故属于有监督学习过程。
分类过程中cost function l(X,Y)是X属于类Y的概率的负对数。
其中fi(X)=P(Y=i/X)。
⽆监督学习（unsupervised learning）输⼊数据没有被标记，也没有确定的结果。
周志华 机器学习 西瓜书 全书16章 ch13半监督学习ppt课件
假设数据存在簇结构，同一簇的样本属于同一类别。
流形假设（manifold assumption）：
假设数据分布在一个流形结构上，邻近的样本具有相似的输出值。
流形假设可看做聚类假设的推广
大纲
未标记样本 生成式方法 半监督SVM 图半监督学习 基于分歧的方法 半监督聚类
时, 最优解恰为迭代算法的收敛解 。
图半监督学习
图半监督学习
图半监督学习方法在概念上相当清晰, 且易于通过对所涉矩阵运算 的分析来探索算法性质。
但此类算法的缺陷也相当明显. 首先是在存储开销高。
另一方面, 由于构图过程仅能考虑训练样本集, 难以判知新样本在 图中的位置, 因此, 在接收到新样本时, 或是将其加入原数据集对图 进行重构并重新进行标记传播, 或是需引入额外的预测机制。
大纲
未标记样本 生成式方法 半监督SVM 图半监督学习 基于分歧的方法 半监督聚类
图半监督学习
给定一个数据集, 我们可将其映射为一个图, 数据集中每个样本对应于图 中一个结点, 若两个样本之间的相似度很高(或相关性很强), 则对应的结 点之间存在一条边, 边的“强度”(strength)正比于样本之间的相似度(或 相关性)。
率。
生成式方法
M步：基于 更新模型参数
Байду номын сангаас
生成式方法
将上述过程中的高斯混合模型换成混合专家模型，朴素贝叶斯模型等即 可推导出其他的生成式半监督学习算法。
此类方法简单、易于实现, 在有标记数据极少的情形下往往比其他方法性 能更好。
然而, 此类方法有一个关键: 模型假设必须准确, 即假设的生成式模型必 须与真实数据分布吻合; 否则利用未标记数据反而会显著降低泛化性能。
《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
3.1.2机器学习算法类型：监督学习 课件-高中信息技术粤教版(2019)选择性必修4
苹果
问题：分别预测
A、B、C三个未知
水果属于什么水
果，为什么？
9.00
8.00
7.00
6.00
C
5.00
A
B
4.00
A 苹果
B 柠檬
3.00
2.00
离谁近就属于哪一类
1.00
0.00
0.00
2.00
4.00
6.00
8.00
10.00
12.00
长
探究活动——发现数据特征探究分类算法
宽
苹果
方法三：离谁近就属于哪一类
柠檬
宽
苹果
9.00
8.00
7.00
6.00
5.00
4.00
3.00
2.00
1.00
0.00
3.00
4.00
5.00
6.00
7.00
8.00
9.00
10.00
11.00
长
探究活动——发现数据特征探究分类算法
宽
柠檬
苹果
9.00
问 题
8.00
分别预测A、B、
C三个点属于什
么水果，为什
么？
7.00
6.00
宽
柠檬
苹果
a直线：
9.00
+ + = 0
8.00
7.00
+ + > 0
6.00
直线上方是苹果
5.00
4.00
+ + < 0
3.00
a
2.00
直线下方是柠檬
1.00
0.00
安全监督概论
注重考察人与环境的相互关系；80年代以后，逐渐发
展并形成了一系列安全管理的思想和方法。90年代尤 其是国际上的几次重大事故以血的教训推动了安全工
作的不断深化和发展。
国际上几起重大事故推动了安全工作的发展
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安全监督概论
200
逐步形成具有CNPC特色的HSE管理体系
—— 基层运作模式和管理层管理模式
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安全监督概论
一、安全监督概述
1、安全管理理论的发展 从物本管理: 人是经济人，是经济动物，人主要是为金钱而工作，为物质享受而生
只要满足人对金钱和物质的需求，就能调动其积极性。
到人本管理: 是以“社会人”假设为基础和前提的人本管理理论 发展到能本管理: 以“能力人”为基础和前提的能本管理， 即以人的能力为本
2001
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SY/T6276-1997
1997 体健颁 系康布 》、《
安石 全油 与天 环然 境气 管工 理业
1998 理独大 体山庆 系子、 建石大 立化港 试厂油 点开田
展， 大 连
管、
1999
立南发
》布
指 导 委 员 会
， 全 面 宣 贯 、 建 立 体 系
《 管 理 文 件 体 系 建 立
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安全监督概论
由以上过程可以看出，建立安全总监这一 管理机制是适应经济发展和发展大集团战略的 需要，是集团公司为加强HSE管理体系，落实 安全生产监督和管理责任而提出的迫切要求。
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安全监督概论
概括起来就是“四个结合，三个创新”，即：
管理体制上推行借鉴和继承相结合；在管理体系方
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安全监督概论