对常用的机器学习和深度学习算法进行总结

对常用的机器学习和深度学习算法进行总结

很多人在学机器学习和深度学习的时候都有一个感受：所学的知识零散、不系统，缺乏整体感，这是普遍存在的一个问题。这篇文章对常用的机器学习和深度学习算法进行了总结，整理出它们之间的关系，以及每种算法的核心点，各种算法之间的比较。由此形成了一张算法地图，以帮助大家更好的理解和记忆这些算法。

下面先看这张图：

（关注公众号SIGAICN，回复“算法地图”，即可获得高清原图链接）

图的左半部分列出了常用的机器学习算法与它们之间的演化关系，分为有监督学习，无监督学习，强化学习3大类。右半部分列出了典型算法的总结比较，包括算法的核心点如类型，预测函数，求解的目标函数，求解算法。

理解和记忆这张图，对你系统化的掌握机器学习与深度学习会非常有帮助！

我们知道，整个机器学习算法可以分为有监督学习，无监督学习，强化学习3大类。除此之外还有半监督学习，但我们可以把它归到有监督学习中。算法的演变与发展大多在各个类的内部进行，但也可能会出现大类间的交叉，如深度强化学习就是深度神经网络与强化学习技术的结合。

根据样本数据是否带有标签值（label），可以将机器学习算法分成有监督学习和无监督学习两类。如果要识别26个英文字母图像，我们要将每张图像和它是哪个字符即其所属的类型对应起来，这个类型就是标签值。

有监督学习（supervised learning）的样本数据带有标签值，它从训练样本中学习得到一个模型，然后用这个模型对新的样本进行预测推断。它的样本由输入值x与标签值y组成：

其中x为样本的特征向量，是模型的输入值；y为标签值，是模型的输出值。标签值可以是整数也可以是实数，还可以是向量。有监督学习的目标是给定训练样本集，根据它确定映射函数：

江南营_江南深度研学之旅(1)

诗梦江南，入画寻踪 ——长清区实验小学江南深度研学实践之旅 【课程简介】 一道水，一架桥，一支橹声，隽秀婉约的聚合了太多的历史文化。此次研学活动旨在让同学们了解祖国江南，同时感受一场从远古传说，到春秋的吴越文化，到南北朝的文人风骨，再到明清以及近代的大儒伟人的历史盛宴。活动中，同学们将一起寻访王羲之、蔡元培、鲁迅、周恩来等名人伟人故里，穿越历史，冶爱国之志，体悟文化魅力；一起走进园，欣赏宋代江南私家园林的秀美景观，探寻园林蕴含的文化涵；一起游历西湖，领略“淡妆浓抹总相宜”的如画美景；一起走进综合性人文科学博物馆博物馆、中国黄酒博物馆，全面了解历史文化。 【课程特色】 ●文化名镇江南风采 ●穿越时空触摸历史 【行程简表】

上午探访安昌古镇漫游小桥流水梦回江南水乡游历江南小镇，画笔描绘 第五天 下午乘坐高铁前往：车次G60东-西 15:22-19:48辅导员送站一次相聚一生情谊备注：因天气交通等原因，组委会保留调整活动顺序及个别项目的权力，保证活动总量不变。 【活动费用】 2900/人；包含火车（往返高铁）及活动期间所有的费用。 ?【人文积淀-理性思维】·第一天下午·钱塘江·六和塔 钱塘江潮被誉为“天下第一潮”，是世界一大自然奇观，它是天体引力和地球自转的离心作用，加上湾喇叭口的特殊地形所造成的特大涌潮。六和塔位于省市西湖之南，钱塘江畔 月轮山上，是中国现存最完好的砖木结构古塔之一。 小任务1：学生面对浩渺的钱塘江，接受审美教育，并结合手册提示，探究钱塘江大潮的在科学原理； 小任务2：学生走进六和塔，收集关于六和塔的传说故事，留下自己与六和塔最美的合照； ?【审美情趣-人文积淀】·第二天上午·西湖·省博物馆 西湖，是一首诗，一幅天然图画，一个美丽动人的故事，不论是多年居住在这里的人还是匆匆而过的旅人，无不为这天下无双的美景所倾倒。平湖秋月、断桥残雪、柳浪闻莺、花 港观鱼、雷峰夕照、双峰插云、南屏晚钟、三潭印月，西湖十景个擅其胜。省博物馆是省规 模最大的综合性人文科学博物馆，文物品类丰富，年代序列完整。 小任务1：集体创绘，全体学生齐动手，集体协作，面对美景，协作创作最美的西湖； 小任务2：走进博物馆，寻访国宝，找一找最能代表江南文化的文物，向小组同学分享并交流；

人工智能之机器学习常见算法

人工智能之机器学习常见算法 摘要机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。这里小编为您总结一下常见的机器学习算法，以供您在工作和学习中参考。 机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是，很多算法是一类算法，而有些算法又是从其他算法中延伸出来的。这里，我们从两个方面来给大家介绍，第一个方面是学习的方式，第二个方面是算法的类似性。 学习方式 根据数据类型的不同，对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域，人们首先会考虑算法的学习方式。在机器学习领域，有几种主要的学习方式。将算法按照学习方式分类是一个不错的想法，这样可以让人们在建模和算法选择的时候考虑能根据输入数据来选择最合适的算法来获得最好的结果。 监督式学习： 在监督式学习下，输入数据被称为训练数据，每组训练数据有一个明确的标识或结果，如对防垃圾邮件系统中垃圾邮件非垃圾邮件，对手写数字识别中的1，2，3，4等。在建立预测模型的时候，监督式学习建立一个学习过程，将预测结果与训练数据的实际结果进行比较，不断的调整预测模型，直到模型的预测结果达到一个预期的准确率。监督式学习的常见应用场景如分类问题和回归问题。常见算法有逻辑回归（LogisTIc Regression）和反向传递神经网络（Back PropagaTIon Neural Network） 非监督式学习： 在非监督式学习中，数据并不被特别标识，学习模型是为了推断出数据的一些内在结构。常见的应用场景包括关联规则的学习以及聚类等。常见算法包括Apriori算法以及k-Means 算法。 半监督式学习： 在此学习方式下，输入数据部分被标识，部分没有被标识，这种学习模型可以用来进行预

