基于实例的学习-机器学习2.0V
机器学习课程讲义和PPT课件(含配套实战案例)
3
聚类算法
将数据按照相似性分组，如市场细分和社交网络分析。
监督学习和无监督学习
监督学习使用带有标记的数据来训练模型，无监督学习则使用未标记的数据 进行训练。
机器学习的评估方法
准确率: 模型预测与实际结果相符的比例。 召回率: 正确识别的样本数量与所有实际样本数量的比例。 F1值: 综合考虑准确率和召回率的度量指标。 交叉验证: 利用同一数据集进行重复实验，以平均得到更可靠的模型评估结果。
分类和回归的区别
1 分类
根据输入的特征将数据分为不同的类 别，如判断邮件是否为垃圾邮件。
2 回归
根据特征预测输出的连续值，如预测 房价。
SVMБайду номын сангаас持向量机
支持向量机是一种有效的分类和回归算法，通过最大化分类间隔来找到最佳 的决策边界。
决策树和随机森林
决策树
使用树形结构表示决策过程，每个节点代表一个 特征。
随机森林
由多个决策树组成的集成学习算法，通过投票来 作出最终预测。
神经网络与深度学习
神经网络是一种基于生物神经元的模型，深度学习则是利用多层神经网络来 解决复杂的问题。
机器学习课程讲义和PPT课件 （含配套实战案例）
为初学者提供全面的机器学习知识，从基础算法到实战案例全方位掌握。课 程内容涵盖监督学习、无监督学习、神经网络等核心模块。
什么是机器学习
机器学习是一种人工智能领域的应用，通过使用统计和算法模型，让计算机 从数据中学习并改善性能。
机器学习的应用领域
自然语言处理
使用机器学习技术来处理和理解自然语言， 如聊天机器人和语音识别。
图像识别
利用机器学习算法识别和分析图像中的对 象，如人脸识别和物体检测。
机器学习的基础理论与应用案例
机器学习的基础理论与应用案例近些年来，机器学习（Machine Learning）这一领域被广泛关注和应用。
而这一领域的兴起主要归功于人工智能（AI）的发展以及大数据的爆发。
机器学习可以帮助我们更好地理解数据和取得正确的决策，从而应用在各个行业中。
在本文中，我们将讲述机器学习的基础理论和几个应用案例。
1. 机器学习的基础理论1.1 什么是机器学习机器学习是一种基于数据和反馈的计算机算法，它利用大量的数据来训练模型，从而能够预测未来事件的概率。
在机器学习中，数据被用来训练算法，以便算法可以从数据中学习，并自动改进自己的性能。
机器学习可以应用于自然语言处理、视觉识别等领域。
1.2 机器学习的类型机器学习有三种类型：监督学习、非监督学习和半监督学习。
监督学习是指用已有的数据和标签来训练模型，让算法自动识别一些未知事件。
非监督学习是指没有标签的数据，机器需要从数据中自己发现规律。
半监督学习则是介于监督学习和非监督学习之间，部分数据有标签，部分无标签。
1.3 机器学习的算法机器学习有许多种算法，其中常见的有朴素贝叶斯算法、决策树算法、支持向量机算法等。
这些算法在不同的领域有不同的应用，机器学习算法是根据数据结构、算法原理和算法实现等不同维度来进行分类的，根据不同特点设计出不同的算法。
2. 机器学习的应用案例2.1 航班延误预测航班延误预测是机器学习的一个经典应用案例之一。
航班延误会带来很多不便，所以人们对航班准确性有很高的要求。
天气、起飞时间等因素对航班延误有着很大的影响。
利用机器学习的预测性能很强的特点可以准确预测航班延误的概率，让旅客提前做好准备。
2.2 病理图像分析机器学习在医疗行业的应用是极其广泛的，其应用一个方面是病理图像分析。
病理图像是癌症病人的组织切片的电子显微镜图像，通过切片分析来诊断癌症。
目前的病理图像分析由于人工操作的复杂性和时间不确定性让patient等待时间较长，使用机器学习能够使切片的分析速度更加快捷，减少人工参与，为诊断提供更准确的依据。
机器学习的实践
