模式识别与机器学习第一章课件

1、模式识别与机器学习,黄庆明，兰艳艳，郭嘉丰，山世光 中国科学院大学计算机学院/中科院计算所 ，， , 教师助教：李国荣（） 李亮（） 学生助教：黄俊（） 杨士杰（） ,引 言,课程对象,计算机应用技术专业硕士研究生的专业核心课 计算机科学与技术、电子科学与技术、自动化技术等学科硕士研究生的专业普及课,相关的学科,统计学 概率论与数理统计 线性代数（矩阵计算） 形式语言 多元统计学习 最优化方法 图像处理 计算机视觉 人工智能 数据挖掘 控制论,教学方法,着重讲述模式识别与机器学习的基本概念，基本理论和方法、关键算法原理以及典型应用情况。 注重理论与实践紧密结合 实例教学：通过实例讲述如何将所学知识运用到实际应用之中 尽量避免引用过多的、繁琐的数学推导。,教学目标,掌握模式识别与机器学习的基本概念和方法 有效地运用所学知识和方法解决实际问题 为研究新的模式识别与机器学习的理论和方法打下基础,题外话,基本：完成课程学习（作业），通过考试，获得学分。 提高：能够将所学知识和内容用于课题研究，解决实际问题，完成毕业论文。 飞跃：通过这门课程的学习，改进思维方式，为将来的工作打好基础，终身受益

2、。,参考文献,R. Duda, P. Hart, D. Stork, Pattern Classification, second edition, 2000 （中译本：李宏东等译，模式分类，机械工业出版社，2004） J.P.Marques de Sa, Pattern Recognition Concepts, Methods and Applications, Springer, New York, USA, 2002. Christopher M. Bishop (2006)，Pattern Recognition and Machine Learning，Springer. Trevor Hastie, Robert Tibshirani, and Jerome Friedman (2001)，The Elements of Statistical Learning，Springer. 李航，统计学习基础，清华大学出版社，北京，2012。 张学工，模式识别（第三版），清华大学出版社，2010。 边肇祺，模式识别（第二版），清华大学出版社，2000。 蔡元龙，模式识别，西北电讯

3、工程学院出版社，1986。,机构、会议、刊物,1973年 IEEE发起了第一次关于模式识别的国际会议“ICPR”（此后两年一次），成立了国际模式识别协会-“IAPR” 1977年IEEE成立PAMI委员会，创立IEEE Trans. on PAMI，并支持ICCV、CVPR两个会议 1980年，CMU召开第一届机器学习国际研讨会，之后逐渐发展成为国际机器学习学会（IMLS）举办的机器学习国际会议ICML 1986年，国际期刊Machine Learning创刊 其它刊物 Pattern Recognition (PR) Pattern Recognition Letters (PRL) Pattern Analysis and Application (PAA) Journal of Machine Learning Research (JMLR),第一章 概论,什么是模式（Pattern）？,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

4、间分布的信息。 模式的直观特性: 可观察性 可区分性 相似性,模式识别的概念,模式识别 直观，无所不在，“人以类聚，物以群分” 周围物体的认知：桌子、椅子 人的识别：张三、李四 声音的辨别：汽车、火车，狗叫、人语 气味的分辨：炸带鱼、红烧肉 人和动物的模式识别能力是极其平常的，但对计算机来说却是非常困难的。,模式识别与机器学习的研究,目的：利用计算机对物理对象进行分类，在错误概率最小的条件下，使识别的结果尽量与客观物体相符合。 Y = F(X) X的定义域取自特征集 Y的值域为类别的标号集 F是模式识别的判别方法 机器学习利用大量的训练数据可以获得更好的预测结果。,机器学习的概念,机器学习：研究如何构造理论、算法和计算机系统，让机器通过从数据中学习后可以进行如下工作：分类和识别事物、推理决策、预测未来等。 Wiki: “The design and development of algorithms that take as input empirical data and yield patterns or predictions that generated the data.”,

5、模式识别简史,1929年 G. Tauschek发明阅读机，能够阅读0-9的数字。 30年代 Fisher提出统计分类理论，奠定了统计模式识别的基础。 50年代 Noam Chemsky 提出形式语言理论傅京荪 提出句法结构模式识别。 60年代 L.A.Zadeh提出了模糊集理论，模糊模式识别方法得以发展和应用。 80年代以Hopfield网、BP网为代表的神经网络模型导致人工神经元网络复活，并在模式识别得到较广泛的应用。 90年小样本学习理论，支持向量机也受到了很大的重视。,模式识别简史,21世纪以来，模式识别研究呈现一些新特点 贝叶斯学习理论越来越多地用来解决具体的模式识别和模型选择问题，产生了良好的分类性能。 传统的问题，如概率密度估计、特征选择、聚类等不断受到新的关注，新的方法或改进/混合的方法不断提出。 模式识别和机器学习相互渗透，特征提取和选择、分类、聚类、半监督学习、深度学习等问题日益成为二者共同关注的热点。 模式识别系统开始越来越多地用于现实生活，如车牌识别、手写字符识别、生物特征识别等。,机器学习简史,机器学习的发展与模式识别密切相关。 第一阶段是在50年代中叶到60