浅谈机器学习与深度学习的概要及应用

龙源期刊网 https://www.sodocs.net/doc/b212424171.html, 浅谈机器学习与深度学习的概要及应用 作者：宁志豪周璐雨陈豪文 来源：《科技风》2019年第15期 摘;要：在20世纪五六十年代，“人工智能”这个术语就早已被正式提出。经历了几十个年代的发展，在AlphaGo击败李世乭时，人工智能（Artificial Intelligence）又受到了学者们的广泛关注和研究，同时机器学习（Machine Learning）和深度学习（deep learning）也相应的被提及到，甚至作为了人工智能其中的一个发展方向去拓展。本文对机器学习和深度学习的概念进行了解释与区分，从实际应用出发阐述了机器学习和深度学习的方向与应用，以及机器学习算法的分类。鉴于没有系统的学习过，可能在许多地方会有出入，还望更多的人能够有自己的思考。 关键词：机器学习;深度学习;算法 1 定义与区分 随着愈来愈多的学者对机器学习领域的深入探索，机器学习这个词的不同解释也出现了很多。其中，Arthur Samuel对机器学习的定义是指在没有明确的设定情况下，使计算机具有学习能力的研究领域。计算机程序从经验E中学习，为了解决某一任务T进行某一性能度量P，通过P测定在T上的表现因经验E而提高，这是Tom Mitchell对机器学习的定义。[1]其实简单来说，它是对数据分布进行建模，然后从大量看似无规律的数据中抽象出共性的模式。而深度学习是机器学习的一个子类，可以把它看作一种特殊的机器学习。深度学习的概念源于人工神经网络的研究。深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法，是一种能够模拟出人脑的神经结构的机器学习方法。 先举个例子来区分机器学习和深度学习，比如在识别猫和狗时，机器学习需要人工的将区别猫、狗的一些特征进行提取，而深度学习则自动找出分类问题的特征。因此，对于大量数据，使用深度学习较好，数据量少时，传统机器学习更适用。机器学习在解决问题时需把问题的步骤分解，而深度学习直接得到结果，可以实现实时的效果。当然，深度学习在具备高效能的优点时，它对硬件的要求也很高，尤其对GPU的要求。 2 机器学习算法分类 机器学习算法分为监督学习、无监督学习、强化学习以及推荐系统四大类。监督学习（Supervised Learning）是给出带有正确答案的数据集，通过算法得出更多的正确答案;无监督学习（Unsupervised Learning）是不提前告知算法，只给出一堆数据集。监督学习主要用于解决回归问题（预测连续的数据值）和分类问题（预测离散值输出）。如预测房价是回归问题，根据某些已有的数据可以得出直线、二次函数或二阶多项式。预测肿瘤的良性、恶性，只有两

机械优化设计复习总结.doc

1. 优化设计问题的求解方法:解析解法和数值近似解法。解析解法是指优化对象用数学方程（数学模型）描述，用 数学 解析方法的求解方法。解析法的局限性：数学描述复杂，不便于或不可能用解析方法求解。数值解法：优 化对象无法用数学方程描述，只能通过大量的试验数据或拟合方法构造近似函数式，求其优化解；以数学原理 为指导，通过试验逐步改进得到优化解。数值解法可用于复杂函数的优化解，也可用于没有数学解析表达式的 优化问题。但不能把所有设计参数都完全考虑并表达，只是一个近似的数学描述。数值解法的基本思路：先确 定极小点所在的搜索区间，然后根据区间消去原理不断缩小此区间，从而获得极小点的数值近似解。 2. 优化的数学模型包含的三个基本要素：设计变量、约束条件（等式约束和不等式约束）、目标函数（一般使得目 标 函数达到极小值）。 3. 机械优化设计中，两类设计方法：优化准则法和数学规划法。 优化准则法：x ;+, = c k x k （为一对角矩阵） 数学规划法：X k+x =x k a k d k {a k \d k 分别为适当步长\某一搜索方向一一数学规划法的核心） 4. 机械优化设计问题一般是非线性规划问题，实质上是多元非线性函数的极小化问题。重点知识点：等式约束优 化问 题的极值问题和不等式约束优化问题的极值条件。 5. 对于二元以上的函数，方向导数为某一方向的偏导数。 函数沿某一方向的方向导数等于函数在该点处的梯度与这一方向单位向量的内积。梯度方向是函数值变化最快的方 向（最速上升方向），建议用单位向暈表示，而梯度的模是函数变化率的最大值。 6. 多元函数的泰勒展开。 7. 极值条件是指目标函数取得极小值吋极值点应满足的条件。某点取得极值，在此点函数的一阶导数为零，极值 点的 必要条件：极值点必在驻点处取得。用函数的二阶倒数来检验驻点是否为极值点。二阶倒数大于冬，取得 极小值。二阶导数等于零时，判断开始不为零的导数阶数如果是偶次，则为极值点，奇次则为拐点。二元函数 在某点取得极值的充分条件是在该点岀的海赛矩阵正定。极值点反映函数在某点附近的局部性质。 8. 凸集、凸函数、凸规划。凸规划问题的任何局部最优解也就是全局最优点。凸集是指一个点集或一个区域内， 连接 英中任意两点的线段上的所有元素都包含在该集合内。性质：凸集乘上某实数、两凸集相加、两凸集的交 集仍是凸集。凸函数：连接凸集定义域内任意两点的线段上，函数值总小于或等于用任意两点函数值做线性内 插所得的值。数学表达:/[^+（l-a ）x 2]