机器学习的实践机器学习是一种人工智能的领域，它通过构建和训练算法模型，使计算机能够从数据中学习并自主发展能力。
随着大数据的兴起，机器学习在各行各业得到了广泛的应用。
本文将探讨机器学习的实践，介绍一些常见的机器学习算法和实际应用案例。
一、机器学习算法1. 监督学习算法监督学习是机器学习中最常见的算法之一。
它通过使用带有标签的训练数据来训练模型，然后使用该模型来预测新的未标记数据。
常见的监督学习算法包括决策树、支持向量机、逻辑回归等。
2. 无监督学习算法无监督学习是指从未标记的数据中发现模式和结构的机器学习方法。
与监督学习不同，无监督学习没有标签或类别信息。
常见的无监督学习算法包括聚类、关联规则和主成分分析等。
3. 强化学习算法强化学习是让机器能够基于环境和奖励信号来采取行动的学习方法。
在强化学习中，机器通过尝试和错误的方式来学习最优行动策略。
常见的强化学习算法包括Q-learning和Deep Q Network等。
二、机器学习实际应用案例1. 金融领域中的信用评分在金融业中，机器学习被广泛应用于信用评分。
通过分析大量的历史数据和借款人的个人信息，机器学习模型可以预测借款人的信用风险，并辅助金融机构做出贷款决策。
2. 医疗诊断和预测机器学习在医疗领域中的应用也十分重要。
通过训练模型，机器可以从大量的医疗数据中学习并辅助医生进行疾病诊断和治疗决策。
例如，机器学习可以通过分析患者的病历和症状，准确地预测疾病的发展和治疗效果。
3. 自然语言处理自然语言处理是指让计算机能够理解和处理人类自然语言的技术。
机器学习在自然语言处理中扮演着重要的角色。
例如，通过训练模型，机器可以从大量的文章和文本中学习语义和情感分析，从而实现智能搜索和自动摘要等功能。
4. 图像和视频识别机器学习在图像和视频识别方面也有广泛的应用。
通过训练模型，机器可以学习图像和视频中的特征，并进行目标检测、人脸识别和图像分类等任务。
例如，图像识别技术已广泛应用于安防监控、自动驾驶和医学影像分析等领域。
机器学习算法的应用案例及技巧
机器学习算法的应用案例及技巧随着科技的发展和数据的爆炸增长，机器学习算法在各个领域的应用越来越广泛。
机器学习算法通过对数据进行分析和学习，从而能够自动识别模式和进行预测。
在本文中，将介绍几个机器学习算法的应用案例，并提供一些相关的技巧。
一、垃圾邮件分类垃圾邮件过滤是机器学习中最常见的应用之一。
传统的垃圾邮件过滤器使用规则和规则引擎来分类邮件，但这种方法需要大量的人工劳动力和时间。
机器学习算法可以通过学习已有的标记邮件数据集，自动识别和分类垃圾邮件。
在垃圾邮件分类中，常用的算法包括决策树、朴素贝叶斯和支持向量机。
决策树算法通过构建一个树状的分类模型，根据邮件的特征（例如发件人、主题、内容等）进行分类。
朴素贝叶斯算法基于贝叶斯定理，利用特征之间的条件独立性进行分类。
支持向量机算法通过寻找一个最优的超平面来在特征空间中进行分类。
在实际应用中，为了提高垃圾邮件分类的准确性，可以采用集成学习的方法。
集成学习通过结合多个分类器的结果，来获得更为准确的分类结果。
常用的集成学习算法包括随机森林和梯度提升树。
二、图像识别图像识别是机器学习算法的另一个重要应用领域。
随着数字图像的普及和摄像头设备的大规模应用，图像识别技术在实际生活中被广泛使用。
图像识别可以用于人脸识别、物体检测、图像分类等任务。
常用的图像识别算法包括卷积神经网络（CNN）和深度学习。
卷积神经网络是一种特殊的神经网络结构，能够有效地处理图像和空间数据。
深度学习则是指使用深层的神经网络进行学习和训练。
在图像识别中，数据集的质量和大小对算法的性能有重要影响。
为了提高算法的准确性，可以使用数据增强和迁移学习技术。
数据增强可以通过对图像进行旋转、平移、缩放等操作来增加训练样本的多样性。
