监督学习
家长应该如何监督中学生的学习进展
家长应该如何监督中学生的学习进展作为资深教育家，我理解对于学生的学习进展进行有效监督对于他们的学业发展至关重要。
家长在监督学习进展时，应该采取科学、合理且有益的方法。
下面是一些建议和实际执行方案。
1. 建立积极的学习环境：- 为孩子提供一个安静、舒适、整洁的学习空间，确保学习场所没有干扰。
- 营造积极的家庭学习氛围，鼓励家人参与学习讨论和知识分享。
2. 制定明确的学习目标：- 与孩子一起制定具体、可量化的学习目标，例如每周完成的任务或达到的成绩。
- 将目标分解为更小的阶段性目标，以便中期检查和调整计划。
3. 设立合理的学习计划：- 帮助学生制定学习计划，包括每天的学习时间表和安排。
- 教育家长在制定学习计划时要尽量兼顾学习、休息和娱乐的平衡。
4. 监督学习进展：- 定期检查学生的作业，确保按时完成并符合要求。
- 鼓励学生定期向家长报道学习进展，例如每周末进行简短的汇报。
- 与学校老师保持沟通，关注学生在学校的学习表现和评价。
5. 激励和奖励机制：- 建立激励机制，根据孩子的学习进展设定奖励机制，例如给予道德支持、鼓励与表扬，或者提供特殊奖励如一次家庭旅行。
- 鼓励学生根据自己的努力和进步来评估自己，培养自我激励的能力。
6. 尊重学生的个性和学习节奏：- 了解学生的学习风格，提供思维导图、音频笔记等适合个体差异的学习工具。
- 理解每个学生的学习节奏，避免给他们过多的学习压力。
通过以上方法，家长可以积极有效地监督中学生的学习进展。
在此过程中，家长应与孩子保持良好的沟通和理解，以鼓励和支持学生的学习成就。
同时，鼓励孩子独立思考和自主学习，培养他们的学习兴趣和学习动力。
这样的监督方式将有助于中学生的学习进步和整体发展。
父母如何有效地监督孩子的学习进度
父母如何有效地监督孩子的学习进度在孩子的学习过程中，父母的监督起着至关重要的作用。
良好的监督可以帮助孩子保持学习动力，建立良好的学习习惯，同时也能及时发现孩子的学习问题并给予帮助。
本文将介绍一些有效的方法，帮助父母更好地监督孩子的学习进度。
一、设定明确的学习目标在监督孩子的学习进度之前，首先需要和孩子一起设定明确的学习目标。
这些目标应该是具体、可量化的，并且需要根据孩子的实际情况来制定。
通过与孩子一起设定目标，可以帮助他们更好地理解学习的重要性，并激发他们的学习动力。
二、制定合理的学习计划制定合理的学习计划对于孩子的学习进度监督至关重要。
与孩子一起制定学习计划，可以让他们明确每天需要完成的学习任务，并合理安排学习时间。
在制定学习计划时，应该考虑到孩子的学习能力和兴趣，并保证学习计划的合理性和可行性。
三、定期检查学习进度父母应该定期检查孩子的学习进度，以确保他们按照学习计划进行学习，并在适当的时候给予帮助和指导。
检查学习进度可以采用多种方式，比如查看孩子的学习笔记、作业完成情况，与老师交流等。
通过定期检查，父母可以了解孩子的学习情况，并及时发现并纠正学习中的问题。
四、鼓励孩子参与学习除了监督学习进度，父母还需要鼓励孩子积极参与学习。
可以通过给予孩子适当的奖励，如赞赏、奖品等，激发他们的学习兴趣和动力。
同时，父母也可以主动参与孩子的学习过程，与他们一起讨论学习内容，解答问题，促进互动和思维发展。
五、提供适当的学习环境提供适当的学习环境对于监督孩子的学习进度同样重要。
父母可以为孩子创造一个宽松、安静的学习环境，保证他们专注于学习。
另外，父母还可以帮助孩子建立良好的学习习惯，如定时休息，合理安排学习时间等，为孩子的学习提供有利条件。
六、与学校保持密切联系与学校保持密切联系是监督孩子学习进度的重要手段之一。