研学方案

“研学旅行”实施方案 一、项目实施背景 从2013年发布《国民休闲旅游纲要》到2016年的《关于推进中小学生研学旅行的意见》，国家教育部等多部门发文要求大力推进研学旅行。研学旅行有利于促进学生培育和践行社会主义核心价值观，激发学生对党、对国家、对人民的热爱之情；有利于推动全面实施素质教育，创新人才培养模式，引导学生主动适应社会，促进书本知识和生活经验的深度融合；有利于加快提高人民生活质量，满足学生日益增长的旅游需求，从小培养学生文明旅游意识，养成文明旅游行为习惯。近年来，各地积极探索开展研学旅行，部分试点地区取得显著成效，在促进学生健康成长和全面发展等方面发挥了重要作用。二、定位与宗旨 目前大多数研学旅行还处在研究开发状态，良莠不齐，市场认可度不够，家长热度不高（尤其省内）。这是我们的机遇，也是挑战，我们的定位是要打造出一个学校认可、家长认可、学生认可的研学品牌，让学生在研学中学到东西。 三、具体实施 （一）方案A：纯旅游研学 本方案以若干旅游景点为研学地点，前期采取跟旅行社合作的方式（合作方式有待探讨），研学的核心（课件+“内容”）内容采取跟大学历史系或者旅游系的老师合作。 该方案的优点：该方案采用跟旅行社合作，研学路线可以借用

旅行社的优势，资源充分整合，老师和家长的路线选择多，可以极大丰富学生的课外知识，并且可以开展夏令营和冬令营活动。缺点是要综合考虑各个年龄段的学生，路线过多，会导致前期工作准备不够充足。 方案细节初步安排如下： 1、前期工作（3月20日-3月30日）： （1）与某个旅行社达成合作关系（目前有合作意向的有康辉旅行社）； （2）与某个大学的历史或者旅游系老师达成合作关系，负责研学核心内容的开发，包括路线的选择和内容的开发 （3）完成计划的策划和确定具体实施细节。 2、中期工作（4月1日-5月30日） （1）4月1日-4月15日与旅行社和老师确定最终的研学路线； （2）4月15日-5月30日一个半月的时间根据最终具体的研学路线，来做具体的研学课件和研学内容，研究出研学到底应该让学生学到什么，怎么保证学生能学到这些； （3）同时根据最终确定的研学方案做好定价方案，在这个过程中要充分进行调研，进学校、访家长，做到收费合理； （4）根据做好的方案做好线上推广，把做好的资料全部上传到线上，可以参考北京世纪明德。

机器学习常见算法分类汇总

机器学习常见算法分类汇总 ?作者：王萌 ?星期三, 六月25, 2014 ?Big Data, 大数据, 应用, 热点, 计算 ?10条评论 机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。这里IT经理网为您总结一下常见的机器学习算法，以供您在工作和学习中参考。 机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是，很多算法是一类算法，而有些算法又是从其他算法中延伸出来的。这里，我们从两个方面来给大家介绍，第一个方面是学习的方式，第二个方面是算法的类似性。 学习方式 根据数据类型的不同，对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域，人们首先会考虑算法的学习方式。在机器学习领域，有几种主要的学习方式。将算法按照学习方式分类是一个不错的想法，这样可以让人们在建模和算法选择的时候考虑能根据输入数据来选择最合适的算法来获得最好的结果。 监督式学习：

在监督式学习下，输入数据被称为“训练数据”，每组训练数据有一个明确的标识或结果，如对防垃圾邮件系统中“垃圾邮件”“非垃圾邮件”，对手写数字识别中的“1“，”2“，”3“，”4“等。在建立预测模型的时候，监督式学习建立一个学习过程，将预测结果与“训练数据”的实际结果进行比较，不断的调整预测模型，直到模型的预测结果达到一个预期的准确率。监督式学习的常见应用场景如分类问题和回归问题。常见算法有逻辑回归（Logistic Regression）和反向传递神经网络（Back Propagation Neural Network） 非监督式学习： 在非监督式学习中，数据并不被特别标识，学习模型是为了推断出数据的一些内在结构。常见的应用场景包括关联规则的学习以及聚类等。常见算法包括Apriori算法以及k-Means算法。 半监督式学习：