迁移学习则是利用已经训练好的模型来进行新任务的训练，可以减少对大规模数据集的依赖，提高训练速度和效果。
三、推荐系统推荐系统是在线电子商务平台中常用的功能，通过分析用户的历史行为和个人特征，向用户推荐个性化的商品或服务。
机器学习实践案例
机器学习实践案例在当今信息技术飞速发展的时代，机器学习已经成为人工智能领域的重要应用之一。
通过机器学习算法，我们能够让计算机模仿人类的学习方式，从而实现自动化的数据分析和决策。
机器学习的应用涵盖了各个领域，例如图像识别、自然语言处理、推荐系统等。
本文将结合一个实际案例，介绍机器学习在金融领域的应用以及相关的实践经验。
案例背景某银行作为一家规模较大的金融机构，拥有庞大的客户群体。
为了提高客户的满意度和服务质量，该银行希望能够通过机器学习算法，对客户进行个性化推荐，以便更好地满足客户的需求，促进业务的增长。
数据准备在实施机器学习算法之前，数据的准备是非常重要的一步。
银行作为金融机构，拥有大量的客户信息、交易数据等。
为了更好地理解客户需求和行为，银行首先需要对这些数据进行清洗和整理。
清洗的过程包括去除缺失值、异常值和重复值等；整理的过程包括数据格式转换、特征抽取等。
模型选择在机器学习实践中，选择适合的模型是至关重要的。
根据问题的特性和数据的特点，银行选择了一个适合的模型，例如随机森林算法。
随机森林算法是一种集成学习方法，通过随机选择和组合多个决策树模型，最终得到更加准确和稳定的结果。
在模型选择的过程中，银行还需要考虑模型的训练时间和预测效果等因素。
模型训练在模型训练的过程中，银行使用了一部分已知客户的数据作为训练集，通过机器学习算法对客户的行为进行建模和预测。
通过不断调整模型参数和训练样本，银行逐渐提高了模型的准确度和泛化能力。
在模型训练的过程中，银行还需要对数据进行特征选择和降维等处理，以提高模型的效率和可解释性。
模型评估在模型训练完成后，银行需要对模型进行评估，以验证其预测的准确性和可靠性。
评估的方法可以使用交叉验证、ROC曲线等。
通过评估，银行可以得到模型的评估指标，例如准确率、召回率等，进一步优化模型的效果。
同时，模型的评估结果也可以为银行提供决策参考，例如确定推荐的阈值和控制风险等。
模型应用在模型评估通过后，银行可以将模型应用到实际业务中。
机器学习教学大纲
《机器学习》课程教学大纲课程代码：090142132课程英文名称：Machine Learning课程总学时：40 讲课：32 实验：8 上机：0适用专业：信息与计算科学大纲编写（修订）时间：2017.11一、大纲使用说明（一）课程的地位及教学目标机器学习是信息与计算科学专业的一门专业选修课。
建设信息安全保障体系是信息安全保障工作的重要任务，信息安全保密是信息安全保障中的核心问题之一。
随着互联网和电子商务等技术的不断发展和应用，信息安全与保密成了影响计算机应用的重要问题。
本课程教学目标就是让信息与计算科学专业的学生掌握常见的机器学习算法，包括算法的主要思想和基本步骤，并通过编程练习和典型应用实例加深了解；同时对机器学习的一般理论，如假设空间、采样理论、计算学习理论，以及无监督学习和强化学习有所了解。
（二）知识、能力及技能方面的基本要求1.基本知识：机器学习总论，监督学习，非监督学习，统计学习，计算学习，贝叶斯学习，数据压缩学习。
2.基本能力和方法：通过本科程的学习，培养学生的学习能力，创新能力，把知识与实际应用相结合的能力。
3.基本技能: 能根据实际问题的需要选择并实现相应的算法。
（三）实施说明1．教学方法：课堂讲授中要重点对基本概念、基本方法和解题思路的讲解；采用启发式教学，培养学生思考问题、分析问题和解决问题的能力；引导和鼓励学生通过实践和自学获取知识，培养学生的自学能力；增加讨论课，调动学生学习的主观能动性。
讲课要联系实际并注重培养学生的动手能力和创新思维。