父母可以与孩子的老师进行定期交流，了解孩子在学校的表现和学习情况。
同时，也可以参加家长会、家校沟通会等活动，积极参与孩子的学校生活，与教师共同关注孩子的学习进步和问题。
监督学习和非监督学习
监督学习和非监督学习监督学习和非监督学习是机器学习中两种重要的学习方法。
监督学习是一种通过已知输入和输出数据来训练模型的学习方法，而非监督学习则是一种通过未标记的数据来训练模型的学习方法。
下面将详细介绍这两种学习方法的特点和应用。
首先，监督学习是一种通过已知输入和输出数据来训练模型的学习方法。
在监督学习中，训练数据包括输入数据和对应的输出数据，模型通过学习输入数据和输出数据之间的关系来进行预测。
监督学习通常用于分类和回归问题，例如预测股票价格、识别图像中的物体等。
监督学习的优点是可以精确地预测输出数据，但缺点是需要大量标记好的数据来训练模型。
其次，非监督学习是一种通过未标记的数据来训练模型的学习方法。
在非监督学习中，训练数据只包括输入数据，模型通过学习输入数据之间的关系来进行预测。
非监督学习通常用于聚类和降维等问题，例如将相似的数据点分组到一起、减少数据的维度等。
非监督学习的优点是可以发现数据中的隐藏结构，但缺点是无法直接预测输出数据。
监督学习和非监督学习在实际应用中都有各自的优势和局限性。
监督学习适用于已知输出数据的情况下，可以精确地预测输出数据，但需要大量标记好的数据来训练模型。
非监督学习适用于未知输出数据的情况下，可以发现数据中的隐藏结构，但无法直接预测输出数据。
因此，在实际应用中，可以根据具体的问题选择合适的学习方法。
总的来说，监督学习和非监督学习是机器学习中两种重要的学习方法，它们在不同的场景下有各自的优势和局限性。
通过深入理解监督学习和非监督学习的特点和应用，可以更好地选择合适的学习方法来解决实际问题。
希望本文对读者有所帮助。
监督学习的名词解释
监督学习的名词解释在机器学习的领域中，监督学习（Supervised Learning）是一种基础而又重要的学习方法。
通过监督学习，机器可以从已知的数据样本中学习出一个规则或函数，用于对未知数据进行预测或分类。
监督学习是一种有监督的学习方式，因为它的学习过程是在已知标签或结果的数据样本上进行的。
在监督学习中，我们通常有一系列的输入变量（也称为特征）和一个输出变量（也称为标签）。
通过输入变量与输出变量之间的对应关系，监督学习的目标是建立一个模型，使其能够根据输入变量预测或分类输出变量。
监督学习的关键在于对训练数据的利用。
训练数据是用于训练模型的样本集合，其中每个样本包含了输入变量和对应的输出变量。
在监督学习中，我们通过观察训练样本之间的模式和关系，寻找一个能够最好地拟合数据之间关系的函数或模型。
在监督学习中，我们通常将数据分为训练集和测试集。
训练集用于模型的训练，即找到最佳的函数或模型参数，而测试集则用于评估训练出的模型在未知数据上的性能。
这样可以避免模型过拟合（Overfitting）训练集数据，使得模型具有更好的泛化能力。
监督学习中的常见任务包括回归（Regression）和分类（Classification）。
回归任务旨在预测连续型的输出变量，例如预测房价或股票价格。
而分类任务则旨在将输入样本分到不同的类别中，例如将邮件划分为垃圾邮件和非垃圾邮件。
监督学习的算法有很多种类，例如线性回归（Linear Regression）、决策树（Decision Tree）、逻辑回归（Logistic Regression）、支持向量机（Support Vector Machine）和神经网络（Neural Networks）等。