机械优化设计复合形方法及源程序

机械优化设计——复合形方法及源程序 (一) 题目：用复合形法求约束优化问题 ()()()2 22 1645min -+-=x x x f ；0642 22 11≤--=x x g ；01013≤-=x g 的最优解。 基本思路：在可行域中构造一个具有K 个顶点的初始复合形。对该复合形各顶点的目标函数值进行比较，找到目标函数值最大的顶点（即最坏点），然后按一定的法则求出目标函数值有所下降的可行的新点，并用此点代替最坏点，构成新的复合形，复合形的形状每改变一次，就向最优点移动一步，直至逼近最优点。 (二) 复合形法的计算步骤 1）选择复合形的顶点数k ，一般取n k n 21≤≤+，在可行域内构成具有k 个顶点的初始 复合形。 2）计算复合形个顶点的目标函数值，比较其大小，找出最好点x L 、最坏点x H 、及此坏点 x G.. 3）计算除去最坏点x H 以外的（k-1）个顶点的中心x C 。判别x C 是否可行，若x C 为可行点， 则转步骤4）；若x C 为非可行点，则重新确定设计变量的下限和上限值，即令 C L x b x a ==,，然后转步骤1），重新构造初始复合形。 4）按式()H C C R x x x x -+=α计算反射点x Ｒ，必要时改变反射系数α的值，直至反射成 功，即满足式()()()()H R R j x f x f m j x g

人工智能,机器学习和深度学习之间的差异是什么

人工智能，机器学习和深度学习之间的差异是什么？ 人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。 人工智能+区块链的发展趋势及应用调研报告 如果你在科技领域，你经常会听到人工智能，机器学习，甚至是深度学习。怎样才可以在正确的时间正确的使用这些词？他们都是一样的意思吗？然而更多时候，人们总是混淆的使用它们。 人工智能，机器学习和深度学习都是属于一个领域的一个子集。但是人工智能是机器学习的首要范畴。机器学习是深度学习的首要范畴。 深度学习是机器学习的一个子集，机器学习是人工智能的一个子集 这个领域的兴起应该归功于深度学习。人工智能和机器学习这个领域近年来一直在解决一系列有趣的问题，比如从自动化的杂货店购买到自动驾驶汽车。

人工智能： 人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。 尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而另一个美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。 人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心

江南营江南深度研学之旅1

江南营-江南深度研学之旅（1)

————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期:

诗梦江南，入画寻踪 ——长清区实验小学江南深度研学实践 之旅 【课程简介】 一道水,一架桥，一支橹声,隽秀婉约的杭州绍兴聚合了太多的历史文化。此次研学活动旨在让同学们了解祖国江南，同时感受一场从远古传说，到春秋的吴越文化，到南北朝的文人风骨,再到明清以及近代的大儒伟人的历史盛宴。活动中，同学们将一起寻访王羲之、蔡元培、鲁迅、周恩来等名人伟人故里,穿越历史,陶冶爱国之志,体悟文化魅力；一起走进沈园,欣赏宋代江南私家园林的秀美景观，探寻园林蕴含的文化内涵；一起游历西湖,领略“淡妆浓抹总相宜”的如画美景；一起走进综合性人文科学博物馆浙江博物馆、中国黄酒博物馆，全面了解浙江历史文化。 【课程特色】 ●文化名镇江南风采 ●穿越时空触摸历史 【行程简表】 时间课程安排课程主题课程链接 第一天上午乘坐高铁前往杭州:车次G63 济南-杭州东 0７:23-1１：５３辅导员接站读万卷书行万里路下午参观钱塘江、六和塔看天下第一潮登镇潮六和塔追寻江畔的历史故事 晚上研学课程指导分组讨论课程，研学收获分享 实践－辅导员指导学生完成课程手 册 第二天上午 游历杭州西湖置身如画美景感受西湖柔情参观苏堤、孤山、曲院风荷 浙江博物馆参观历史展品考察浙江文化感受历史文化的沉淀 下午灵隐寺、飞来峰登山览胜景寺宇悟佛心登山参观庙宇,了解佛教文化 晚上研学课程指导分组讨论课程，研学收获分享实践-辅导员指导学生完成课程手册 第三天上午探访鲁迅故里探寻书中世界亲访三味书屋追寻鲁迅先生的足迹 下午 游览沈园漫步江南园林,探寻文化内涵 人文－体味江南风情/建筑-江南园林建 筑风格 参观黄酒博物馆参观历史文物体悟江南魅力历史-绍兴历史文化 晚上 大善塔 仓桥直街 漫步古城小道欣赏绍兴夜色实践-实地感受，见景抒情 第四天上午书圣故里历史街区历游文人旧地感受文化魅力人文-文人旧所、大家荟萃

研学

第一单元 课题人与自我?我自信，会成功 学习目标正确认识自我，能够说出自己的优点和不足；增强自我调控、承受挫折、适应环境的能力；了解树立自信心的方法，培养健全的人格和良好的心理素质；提高心理健康水平，增强自我教育能力，形成健康、自信的人生观。参考主题（1）我自信，会成功；（2）克服考试焦虑；（3）消除孤独感。 实践方式心理测试；收集资料；手工制作。 方法引导发表意见的技巧；如何对调查结果进行统计与分析。 学科整合与心理健康教育、品德与社会、语文等学科整合。关注心理健康，形成健康的生活态度；善于发现其他同学身上的优点并虚心学习；学习名人名言，领悟其深刻含义，并激励自己；进行小制作设计。 课时安排5课时 教学流程 第一课时 研究准备 我们一天天地长大，从妈妈怀里的婴儿，长成了少年。想想自己在成长过程中有哪些烦恼？你是怎么解决的？ 同学们根据自己的兴趣自主确定设计研究方案，其方法一般是: 1、我的烦恼及解决的办法 2、我自信，会成功 3、消除孤独感 以上方案进行研究、讨论、尝试初步建立印象。 第二课时 我自信，会成功 一、研究实施 自信对我们走向成功非常重要。今天，就我们一起通过探究活动来寻找自信，增强自信！ 二、方法与引导： 发表意见的技巧 1、态度诚恳、谦逊。多采用“我个人认为”、“我目前的想法是”等表达方式； 2、不能只发表否定性意见，对好的方面要充分肯定； 3、对事不对人，只针对事情发表意见； 4、通过举例等方式，引导他人发现存在的问题； 5、避免个人垄断话题，邀请不善于发表意见的组员参与讨论。 三、“我自信，会成功”研究方案 主题名称研究时间 研究目的1、正确认识自己，发现自己的优点与不足 2、