2．教学手段：本课程建议采用课堂讲授、讨论、多媒体教学相结合的教学形式，以确保在有限的学时内，全面、高质量地完成课程教学任务。
3．教师在授课过程中可以根据实际情况酌情安排各部分的学时，课时分配表仅供参考。
（四）对先修课的要求本课程的教学必须在完成先修课程之后进行。
本课程主要的先修课程有计算机程序设计、概率论与数理统计等。
（五）对习题课、实践环节的要求1．本课程要求学生能学会各种技术的原理，对各种机器学习问题进行分析和提出相应解决方案。
机器学习的例子
机器学习的例子机器学习是一种人工智能的分支，通过让计算机从数据中学习，使其能够自动预测、识别模式和做出决策。
机器学习在各个领域有着广泛的应用，从金融到医疗，从交通到娱乐。
本文将介绍几个机器学习的例子，以展示其在现实生活中的实际应用。
1. 垃圾邮件过滤随着电子邮件的普及，垃圾邮件成为了一个令人厌烦的问题。
机器学习可以通过对已知的垃圾邮件和合法邮件进行分类，从而自动过滤掉垃圾邮件。
算法可以通过学习垃圾邮件和合法邮件的特征，如关键词和发件人等，来识别垃圾邮件，提高过滤的准确性。
2. 个性化推荐个性化推荐是电子商务和娱乐行业中常见的应用。
通过机器学习算法，系统可以根据用户的历史购买记录和行为习惯，为其推荐符合其喜好的产品、电影或音乐等。
机器学习可以通过分析大量用户行为数据，找出用户之间的共同兴趣和相似性，从而提供更准确的个性化推荐。
3. 机器翻译机器翻译是指将一种语言翻译成另一种语言的技术。
传统的机器翻译依赖于规则和字典，但难以应对语言的复杂性和多义性。
机器学习可以通过学习大量的双语对照数据，自动建立语言模型，并利用统计方法来翻译文本。
例如，谷歌的神经网络机器翻译系统（GNMT）通过深度学习算法，实现了更加准确和流畅的翻译效果。
4. 预测股市股市是一个充满波动的市场，预测股票价格的变动一直是投资者的挑战。
机器学习可以通过分析历史股价数据和相关经济指标，来预测未来的股市走势。
例如，支持向量机（Support Vector Machines）和随机森林（Random Forest）等机器学习算法可以通过学习历史数据的模式和趋势，提供股市的预测信息。
5. 视觉识别视觉识别是机器学习在计算机视觉领域的典型应用。
通过机器学习算法，计算机可以学习图像的特征和模式，并将其应用于人脸识别、物体检测和图像分类等任务中。
深度学习技术在这一领域取得了显著的进展，例如卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）通过层层堆叠的卷积层和池化层，实现了更准确和高效的图像识别。
机器学习的实际案例解析
机器学习的实际案例解析机器学习（Machine Learning）是一门涉及计算机科学和人工智能的交叉学科，其目的是让计算机能够从经验中学习，并根据数据自主地进行预测和决策。
机器学习在各个领域都有广泛的应用，例如金融、医疗、交通、电子商务等。
本文将从实际案例出发，介绍机器学习在现实生活中的应用。
案例一：智能驾驶系统随着自动驾驶技术的快速发展，机器学习在智能驾驶系统中发挥着重要作用。
智能驾驶系统通过收集大量不同交通场景下的数据，并利用机器学习算法进行处理和分析，帮助车辆判断周围环境并做出相应的决策。
例如，基于机器学习的对象检测算法可以实时识别道路上的行人、车辆和障碍物，从而提供可靠的安全保障。
案例二：医学诊断辅助机器学习在医学领域中扮演着诊断辅助的角色。
通过分析病人的病历、症状和医学影像数据，机器学习算法能够提供准确的诊断结果和个性化的治疗建议。
例如，深度学习算法可以对X光或MRI影像进行图像识别，辅助医生进行疾病检测和分类，从而提高医学诊断的准确性和效率。
案例三：金融风控金融机构利用机器学习算法来进行风险评估和预测，以减少信贷风险和欺诈行为。