每个算法都有其适用的场景和特点，选择合适的算法对于获得良好的监督学习结果至关重要。
监督学习在实际应用中具有广泛的应用价值。
例如，在金融领域，监督学习可以帮助预测股票价格或风险评估；在医疗领域，监督学习可以帮助进行疾病预测和诊断；在推荐系统中，监督学习可以帮助实现个性化推荐等等。
大数据分析知识：机器学习的基础算法——监督学习、非监督学习和半监督学习
大数据分析知识：机器学习的基础算法——监督学习、非监督学习和半监督学习随着移动互联网、云计算、物联网等新兴技术的飞速发展，海量数据已经成为了当今社会最为重要、最为宝贵的资源之一。
如何从这些数据中挖掘出有价值的信息，成为了许多企业和组织竞相追求的目标。
而机器学习技术，则成为了其中最为重要的工具之一。
机器学习是指利用计算机技术，自动化地从数据中发现隐藏的规律，并且进行预测和决策的一种人工智能技术。
在机器学习领域中，主要有三种基础算法：监督学习、非监督学习和半监督学习。
一、监督学习监督学习是指在已知的一些输入变量和输出变量的基础上，通过训练数据来训练模型，从而预测新数据的输出结果的一种机器学习算法。
在监督学习中，训练数据通常包括了输入向量和对应的目标向量。
其中，输入向量包括多个特征，可以通过特征提取或特征选择等方法得到。
目标向量则是输出变量，可以是连续型或离散型的数据。
常用的监督学习算法包括：线性回归、逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
以线性回归为例，其通过最小二乘法或梯度下降等优化算法，来拟合一条直线，使其最大限度地符合训练数据的特征和目标值。
从而可以用该直线预测新数据的输出结果。
二、非监督学习非监督学习是指在没有已知输出变量的情况下，通过训练数据来发掘数据中的结构、规律和关系的一种机器学习算法。
在非监督学习中，训练数据通常只包括输入向量，即没有对应的目标向量。
常用的非监督学习算法包括：聚类、降维和关联分析等。
以聚类为例，其通过将训练数据分为若干个不同的类别，使得同一类别内的样本相似度较高，不同类别之间的样本相似度较低，从而发现数据中的一些相似性和规律。
三、半监督学习半监督学习是指在一部分有标记的数据和一部分无标记的数据的基础上，通过学习已有标记数据的输入输出关系，来预测未标记数据的输出结果的一种机器学习算法。
在半监督学习中，已有标记数据通常只占所有训练数据的一小部分。
半监督学习可以在提高学习效率的同时，减少标记数据的需求量，降低标记错误率，提高预测准确率。
监督学习的常见应用
监督学习的常见应用
监督学习是机器学习中的一种重要分支，它可以帮助计算机从给定的输入数据中学习规律，从而实现自动化的预测和分类。
监督学习的应用非常广泛，在许多领域都有重要的作用。
首先，监督学习可以用于自动驾驶。
自动驾驶技术需要计算机能够从视觉传感器中识别出路况，并能够根据路况做出正确的决策。
这就需要监督学习来帮助计算机从大量的视觉数据中学习规律，从而实现自动驾驶。
其次，监督学习也可以用于图像识别。
图像识别是一种技术，它可以帮助计算机从图像中识别出物体，并能够准确地分类。
这就需要监督学习来帮助计算机从大量的图像数据中学习规律，从而实现图像识别。
此外，监督学习还可以用于自然语言处理。
自然语言处理是一种技术，它可以帮助计算机从文本中识别出意义，并能够准确地理解文本的含义。
这就需要监督学习来帮助计算机从大量的文本数据中学习规律，从而实现自然语言处理。
总之，监督学习在许多领域都有重要的作用，它可以帮助计算机从给定的输入数据中学习规律，从而实现自动化的预测和分类。
它在自动驾驶、图像识别和自然语言处理等领域都有重要的应用。
数据分析知识：数据挖掘中的监督学习和无监督学习