机器学习复习总结

机器学习复习总结 选择目标函数的表示选择函数逼近算法最终设计选择训练经验第一个关键属性，训练经验能否为系统的决策提供直接或间接的反馈第二个重要属性，学习器在多大程度上控制样例序列第三个重要属性，训练样例的分布能多好地表示实例分布，通过样例来衡量最终系统的性能最终设计执行系统用学会的目标函数来解决给定的任务鉴定器以对弈的路线或历史记录作为输入，输出目标函数的一系列训练样例。泛化器以训练样例为输入，产生一个输出假设，作为它对目标函数的估计。实验生成器以当前的假设作为输入，输出一个新的问题，供执行系统去探索。第二章一致，满足，覆盖的定义：一致：一个假设h与训练样例集合D一致，当且仅当对D中每一个样例都有h(x)=c(x)，即Consistent(h,D)?("?D)h(x)=c(x)一个样例x在h （x）=1时称为满足假设h，无论x是目标概念的正例还是反例。当一假设能正确划分一个正例时，称该假设覆盖该正例。变型空间（version space）：与训练样例一致的所有假设组成的集合，表示了目标概念的所有合理的变型，VS H,D={h?H|Consistent(h,D)}第三章决策树适用问题的特征：实例由“属性-值”对(pair)表示目标函数具有离散的输出值可能需要析取的描述训练数据可以包含错误训练数据可以包含缺少属性值的实例ID3算法特点：n 搜索完整的假设空间（也就是说，决

策树空间能够表示定义在离散实例上的任何离散值函数）n 从根向下推断决策树，为每个要加入树的新决策分支贪婪地选择最佳的属性。n 归纳偏置，优先选择较小的树观察ID3的搜索空间和搜索策略，认识到这个算法的优势和不足假设空间包含所有的决策树，它是关于现有属性的有限离散值函数的一个完整空间维护单一的当前假设（不同于第二章的变型空间候选消除算法）不进行回溯，可能收敛到局部最优每一步使用所有的训练样例，不同于基于单独的训练样例递增作出决定，容错性增强ID3和候选消除算法的比较ID3的搜索范围是一个完整的假设空间，但不彻底地搜索这个空间候选消除算法的搜索范围是不完整的假设空间，但彻底地搜索这个空间ID3的归纳偏置完全是搜索策略排序假设的结果，来自搜索策略候选消除算法完全是假设表示的表达能力的结果，来自对搜索空间的定义过度拟合：对于一个假设，当存在其他的假设对训练样例的拟合比它差，但事实上在实例的整个分布上表现得却更好时，我们说这个假设过度拟合训练样例定义：给定一个假设空间H，一个假设h?H，如果存在其他的假设h’?H，使得在训练样例上h的错误率比h’小，但在整个实例分布上h’的错误率比h小，那么就说假设h过度拟合训练数据导致过度拟合的原因 1、一种可能原因是训练样例含有随机错误或噪声 2、特别是当少量的样例被关联到叶子节点时，很可能出现巧合的规律性，使得一些属性恰巧可以很好地分割样例，但却与实

研学课程质量管理方案

XXXX中小学研学旅行课程质量管理 一、指导思想 全面贯彻党的教育方针，以《国家中长期教育改革和发展规划纲要》《基础教育课程改革纲要》《国民旅游休闲纲要》为指导，认真落实立德树人的育人目标，以培养学生的综合实践能力和创新能力为核心，以学生发展为本，全面提升学生综合素质。 二、课程设计原则与课程内容 (一)课程设计原则 1.开放性原则:充分利用校内外资源体现目标的多元性，内容的广泛性，时间空间的广域性，展示的多样性和评价的灵活性。 2.整合性原则:以研学旅行资源及教学内容、方法和师资情况为基础，结合学生认知能力和社会实际整合开发课程，保证课程的时效性，实现课程的生成性。 3.体验性原则:尊重学生主体地位，以人为本，以学生活动为主，突出体验实践，培养学生创新精神和实践能力，变知识性的课堂教学为发展性的体验教学。 4.生活性原则:着眼于生活实际的观察视角，把学生从最简单熟悉的生活层面引领到更加广阔的社会生活舞台，加强教育的生活性，突出生活的教育化程度。 (二)课程内容

1.了解社会状况。通过研学旅行活动，了解当前社会实践活动中迫切需要解决的现实问题，如交通、卫生、网络、饮食、环境、动植物保护以及人口老龄化、就业压力、就医入学等现实状况。 2.探究学科问题。包括物理、化学、生物、地理、数学、语文、英语、政治、历史、通用技术、信息技术、体育、音乐、美术以及学科交叉知识的探究，发现一些值得研究的新问题。 3.前沿科技应用。在研学活动中，学习和研究前沿科学技术在生活、生产实践和科学实践领域的应用。如3D打印、AR/VR、无人机、无人驾驶等。 三、课程实施 （1）课程开发要立足教育性。 要使研学旅行做到立意高远、目标明确、活动生动、学习有效，避免出现“只旅不学”或“只学不旅”的现象，就必须把教育性原则放在首位，寻找适切的研学主题和课程教育目标，深度促进研学旅行活动课程与学校课程的有机融合。作为中小学教育教学实践的重要组成部分，研学旅行的活动课程既要结合学生身心特点、接受能力和实际需要，又要注重知识性、科学性和趣味性。 在课程目标的制订上，要与学校的综合实践活动课程统筹考虑，活动中的知识性目标、能力性目标、情感、态度、价值观领域的目标和核心素养的目标等等，都应该是落实课标的核心要点。 （2）研学旅行课程突出实践性 正是我国推动全面实施素质教育的一种重要创新。研学旅行的课