通过分析客户的信用记录、消费行为、收入水平等数据，机器学习系统能够预测客户的违约概率，并提供相应的信贷额度和利率建议。
这样的系统能够帮助金融机构更加准确地评估风险和制定风险管理策略。
案例四：自然语言处理自然语言处理是机器学习中的一个重要应用领域，主要涉及机器翻译、情感分析、语义识别等任务。
例如，机器翻译系统通过学习大量的双语对照数据，可以实现自动翻译，将一种语言的文本自动转化为另一种语言的文本。
情感分析系统则可以分析用户在社交媒体上的评论、帖子等文本数据，从中提取用户的情感倾向和情绪状态。
总结：机器学习在现实生活中的应用广泛而深远，无论是智能驾驶、医学诊断辅助、金融风控还是自然语言处理，都展示了机器学习在不同领域的巨大潜力和实际应用价值。
随着技术的不断创新和发展，相信机器学习将在未来继续发挥重要作用，为我们的生活带来更多便利和智能化的体验。
机器学习算法解析与实战案例
机器学习算法解析与实战案例机器学习（Machine Learning）是一种利用计算机技术来发现模式并自动改善性能的方法。
它通过构建和训练模型，使计算机能够基于过去的经验来进行预测和决策。
机器学习算法是实现机器学习的核心工具，本文将解析常见的机器学习算法，并通过实战案例展示其应用。
一、线性回归算法线性回归是一种用来预测连续型变量的机器学习算法。
其基本思想是通过寻找最优的线性关系来拟合数据。
例如，我们可以使用线性回归算法来预测房价。
通过收集房屋的各种属性（如面积、地理位置等），并将其作为输入特征，线性回归算法可以学习到一个线性模型，使得输入特征与房价之间的关系达到最优。
二、决策树算法决策树是一种基于树结构的机器学习算法，通过一系列的判断节点和叶节点来进行决策。
决策树算法具有可解释性强的特点，可以帮助我们理解数据之间的关系。
例如，在银行贷款决策中，我们可以使用决策树算法来判断一个客户是否具有还款能力。
通过根据客户的各种属性（如年龄、收入、信用记录等）来构建决策树模型，从而预测该客户是否会按时还款。
三、支持向量机算法支持向量机是一种用于分类和回归的机器学习算法。
其基本原理是将数据映射到高维空间中，找到一个最优的超平面来分割不同类别的数据。
例如，在医学诊断中，我们可以使用支持向量机算法来进行病人的分类。
通过收集病人的多项指标（如体重、血压、血糖等），支持向量机算法可以学习到一个分类模型，从而预测该病人是否患有某种疾病。
四、朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的机器学习算法，用于分类和文本挖掘等任务。
其基本思想是通过统计学方法来计算不同特征在给定类别下的概率，并基于概率进行决策。
例如，在垃圾邮件分类中，我们可以使用朴素贝叶斯算法来判断一封邮件是否为垃圾邮件。
通过统计邮件中出现的单词等特征，并计算这些特征在垃圾邮件和正常邮件中的概率，朴素贝叶斯算法可以根据概率来进行分类。
五、神经网络算法神经网络是一种模拟人脑神经元网络的机器学习算法。
机器学习案例分析
机器学习案例分析随着人工智能技术的迅速发展，机器学习作为其中的重要组成部分，受到越来越多的关注和广泛应用。
机器学习是指通过对一定数量的数据进行分析，从而建立模型，帮助计算机自主地进行决策和预测的一种技术。
机器学习已经在许多领域得到了广泛应用，包括自然语言处理、图像识别、推荐系统等等。
本文将从机器学习的概念入手，介绍机器学习的基本原理和常见算法，并通过几个实际案例分析，探究机器学习在各个领域中的应用。
一、机器学习的基本概念机器学习是一种应用人工智能技术的方法，它基于对数据的分析和处理，不断提高模型的准确度和泛化能力。
机器学习的主要目的是让计算机能够根据给定的特征和数据进行自主的分类、聚类、回归等任务，这些任务都是以数据为驱动的，通过模型训练和优化，最终得到准确预测结果的过程。