数据分析知识：数据挖掘中的监督学习和无监督学习在数据分析领域，数据挖掘技术被广泛运用于从数据中挖掘出有意义的信息和规律，以帮助企业和个人做出更明智的决策。
而数据挖掘主要分为监督学习和无监督学习两种方式。
本文将详细介绍这两种学习方式的概念、算法、应用场景和优缺点。
一、监督学习监督学习是指基于已知结果的数据样本，通过建立一个映射函数，将输入数据映射到输出结果，从而实现对未知数据进行预测或分类的过程。
在监督学习中，我们通常将输入数据称为自变量，输出结果称为因变量。
监督学习的核心是建立一个有效的模型，这个模型需要能够对未知数据进行良好的预测或分类。
目前常用的监督学习算法包括决策树、神经网络、支持向量机、朴素贝叶斯分类和随机森林等。
1.决策树算法决策树算法是一种基于树型结构的分类算法，它通过对数据样本的分类特征进行判断和划分，最终生成一棵树形结构，用于对未知数据进行分类或预测。
决策树算法具有易于理解、易于实现和可解释性强等优点，适合于处理中小规模的数据集。
2.神经网络算法神经网络算法是一种基于人工神经网络的分类算法，它通过多层神经元之间的相互连接和权重调整，学习输入数据和输出结果之间的复杂非线性关系，从而实现对未知数据的分类或预测。
神经网络算法具有适应性强、泛化能力好等优点，但也存在学习速度慢、容易陷入局部最优等缺点。
3.支持向量机算法支持向量机算法是一种基于核函数的分类算法，它通过定义一个最优超平面，将不同类别的数据样本分隔开来，从而实现对未知数据的分类或预测。
支持向量机算法具有泛化性能强、对于样本噪声和非线性问题具有较好的处理能力等优点，但也存在计算量大、核函数选择过程较为困难等缺点。
4.朴素贝叶斯分类算法朴素贝叶斯分类算法是一种基于概率统计的分类算法，它通过统计样本数据中各个特征值出现的概率，并根据贝叶斯公式计算出对于给定数据属于每个类别的概率，从而实现对未知数据的分类或预测。
朴素贝叶斯分类算法具有计算速度快、对于高维数据具有处理优势等优点，但也存在对于样本分布不平衡和假设独立性等问题的限制。
监督学名词解释
监督学名词解释监督学是指通过监督从数据中学习，通过不断调整模型参数来最小化损失函数的过程。
监督学习是机器学习中最常见的一种学习方式，它利用有标签的训练数据来训练模型，然后利用这个模型对新的样本进行预测或分类。
在监督学习中，常见的任务包括回归问题和分类问题。
回归问题是指预测连续型数据输出的模型，如预测房价、股票价格等。
分类问题是指将输入样本分到不同类别中的模型，如垃圾邮件分类、手写数字识别等。
监督学习的流程通常包括以下几个步骤：1. 数据收集：收集具有标签的训练数据，标签可以是已知的正确答案或者人工标注的类别信息。
2. 特征提取：从原始数据中提取出有用的特征表示，通常需要对数据进行预处理和特征工程，如数据清洗、归一化、降维等操作。
3. 模型选择：根据具体的任务选择合适的模型，如线性回归、支持向量机、决策树等。
不同的模型有不同的假设和优势，需要根据具体的问题来选择合适的模型。
4. 模型训练：使用训练数据对模型进行训练，即调整模型参数使得模型在训练数据上的预测结果接近真实标签。
训练的过程通常包括损失函数的定义和优化算法的选择，如梯度下降算法。
5. 模型评估：使用测试数据对训练好的模型进行评估，评估指标可以是准确率、精确率、召回率等。
同时还可以进行模型的调优和优化，如调整超参数、模型结构等。
6. 模型应用：使用训练好的模型对新的样本进行预测或分类，从而解决实际问题。
监督学习在实际应用中有着广泛的应用场景，如自然语言处理、计算机视觉、金融风险评估等。