简单读懂人工智能：机器学习与深度学习是什么关系

简单读懂人工智能：机器学习与深度学习是什么关系 本文章来自于阿里云云栖社区 摘要：引言：随着AlphaGo战胜李世石，人工智能和深度学习这些概念已经成为一个非常火的话题。人工智能、机器学习与深度学习这几个关键词时常出现在媒体新闻中，并错误地被认为是等同的概念。本文将介绍人工智能、机器学习以及深度学习的概念，并着重解析它们之间的关系。 引言：随着AlphaGo战胜李世石，人工智能和深度学习这些概念已经成为一个非常火的话题。人工智能、机器学习与深度学习这几个关键词时常出现在媒体新闻中，并错误地被认为是等同的概念。本文将介绍人工智能、机器学习以及深度学习的概念，并着重解析它们之间的关系。本文将从不同领域需要解决的问题入手，依次介绍这些领域的基本概念以及解决领域内问题的主要思路。 本文选自《Tensorflow：实战Google深度学习框架》。 从计算机发明之初，人们就希望它能够帮助甚至代替人类完成重复性劳作。利用巨大的存储空间和超高的运算速度，计算机已经可以非常轻易地完成一些对于人类非常困难，但对计算机相对简单的问题。比如，统计一本书中不同单词出现的次数，存储一个图书馆中所有的藏书，或是计算非常复杂的数学公式，都可以轻松通过计算机解决。然而，一些人类通过直觉可以很快解决的问题，目前却很难通过计算机解决。这些问题包括自然语言理解、图像识别、语音识别，等等。而它们就是人工智能需要解决的问题。 计算机要像人类一样完成更多智能的工作，需要掌握关于这个世界海量的知识。比如要实现汽车自动驾驶，计算机至少需要能够判断哪里是路，哪里是障碍物。这个对人类非常直观的东西，但对计算机却是相当困难的。路有水泥的、沥青的，也有石子的甚至土路。这些不同材质铺成的路在计算机看来差距非常大。如何让计算机掌握这些人类看起来非常直观的常识，对于人工智能的发展是一个

青海研学l旅游发展的SWOT分析

青海省研学旅游发展SWOT分析 （一）优势（strength） 1.旅游资源丰富多样 截至目前，全省旅游A级景点多达106处，其中5A级3家；4A级19家，3A级65家，2A级19家。自然与人文旅游资源丰富多样，著名的景区有青海湖景区，金银滩景区、祁连风光旅游区、茶卡盐湖旅游区等，人文旅游资源有藏传佛教塔尔寺景区、互助土族故土园景区、原子城、湟源丹葛尔古城等，独特的地质条件与多样的民族风情为青海省开展研学旅游提供了强大的物质基础。 2.地质旅游资源优势明显 青海省地域辽阔,在漫长的地球演化过程中,在内外力地质共同作用形成、发展并遗留下来类型众多的不可再生的地质资源,青海省凭借丰富的旅游地质资源,现已获批多处地质资源集中分布区开发建设为国家地质公园，知名的有坎布拉国家地质公园、互助北山国家地质公园、贵德国家地质公园、昆仑山国家地质公园等，形成了红色砂砾岩的丹霞地貌、冰蚀地貌景观、高原岩溶景观、古地震鼓包遗迹等地貌景观，除了具有不可估量的科研价值外，还具有开展研学旅游，建设研学旅游教育基地的广阔前景。 （二）劣势（weakness） 1.景区间通达性差 作为研学旅游目的地其集聚性较差，包尤其是潜在的旅游资源，重要景区间的连接道路、景区内的交通体系、景区的道路标示系统等有待进一步加强，与现代“快旅慢游”需求和“井喷式”增长严重不匹配，缺乏全面系统的交通网将研学旅游景区串联起来。旅游各景区发展不平衡，基础设施、服务配套远不能适应人民群众日益增长的多旅游需求。 2.旅游季节差异性明显 旅游季节性是旅游活动的固有特征，青海省旅游季节性明显，由于气候因素旅游旺季集中在夏季，导致旺季游客量多，而到了冬季，气候比较寒冷，草木凋零，研学旅游开展较为困难、使得旅游景点、宾馆饭店、旅行社等资源和设施大量闲置、出租率下降、运营成本上升，旅游企业为争夺客源进而采取降价竞争，导致经济效益低下。 （三）机遇（opportunity） 1.政策支持焕发旅游活力 近年来，一系列决策为全省旅游业提档升级提供了强大的政策支撑。一是《国务院关于促进旅游业改革发展的若干意见》以及全国旅游发展“515战略”，将旅游业定位为战略性支柱产业和人民群众满意的现代服务业和实现脱贫的重要产业，破除了旅游发展的认识障碍和制度障碍；二是青海省委、省政府出台了《关于促进旅游业改革发展的实施意见》、《2015年—2020年青海省旅游业行动计划》，将推动县域旅游业发展提向更高层次、更大格局迈进；三是地方政府对各地旅游业的重要战略部署。随着研学旅游的深入开展，其巨大的经济效益、社会效益和生态效益毫无疑问将得到各级政府的高度重视，不断获得政策支持力度，实现研学旅游又好又快发展，引领“旅游+”产业新风向。 2.研学旅游竞争力将持续增强 随着旅游的飞速发展，我省已形成一批骨干旅游企业，将继续提升旅游市场主体的竞争力。旅游发展环境全面改善，形成设施齐全、功能配套、优质高效的