通常情况下，机器学习的流程可以分为以下几个步骤：1. 收集和分析数据2. 数据预处理3. 特征工程4. 选择模型5. 模型训练6. 模型评估7. 模型优化二、机器学习的基本原理和常见算法机器学习的核心在于算法，常见的机器学习算法包括线性回归、决策树、支持向量机、神经网络等等。
这些算法各有特点，可以根据不同应用场景来选择。
1. 线性回归线性回归是一种广泛应用的传统机器学习算法，它通过建立一个线性方程来描述目标变量和自变量之间的关系。
线性回归的核心在于确定模型的系数，即使得目标变量和自变量之间误差平方和最小的系数。
线性回归适用于连续型数值预测问题，如房价预测、销售额预测等。
2. 决策树决策树是一种基于树形结构的机器学习算法，它可以帮助我们处理分类和回归问题。
决策树以一系列的测试条件作为决策的基础，分支节点对应于测试条件，叶子节点对应于结果。
决策树的优点在于易于理解和解释，但是容易出现过拟合问题。
3. 支持向量机支持向量机是一种能够给出高维空间中的分割微平面的分类算法。
支持向量机通过扩展一个超平面来划分不同的样本类别，对于非线性分类问题而言，可以通过核函数来将非线性问题转化为线性问题。
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基于实例的学习
小组成员：汤烨韬、马星、 张赵晨子
1
简介
• 基于实例的学习方法的学习过程只是简单地存储已 知的训练数据，当遇到新的查询实例时，一系列相 似的实例从存储器中取出，用来分类新的查询实例 • 与其他方法相比，基于实例的学习方法的一个关键 差异是：可以为不同的待分类查询实例建立不同的 目标函数逼近 • 许多技术不建立目标函数在整个实例空间上的逼近， 只建立局部逼近，并将其用于与新实例邻近的实例
的目标函数。即计算k个最接近样例的平均值，而不
是计算其中的最普遍的值，为逼近f: RnR，计算式 如下：
ˆ (x ) f q
i 1
k
f ( xi ) k
6
距离加权最近邻算法
• 对k-近邻算法的一个改进是对k个近邻的贡献加权，越近 的距离赋予越大的权值，比如：
k 1 w f ( xq ) arg max wi (v, f ( xi )) （7.1） i 2 d ( x , x ) vV q i i 1
范例的表示
知识在大脑中的记忆机理现在仍是个悬而 未决的问题。虽然在目前的知识系统中使用了产 生式、语义网、框架、面向对象等诸多的知识表 示方法，但它们在学习系统中，尤其在类比学习 系统中却显得有些难于胜任了。原因在于，知识 的记忆不仅要使知识成为有结构和有组织的体系， 还应保证记忆的知识是易于检索和存取的，而 且 ，还应该是易于学习的。
检 索 建议解方案 修 正 评 审 实际评估 存 储 图2 用作辩护的案例推理过程 辩 护
基于范例推理的工作过程
在范例推理中，关心的主要问题如下： (1) 范例表示：基于范例推理方法的效率和范例表示紧密相关。范例表 示涉及这样几个问题：选择什么信息存放在一个范例中；如何选择合适的 范例内容描述结构；范例库如何组织和索引。对于那些数量达到成千上万、 而且十分复杂的范例，组织和索引问题尤其重要。 (2) 分析模型：分析模型用于分析目标范例，从中识别和抽取检索源 范例库的信息。 (3) 范例检索：利用检索信息从源范例库中检索并选择潜在可用的源范 例。基于范例推理方法和人类解决问题的方式很相近。碰到一个新问题时 ，首先是从记忆或范例库中回忆出与当前问题相关的最佳范例。后面所有 工作能否发挥出应有的作用，很大程度上依赖于这一阶段得到的 范例质量 的高低，因此这步非常关键。一般讲，范例匹配不是精确的，只能是部分 匹配或近似匹配。因此，它要求有一个相似度的评价标准。该标准定义得 好，会使得检索出的范例十分有用，否则将会严重影响后面的过程。还是 和南方人在北方吃面一样。 14