通过监督学习，我们可以从数据中挖掘出隐含的模式和规律，为决策和预测提供有力的支持。
不过监督学习也面临一些挑战，如数据标注成本高、过拟合和欠拟合问题、数据不平衡等，需要通过数据处理和模型改进来解决。
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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
分类器的集成
• Bagging
训练： 训练：生成K个样本集合，每个样本集合都是有放回的从D中随机抽取得到。对每 个样本集合都构造一个分类器，将得到K个分类器。所有的分类器由同样的学习算法 得到。 测试：对每个测试样例进行分类，由K个分类投票决定。占多数的类别就是测试 测试 样例的类别。
•
Boosting
决策树推理
信息增益
决策树推理
• 处理连续属性
二元分割 分割阈值（信息增益最大化） 例如：属性Ai {v1,v2,v3,……,vr},其中元素以生序排列
vi 和 vi+1 间的所有阈值在划分效果上是一样的
{V1,V2,V3,……,Vi} {Vi+1,Vi+2,……,Vr} 在属性Ai上，有 r-1 种可能的分割，逐一进行评价。 从几何角度看一棵完全基于连续属性构建的决策树代表了数据空间的一个划分. 例如:
预剪枝：提早结束树的构建过程。 后剪枝：树构建完毕之后再剪枝。 规则剪枝：将决策树转换为规则集合后，通过删去某些条件使得规则变短和变少。
决策树推理
评估分类器
• 分类精准度 • 评估方法
Holdout集合： 划分数据集D的方法
随机采样 按时间先后（数据集是不断积累的） 多次随机采样 数据集合较小 交叉验证
基于关联规则的分类
类关联规则的挖掘
规则剪枝 （消除冗余） 多个不同的最低支持度
数据集里的类分布可能很不均匀，假设 D ：C(Y和N)，99%Y，1%N if minsup = 1.5% , 挖掘不到类N的规则 if minsup = 0.2% , 挖掘到大量N的规则 对于不同的类，赋予不同的最低支持度minsupi，使用全局最低支持度t_minsup:
growRule()函数 R: av1,……,avk class R+: av1,……,avk,avk+1 class R+的评估函数的信息增益标准：
p0和n0分别是R所涵盖的正例和负例的个数，p1和n1分别是R+所涵盖的正例和负例的个数
PruneRule()函数
对一个规则进行修剪时，对BestRule中的所有条件的所有子集，我们删除最大化以下函数的子集：
朴素贝叶斯分类
朴素贝叶斯分类
……
Mi是Ai可能取值的总数
朴素贝叶斯文本分类
• 概率框架
用于文本分类的朴素贝叶斯学习方法是在一个概率生成模型上推导的。 模型假设每一个文档由一个参数化概率分布生成，这个分布是由一些隐藏 参数决定的。 生成模型主要基于两个假设： 1. 数据（文档）由一个混合模型生成。 2. 混合模型的每一个成分和类别一一对应。
基于关联规则的分类
• 使用类关联规则作为分类属性
关联规则作为分类属性对原始数据集进行增强，然后使用传统的分类器 （决策树或朴素贝叶斯分类器）。
• 使用古典的关联规则分类
在推荐系统中广泛应用，推荐系统本质上是一个分类预测系统。 使用古典关联规则的最大的好处是：规则的右侧可以使任何的商品。而传 统的分类算法中，只能针对一组预定义好的类别。
监督学习
2012.04.05
outline
• • • • • • • • • 基本概念 决策树推理 评估分类器 规则推理 基于关联规则的分类 朴素贝叶斯分类 支持向量机 K-近邻学习 分类器的集成
基本概念
• 监督学习（分类/归纳学习） • 训练数据集和测试数据集 • 分类精准度