6、年代中叶，属于热烈时期。研究的是以40年代兴起的神经网络模型为理论基础的“没有知识”的学习。模式识别发展的同时形成了机器学习的两种重要方法：判别函数法和进化学习 第二阶段是在60年代中叶至70年代中叶，被称为机器学习的冷静时期。研究的目标是模拟人类的概念学习阶段，并采用逻辑结构或图结构作为机器内部描述。神经网络学习机因理论缺陷转入低潮。 第三阶段是从70年代中叶至80年代中叶，称为复兴时期。从学习单个概念扩展到学习多个概念，探索不同的学习策略和方法（如模式方法推断）。,机器学习简史,机器学习的最新阶段始于1986年。机器学习有了更强的研究手段和环境，出现了符号学习、神经网络学习、进化学习和强化学习等。 机器学习已成为新的边缘学科并在高校形成一门课程。它综合应用心理学、生物学和神经生理学以及数学、自动化和计算机科学形成机器学习理论基础。 结合各种学习方法，取长补短的多种形式的集成学习系统研究正在兴起。 各种学习方法（归纳学习、连接学习、强化学习）的应用范围不断扩大，一部分已形成产品。神经网络连接学习将在企业的智能管理与智能机器人运动规划中发挥作用。,应用（举例）,生物学 自动细胞学、染色

7、体特性研究、遗传研究 天文学 天文望远镜图像分析、自动光谱学 经济学 股票交易预测、企业行为分析 医学 心电图分析、脑电图分析、医学图像分析,应用（举例）,工程 产品缺陷检测、特征识别、语音识别、自动导航系统、污染分析 军事 航空摄像分析、雷达和声纳信号检测和分类、自动目标识别 安全 指纹识别、人脸识别、监视和报警系统,模式识别方法,模式识别系统的目标：在特征空间和解释空间之间找到一种映射关系，这种映射也称之为假说。 特征空间：从模式得到的对分类有用的度量、属性或基元构成的空间。 解释空间：将c个类别表示为 其中 为所属类别的集合，称为解释空间。 机器学习的目标：针对某类任务T，用P衡量性能，根据经验来学习和自我完善，提高性能。,环境,学习,知识库,执行与评价,假说的两种获得方法,监督学习、概念驱动或归纳假说：在特征空间中找到一个与解释空间的结构相对应的假说。在给定模式下假定一个解决方案，任何在训练集中接近目标的假说也都必须在“未知”的样本上得到近似的结果。 依靠已知所属类别的训练样本集，按它们特征向量的分布来确定假说 （通常为一个判别函数），在判别函数确定之后能用它对未知的模式进行分

8、类； 对分类的模式要有足够的先验知识，通常需要采集足够数量的具有典型性的样本进行训练。,假说的两种获得方法（续）,非监督学习、数据驱动或演绎假说：在解释空间中找到一个与特征空间的结构相对应的假说。这种方法试图找到一种只以特征空间中的相似关系为基础的有效假说。 在没有先验知识的情况下，通常采用聚类分析方法，基于“物以类聚”的观点，用数学方法分析各特征向量之间的距离及分散情况； 如果特征向量集聚集若干个群，可按群间距离远近把它们划分成类； 这种按各类之间的亲疏程度的划分，若事先能知道应划分成几类，则可获得更好的分类结果。,主要分类和学习方法,数据聚类 统计分类 结构模式识别 神经网络 监督学习,无监督学习 半监督学习 集成学习 增强学习 深度学习,数据聚类,目标：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

9、间的联系来达到识别分类的目的。 识别采用结构匹配的形式，通过计算一个匹配程度值（matching score）来评估一个未知的对象或未知对象某些部分与某种典型模式的关系如何。 当成功地制定出了一组可以描述对象部分之间关系的规则后，可以应用一种特殊的结构模式识别方法 句法模式识别，来检查一个模式基元的序列是否遵守某种规则，即句法规则或语法。,神经网络,神经网络是受人脑组织的生理学启发而创立的。 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。,监督学习,监督学习是从有标记的训练数据来推断或建立一个模型，并依此模型推测新的实例。 训练数据包括一套训练实例。在监督学习中，每个实例都是由一个输入对象（通常为矢量）和一个期望的输出值（也称为监督信号）组成。 一个最佳的模型将能够正确地决定那些看不见的实例的标签。常用于分类和回归。,无监督学习,无监督学习是我们不告诉计算机怎么做，而是让它自己去学习怎样做一些事情。 无监督学习与监督学习的不同之处在于，事先没有任何训练样本，需要直接对数据进行建模，寻找数据的内在结构及规律，如类别和聚类。 常用于聚类、概率密度估计。,增强学习,增强学习要解决的问题：一个能够感知环境的自治机器人，怎样通过学习选择能达到其目标的最优动作。 机器人选择一个动作用于环境，环境接受该动作后状态发生变化，同时产生一个强化信号(奖或惩)反馈回来。 机器人根据强化信号和环境当前状态再选择下一个动作，选择的原则是使受到正强化(奖)的概率增大。,半监督学习,半监督学习（Semi-supervised Learning）是模式识别和机器学习领域研究的重点问题，是监督学习与无监督学习相结合的一种学习方法。 它主要考虑如何利用少量的标注

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