• 为了处理查询点xq恰好匹配某个训练样例 xi，从而导致 d(xq,xi)2为0的情况，令这种情况下的 f ( xq ) 等于f(xi)，如果 有多个这样的训练样例，我们使用它们占多数的分类
• 也可以用类似的方式对实值目标函数进行距离加权，用 下式替代表（7.1）中的计算式，wi的定义与前相同
• 这样做的好处是：有时目标函数很复杂，但具有不 太复杂的局部逼近描述
2
概述
• 基于实例的学习方法包括：
– 假定实例可以表示成欧氏空间中的点
• K-近邻算法 • 距离加权最近邻法
– 对实例采用更复杂的符号表示
• 基于范例的推理 • 基于实例的学习方法有时被称为消极学习法，它把 处理工作延迟到必须分类新的实例时 • 这种延迟的学习方法有一个优点：不是在整个实例 空间上一次性地估计目标函数，而是针对每个待分 类新实例作出局部的和相异的估计
a ( x ) a ( x )
r 1 r i r j
• 在最近邻学习中，目标函数值可以是离散的 也可以是连续的，本节先考虑离散的情况。
4
k-近邻算法
• 考虑离散目标函数f: V，V={v1,...,vs} • 给出了逼近离散值函数f: RnV的k-近邻算法
训练算法 将每个训练样例<x,f(x)>加入到列表training_examples 分类算法 给定一个要分类的查询实例xq, 在training_examples中选出最靠近xq的k个实例，并用 x1...xk表示 k ˆ 返回 f ( xq ) arg max (v, f ( xi ))
基于范例推理的工作过程
(4) 类比映射：寻找目标范例同源范例之间的对应关系。 (5) 类比转换：转换源范例中同目标范例相关的信息，以便应用于目 标范例的求解过程中。其中，涉及到对源范例的求解方案的修改。把检 索到的源范例的解答复用于新问题或新范例之中。它们分别是，源范例 与目标范例间有何不同之处；源范例中的哪些部分可以用于目标范例。 对于简单的分类问题，仅需要把源范例的分类结果直接用于目标范例 。 它无需考虑它们之间的差别，因为实际上范例检索已经完成了这项工作。 而对于问题求解之类的问题，则需要根据它们之间的不同对复用的解进 行调整。 (6) 解释过程：对把转换过的源范例 的求解方案应用到目标范例时所 出现的失败做出解释，给出失败的因果分析报告。有时对成功也同样做 出解释。基于解释的索引也是一种重要的方法。 (7) 范例修补：有些类似于类比转换，区别在于修补过程的输入是解 方案和一个失败报告，而且也许还包含一个解释，然后修改这个解以排 除失败的因素。 15
11
基于范例推理的工作过程
新问题 检索
新范例
历史范例
范例库 保存 修正范例
复用 解答范例
修正
确认解
建议解
12
图1 基于案例学习的一般过程
基于范例推理的工作过程
基于范例推理有两种形式：问题求解（problem-solving CBR 利用范例以给出问题的解答）和解释型（interpretive CBR 把范例用做辩护的证据）。用作辩护的案例推理过程见图2。
vV i 1
其中
(a, b)
1 a b 0 a b
5
k-近邻算法
• 算法返回值是对f(xq)的估计，它是距离xq最近的k个
训练样例中最普遍的f值，结果与k的取值相关。
• k-近邻算法不形成关于目标函数f的明确的一般假设， 仅在需要时计算每个新查询实例的分类，但依然可 以问：k-近邻算法隐含的一般函数是什么？ • 离散的k-近邻算法作简单修改后可用于逼近连续值
19
范例的表示