机器学习算法汇总：人工神经网络、深度学习及其它

学习方式 根据数据类型的不同，对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域，人们首先会考虑算法的学习方式。在机器学习领域，有几种主要的学习方式。将算法按照学习方式分类是一个不错的想法，这样可以让人们在建模和算法选择的时候考虑能根据输入数据来选择最合适的算法来获得最好的结果。 监督式学习： 在监督式学习下，输入数据被称为“训练数据”，每组训练数据有一个明确的标识或结果，如对防垃圾邮件系统中“垃圾邮件”“非垃圾邮件”，对手写数字识别中的“1“，”2“，”3“，”4“等。在建立预测模型的时候，监督式学习建立一个学习过程，将预测结果与“训练数据”的实际结果进行比较，不断的调整预测模型，直到模型的预测结果达到一个预期的准确率。监督式学习的常见应用场景如分类问题和回归问题。常见算法有逻辑回归（Logistic Regression）和反向传递神经网络（Back Propagation Neural Network） 非监督式学习：

在非监督式学习中，数据并不被特别标识，学习模型是为了推断出数据的一些内在结构。常见的应用场景包括关联规则的学习以及聚类等。常见算法包括Apriori算法以及k-Means算法。 半监督式学习： 在此学习方式下，输入数据部分被标识，部分没有被标识，这种学习模型可以用来进行预测，但是模型首先需要学习数据的内在结构以便合理的组织数据来进行预测。应用场景包括分类和回归，算法包括一些对常用监督式学习算法的延伸，这些算法首先试图对未标识数据进行建模，在此基础上再对标识的数据进行预测。如图论推理算法（Graph Inference）或者拉普拉斯支持向量机（Laplacian SVM.）等。 强化学习：

人工智能、机器学习和深度学习的区别和联系_光环大数据培训

https://www.sodocs.net/doc/b212424171.html, 人工智能、机器学习和深度学习的区别和联系_光环大数据培训 人工智能的浪潮正在席卷全球，诸多词汇时刻萦绕在我们耳边：人工智能（Artificial Intelligence）、机器学习（Machine Learning）、深度学习（Deep Learning）。不少人对这些高频词汇的含义及其背后的关系总是似懂非懂、一知半解。 为了帮助大家更好地理解人工智能，这篇文章用最简单的语言解释了这些词汇的含义，理清它们之间的关系，希望对刚入门的同行有所帮助。 人工智能：从概念提出到走向繁荣 1956年，几个计算机科学家相聚在达特茅斯会议，提出了“人工智能”的概念，梦想着用当时刚刚出现的计算机来构造复杂的、拥有与人类智慧同样本质特性的机器。其后，人工智能就一直萦绕于人们的脑海之中，并在科研实验室中慢慢孵化。之后的几十年，人工智能一直在两极反转，或被称作人类文明耀眼未来的预言，或被当成技术疯子的狂想扔到垃圾堆里。直到2012年之前，这两种声音还在同时存在。 2012年以后，得益于数据量的上涨、运算力的提升和机器学习新算法（深度学习）的出现，人工智能开始大爆发。据领英近日发布的《全球AI领域人才报告》显示，截至2017年一季度，基于领英平台的全球AI（人工智能）领域技术人才数量超过190万，仅国内人工智能人才缺口达到500多万。 人工智能的研究领域也在不断扩大，图一展示了人工智能研究的各个分支，包括专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。

https://www.sodocs.net/doc/b212424171.html, 人工智能研究分支 但目前的科研工作都集中在弱人工智能这部分，并很有希望在近期取得重大突破，电影里的人工智能多半都是在描绘强人工智能，而这部分在目前的现实世界里难以真正实现（通常将人工智能分为弱人工智能和强人工智能，前者让机器具备观察和感知的能力，可以做到一定程度的理解和推理，而强人工智能让机器获得自适应能力，解决一些之前没有遇到过的问题）。 弱人工智能有希望取得突破，是如何实现的，“智能”又从何而来呢？这主要归功于一种实现人工智能的方法——机器学习。 学习人工智能相关技术知识，可了解一下在线教育平台——深蓝学院。深蓝学院是致力于人工智能等前沿科技的在线教育平台。 机器学习：一种实现人工智能的方法 机器学习最基本的做法，是使用算法来解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测。与传统的为解决特定任务、硬编码的软件程序不同，机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。 举个简单的例子，当我们浏览网上商城时，经常会出现商品推荐的信息。这是商城根据你往期的购物记录和冗长的收藏清单，识别出这其中哪些是你真正感兴趣，并且愿意购买的产品。这样的决策模型，可以帮助商城为客户提供建议并鼓励产品消费。 机器学习直接来源于早期的人工智能领域，传统的算法包括决策树、聚类、贝叶斯分类、支持向量机、EM、Adaboost等等。从学习方法上来分，机器学习