• 学习过程
决策树推理
• 决策树
决策节点 叶子节点（类标） 可信度(conf)：x/y 支持度（sup): x/D 关联规则
决策树推理
• 学习算法
终止条件
分治策略: 递归的对训练数据进行分隔。
决策树推理
• 混杂复杂度
混杂度函数
熵（Entropy） 信息增益（Information Gain）
决策树推理
熵（Entropy）
朴素贝叶斯文本分类
令K为混合模型中的成分参数，并且第j个分布的参数为 。令 为所有成分 参数的集合 。 混合模型生成一篇文档的过程： 1.根据混合权重 选择一个混合成分（类别）； 2.根据对应的混合成分生成文档di ,由分布 决定，更准确的说是 由 决定的。 文档di 由混合模型生成的概率可以全概率展开在所有的混合成分上。
• 非线性支持向量机：核方法
将原始的数据变换到另一个空间（通常是更高维的空间），这样在变换 后的空间中可以使用线性决策边界分割正例和负例。
支持向量机
总结：支持向量机是一个线性学习系统，用最大边距决策边界来分割正例
和负例。非线性的决策边界可以用原始数据向更高维的特征空间变换得到。 因为学习算法和核函数是相互独立的，所以核函数可以单独地使用。 局限： 1.支持向量机仅仅在实数范围内有效。 2.支持向量机只允许二类分类。 3.支持向量机产生的超平面很难被认知和理解。
规则推理
算法2（有序化的类，Ordered Classes）
学习完一个类的所有规则，然后去学习另外一个类的规则。在最终的决 策列表中，同一个类的所有规则是放在一起的。每一个类中规则的次序不再 重要，但是决策表中类的次序非常重要。
规则推理
• 规则学习：Learn-One-Rule 函数
规则推理
Learn-One-Rule-2
朴素贝叶斯文本分类
多项式分布
朴素贝叶斯文本分类
参数估计：
分类：
支持向量机
支持向量机
支持向量机
支持向量机寻找最大边距的分割超平面，这是一个优化问题。最大化边距 等价于最小化 并且满足
支持向量机
完整的学习问题就是解决下列约束最小化问题
目标函数:
支持向量机
• 线性支持向量机：数据不可分的情况
数据线性可分得情况是一种理想情况。实际上，训练数据是有噪声的，也就 是说因为某些原因存在着误差。 允许数据中的误差，放松边距约束，引入松弛变量
在目标函数中为误差加入惩罚项，将目标函数改为：
其中C>=0，是一个事先指定的参数。 经常使用K=1的情况。
支持向量机
新的优化问题是：
ห้องสมุดไป่ตู้
为拉格朗日乘子
支持向量机
在一步中， Divide-and-Conquer策略产生m条规 则，而Separate-and-Conquer只产生一条规则。
基于关联规则的分类
• 使用类关联规则进行分类 • 使用类关联规则作为分类属性 • 使用古典的关联规则分类
基于关联规则的分类
• 使用类关联规则进行分类
1.决策树和规则推理系统没有minsup和minconf的限制 2.CAR的挖掘不能使用连续的属性,但是决策树和规则推理却可以.
决策树推理
• 其他一些问题
过度拟合(overfitting) 一个决策树算法递归地划分数据，直到不纯净度为0或没有其他属性 了。这个过程肯能会得到深度很大的树，其中很多叶子节点只覆盖很少 数目的训练实例。这样的学习结果是意义不大的，决策树不能很好的泛 化到所有数据上。 剪枝(Tree Pruning)
训练：生成一系列的分类器，每一个分类器都依赖于之前的一个，为了减少分类 训练： 器的错误，之前分类器错分的样本会被赋予更高的权重。 测试： 测试：对每一个测试样例，整合这一系列的分类器的所有结果，就可以给出最终 的结果。