(1) SMU_NAME slot：简记为SMU槽。它是语义记忆单元 的概念性描述，通常是一个词汇或者一个短语。 (2) constraint slots：简记为CON槽。它是对语义记忆 单元施加的某些约束。通常，这些约束并不是结构性的，而 只是对SMU描述本身所加的约束。另外，每一约束都有CAS侧 面(facet)和THY侧面与之相连。 (3) taxonomy slots：简记为TAX槽。它定义了与该 SMU 相关的分类体系中的该SMU的一些父类和子类。因此，它描述 了网络中结点间的类别关系。 (4) causality slots：简记为CAU槽。它定义了与该SMU 有因果联系的其它SMU，它或者是另一些SMU的原因，或者是 另外一些SMU的结果。因此，它描述了网络中结点间的因果联 系。
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基于范例推理的一般过程
基于范例推理是类比推理的一种。在基于范例推理中， 最初是由于目标范例的某些（或者某个）特殊性质使我们能 够联想到记忆中的源范例。但它是粗糙的，不一定正确在最 初的检索结束后，我们需证实它们之间的可类比性，这使得 我们进一步检索两个类似体的更多的细节，探索它们之间的 更进一步的可类比性和差异。在这一阶段，事实上，已经初 步进行了一些类比映射的工作，只是映射是局部的、不完整 的。这个过程结束后，获得的源范例集已经按与目标案例的 可类比程度进行了优先级排序。接下来，我们便进入了类比 映射阶段。 图1给出了基于范例推理的一般框架。
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范例的表示
(5) similarity slots：简记为SIM 槽。它定义了与 该SMU 相似的其它SMU，描述网络中结点间的相似关系。 (6) partonomy slots：简记为PAR槽。它定义了与该 SMU具有部分整体关系的其它SMU。 (7) case slots：简记为 CAS 槽。它定义了与该SMU 相关的案例 集。 (8) theory slots：简记为THY槽。它定义了关于该 SMU 的理论知识。 上述8类槽可以总地分成三大类。 第一类反映各SMU之间的关系，包括TAX槽、CAU槽、 SIM槽和PAR槽；第二类反映SMU自身的内容和特性，包括 SMU槽和THY槽；第三类反映与SMU相关的案例信息，包括 21 CAS槽和CON槽。
基于范例推理的工作过程
(8) 类比验证：验证目标范例和源范例进行类比的有效性。
(9) 范例保存：新问题得到了解决，则形成了一个可能用于 将来情形与之相似的问题。这时有必要把它加入到范例库中。 这是学习也是这是知识获取。此过程涉及选取哪些信息保留， 以及如何把新范例 有机集成到范例库中。修改和精化源范例 库, 其中包括泛化和抽象等过程。
• 当式子（7.2）应用于全局法时，称为Shepard法
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基于范例的学习
人们为了解决一个新问题，先是进行回忆，从记 忆中找到一个与新问题相似的范例，然后把该范例中的有 关信息和知识复用到新问题的求解之中。 在基于范例推理 (Case-Based Reasoning, 简称 CBR)中，把当前所面临的问题或情况称为目标范例 (target case)，而把记忆的问题或情况称为源范例 (base case)。粗略地说，基于范例推理就是由目标范例 的提示而获得记忆中的源范例，并由源范例来指导目标范 例求解的一种策略。就像南方人看到北方的面一样，想想 在南方吃面用筷子怎么吃得，北方的面就这么吃。
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范例的表示
记忆网 我们所记忆的知识彼此之间并不是孤立的， 而是通过某种内在的因素相互之间紧密地或松散 地有机联系成的一个统一的体系。我们使用记忆 网来概括知识的这一特点。一个记忆网便是以语 义记忆单元为结点，以语义记忆单元间的各种关 系为连接建立起来的网络。