几种机器学习算法原理入门教程

几种机器学习算法原理入门教程 一、机器学习的过程 机器学习的过程：从本质上来说，就是通过一堆的训练数据找到一个与理想函数（f）相接近的函数。 在理想情况下，对于任何适合使用机器学习的问题，在理论上都是会存在一个最优的函数让每个参数都有一个最合适的权重值，但在现实应用中不一定能这么准确得找到这个函数。所以，我们要去找与这个理想函数相接近的函数。只要是能够满足我们的使用的函数，我们就认为是一个好的函数。 这个训练数据的过程通常也被解释为： 在一堆的假设函数（Hypothesis set）中，它是包含了各种各样的假设，其中包括好的和坏的假设。 我们需要做的就是：从这一堆假设函数中挑选出它认为最好的假设函数（g）——这个假设函数是与理想函数（f）最接近的。

机器学习这个过程就像是：在数学上，我们知道了有一个方程和一些点的坐标，用这些点来求这个方程的未知项从而得出完整的方程。 但在机器学习上，我们往往很难解出来这个完整的方程是什么。所以，我们只能通过各种手段求最接近理想情况下的未知项取值，使得这个结果最接近原本的方程。 二、什么问题适合用机器学习解决 机器学习不是万能的，并不能解决所有的问题。 通过以上机器学习的过程可以看出来，实质上，机器学习是：通过已知经验找到规律来进行预测。 银行想知道应该发放多少贷款给某个客户时，可以根据过往成功放贷的数据找出每个贷款区间的人群特点、自身的房车资产状况等，再看看这个客户的特点符合哪个区间，以此去确定应该发放多少贷款，这就是适合用机器学习去解决的问题。

对于适合用机器学习解决的问题，台大的林轩田教授为我们总结了三个要素： 1.有规律可以学习 2.编程很难做到 3.有能够学习到规律的数据 只要满足这三个条件的问题，我们都可以挑选合适的算法去解决。 基于以上的条件，通常我们可以用机器学习解决三类问题： 1.预测（回归）：根据已知数据和模型，预测不同客户应该发放的贷款 额度是多少 2.判别（分类）：与预测有点类似，也是根据模型判别这个客户属于过 往哪一类客户的概率有多大 3.寻找关键因素：客户的属性非常多，通过模型我们可以找出对放贷影 响最大的因素是什么 三、几种常见的模型和算法

人工智能、机器学习、深度学习三者关系

人工智能、机器学习、深度学习三者关系 人工智能：从概念提出到走向繁荣1956年，几个计算机科学家相聚在达特茅斯会议，提出了人工智能的概念，梦想着用当时刚刚出现的计算机来构造复杂的、拥有与人类智慧同样本质特性的机器。其后，人工智能就一直萦绕于人们的脑海之中，并在科研实验室中慢慢孵化。之后的几十年，人工智能一直在两极反转，或被称作人类文明耀眼未来的预言，或被当成技术疯子的狂想扔到垃圾堆里。直到2012年之前，这两种声音还在同时存在。 2012年以后，得益于数据量的上涨、运算力的提升和机器学习新算法（深度学习）的出现，人工智能开始大爆发。据领英近日发布的《全球AI领域人才报告》显示，截至2017年一季度，基于领英平台的全球AI（人工智能）领域技术人才数量超过190万，仅国内人工智能人才缺口达到500多万。 人工智能的研究领域也在不断扩大，图一展示了人工智能研究的各个分支，包括专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。 但目前的科研工作都集中在弱人工智能这部分，并很有希望在近期取得重大突破，电影里的人工智能多半都是在描绘强人工智能，而这部分在目前的现实世界里难以真正实现（通常将人工智能分为弱人工智能和强人工智能，前者让机器具备观察和感知的能力，可以做到一定程度的理解和推理，而强人工智能让机器获得自适应能力，解决一些之前没有遇到过的问题）。 弱人工智能有希望取得突破，是如何实现的，智能又从何而来呢？这主要归功于一种实现人工智能的方法机器学习。 机器学习：一种实现人工智能的方法机器学习最基本的做法，是使用算法来解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测。与传统的为解决特定任务、硬编码的软件程序不同，机器学习是用大量的数据来训练，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。 举个简单的例子，当我们浏览网上商城时，经常会出现商品推荐的信息。这是商城根据你

机器学习算法优缺点改进总结

Lecture 1 Introduction to Supervised Learning （1）Expectatin Maximization(EM) Algorithm (期望值最大) （2）Linear Regression Algorithm(线性回归) （3）Local Weighted Regression(局部加权回归) （4）k-Nearest Neighbor Algorithm for Regression(回归k近邻) （5）Linear Classifier(线性分类) （6）Perceptron Algorithm (线性分类) （7）Fisher Discriminant Analysis or Linear Discriminant Analysis(LDA) （8）k-NN Algorithm for Classifier(分类k近邻) （9）Bayesian Decision Method(贝叶斯决策方法) Lecture 2 Feed-forward Neural Networks and BP Algorithm （1）Multilayer Perceptron(多层感知器) （2）BP Algorithm Lecture 3 Rudiments of Support Vector Machine （1）Support Vector Machine(支持向量机) （此算法是重点，必考题） 此处有一道必考题 Lecture 4 Introduction to Decision Rule Mining （1）Decision Tree Algorithm （2）ID3 Algorithm （3）C4.5 Algorithm （4）粗糙集…… Lecture 5 Classifier Assessment and Ensemble Methods （1）Bagging （2）Booting （3）Adaboosting Lecture 6 Introduction to Association Rule Mining （1）Apriori Algorithms （2）FP-tree Algorithms Lecture 7 Introduction to Custering Analysis （1）k-means Algorithms （2）fuzzy c-means Algorithms （3）k-mode Algorithms （4）DBSCAN Algorithms Lecture 8 Basics of Feature Selection （1）Relief Algorithms （2）ReliefF Algorithms