游客的分类 (i) 高恒(Cohen)的分类模式

1.3 旅客的分類

(i) 高恆(Cohen)的分類模式

根據兩項原則，即個別人士對旅遊方式的喜好，及旅程安排的方式，描述4類主要的遊客：

(a) 旅行團群體遊客；

(b) 個別的群體遊客；

(c) 探險式遊客；及

(d) 漫遊式遊客。

社會學家艾力?高恆（Erik Cohen）根據兩項原則，即個別人士對旅遊方式的喜好，及旅程安排的方式，提出以下的遊客分類方法：

(A)旅行團群體遊客The Organised Mass Tourist

旅行團體遊客是最不喜歡冒險的。在整個行程當中，他們大部分時間都處身於其「環境泡泡」（environmental bubble）內。

「環境泡泡」是指遊客旅行時，被一些與其日常生活環境相近的事物所包圍。他們住宿現代化的酒店，進食與日常在家相同的食物。並由導遊帶領，乘坐空調巴士到預先決定的旅遊點觀光。遊客幾乎不能對旅程作任何決定。

(B)個別的群體遊客The Individual Mass Tourist

此類遊客與旅行團群體遊客相似，分別在他們的行程並非是完全固定的，遊客對自己的時間和行程可有相當程度的控制。而且，他們並不限於一組人或群體活動。

不過，他們仍然會透過旅行社替其作主要安排，所去的地方也不會比旅行團群體遊客更遠或更深入。他們仍然受其「環境泡泡」所限制。

(C) 探險式遊客The Explorer

這類遊客自行安排行程。他們會嘗試去一些非普通的地方，但仍尋求舒適的住宿地方及可靠的交通工具，並會保留原來生活中的基本常規及舒適。

他們會嘗試融入當地人民的生活，並試圖說當地人的語言。與旅行團群體遊客及個別的群體遊客比較下，探險式遊客勇於離開其「環境泡泡」，但他們亦會謹慎地探險。

(D) 漫遊式遊客The Drifter

這類遊客遠離「環境泡泡」和自己國家的生活習慣。他們斷絕與一切旅遊機構的連繫，如酒店及旅遊車等。

他們傾向於完全自己安排行程，與當地人民一同生活，並會找零工以賺取繼續前行的費用。他們試圖投入當地人的生活方式，與當地人同吃同住，不分彼此。

漫遊式遊客並無固定行程或時間表。

(ii) 蒲樂(Plog)的分類模式

按照遊客的性格，描述3類主要的遊客，即

(a) 探奇型；

(b) 中間／中庸型；及

(c) 保守型。

根據史丹利?蒲樂（Stanley Plog）的理論，某旅遊點的受歡迎程度和遊客與生俱來的性格有密切關係。蒲樂認為可根據遊客的不同個性而將他們分為探奇型、保守型及中庸型三類。

(A) 探奇形Allocentric Type

探奇型的遊客喜歡尋求新經驗，並在多姿多采的活動中尋求冒險。這些人比較外向及充滿自信。他們喜歡坐飛機去旅行，探索尚未開發的新奇異常地方，並且喜歡接觸外國人或不同文化背景的人。他們傾向要有好的酒店和食物，但並不一定是指現代化或集團式的酒店。在參加旅行團時，他們只需要基本的服務，如交通工具及酒店，而不希望受制於規限的行程內。他們期望有較大自由度去探險，可自行安排及選擇連串活動和旅遊點。

(B)保守形(Psychocentric Type)

保守型的遊客較傾向自我抑制和不喜歡冒險。他們寧願去一些熟悉的旅遊目的地，因為既可放鬆自己，又可預計到有哪種食物與活動。他們喜歡駕車去旅遊，入住典型的遊客式觀光酒店，並在家庭式的餐廳內進食。在參加旅行團時，他們期望一些完全預先編排好的行程，好讓他們能預先知道行程內容，如旅遊路線、活動、食物。安全和保安對他們來說是非常重要的。

(C) 中庸形Mid-centric Type

大部分遊客均屬於中庸型，即介乎探奇型和保守型兩者之間。雖然中庸型遊客並不特別喜歡探險，但他們也不會抗拒嘗試新事物。

探奇型- 保守型的性格特徵

根據蒲樂的理論，在目的地的分類差異序列上，由保守型至探奇型，從香港居民的角度可分為下列組別:

模式识别第二章-2.K-均值分类算法

模式识别第二章 2. K-均值分类算法 1. 实验原理和步骤 以初始化聚类中心为1x 和10x 为例。 第一次迭代： 第一步：取K=2，并选T x z )00()1(11==，T x z )67()1(102==。 第二步：因)1()1(2111z x z x -<-，故)1(11S x ∈ 因)1()1(2212z x z x -<-，故)1(12S x ∈ 因)1()1(2313z x z x -<-，故)1(13S x ∈ …… 得到：},,,,,,,{)1(876543211x x x x x x x x S = },,,,,,,,,,,{)1(201918171615141312111092x x x x x x x x x x x x S =。 第三步：计算新的聚类中心： ??? ? ??=+??++==∑∈125.1250.1)(811)2(821)1(111x x x x N z S x ???? ??=+??++==∑∈333.7663.7)(1211)2(20109)1(2 22x x x x N z S x （1N 和2N 分别为属于第一类和第二类的样本的数目）。 第四步：因)2()1(z z ≠，返回第二步。 第二次迭代（步骤同上）： 第二次迭代得到的???? ??=125.1250.1)3(1z ，??? ? ??=333.7663.7)3(2z ，)3()2(z z ≠，结束迭代，得到的最终聚类中心为：???? ??=125.1250.11z ，??? ? ??=333.7663.72z 。 2. 实验结果截图 （1）初始化聚类中心为1x 和10x 时：

移动商务模式设计

移动商务模式设计

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

P9 两家法则：随着市场的成熟和稳定，人们往往只能记住两个品牌，称为两家法则。Ｐ9 两家法则的具体理解。如什么情况下是两家法则。 P17 目前，作为我国第一大上网终端是智能手机 P30用户规模是决定互联网公司成败的首要因素 Ｐ３1 移动互联网商业模式的竞争实际上就是客户体验的竞争 P1２碎片化时间：当人们在等候或者其他的时间空余期间形成的无聊和零碎的时间。 Ｐ13 长尾理论：商业和文化的未来不在热门产品，不在传统需求曲线的头部,而在需求曲线中那条无穷长的尾巴。 P１3碎片化需求的表现 1.首先表现在需求的长尾化特征。 2.碎片化需求要求走短、快、精、微路线，以满足用户的随时随地碎片化需求。 3.碎片化需求决定了客户体验成为决定性的力量 4.碎片化的需求与社交、基于位置服务的结合表现出巨大的市场。 P17 移动互联网未来发展的四大趋势 1.移动互联网商业价值进一步凸显,产业规模将再创新高 2.移动互联网应用蓬勃发展，SoｌomｏＥc趋势明显 3.传统互联网企业加快移动互联网布局，移动互联网市场竞争更为激烈 4.移动互联网与云计算融合开创移动云服务新时代 P19以社交+位置+移动+电子商务委特征的SＯlｏmoEｃ趋势明显。 Ｐ2４平台是移动互联网最大的特征 P2５移动互联网商业模式必须满足三个必要条件: 1.商业模式以打造平台为目标,建立价值网络至关重要 2.商业模式是由多种因素组成的整体,并具有一定的结构 3.各组成要素之间具有内在的联系，相互作用,形成一个良性循环。 P26：战略定位:企业面对移动互联网诸多机会时确定企业在市场的定位，明确企业为哪些客户服务，提供什么产品,坚持有所为，有所不为，是企业聚焦重点，集中资源。 P27社会化营销:移动互联网企业利用狐狸爱我，微博等社会化新媒体进行产品分销，开展与客户互动,想客户进行产品推广和品牌传播，建立和维护客户关系;同时通过社会化媒体了解客户的需求和反馈。 P2７盈利模式:企业成功地为价值链各方创造价值并满足客户需求而获得收入。 Ｐ27 成功的商业模式应具有的特征 1.成功的商业模式是难以模仿的。 2.成功的商业模式能提供独特价值。 3.成功的商业模式是务实的。 4.成功的商业模式是简洁的。 移动互联网商业模式能否取得成功最关键的因素就是用户规模。 P29 移动互联网商业模式成功的关键标准 1.能否形成庞大的用户规模及用户黏性。 2.能否为用户提供良好的客户体验。 3.能否打造良好发展的产业生态系统。 4.能否形成可持续的盈利模式。

什么是模式识别

什么是模式识别 1 模式识别的概念 模式识别[8]是一种从大量信息和数据出发，在专家经验和已有认识的基础上，利用计算机和数学推理的方法对形状、模式、曲线、数字、字符格式和图形自动完成识别的过程。模式识别包括相互关联的两个阶段，即学习阶段和实现阶段，前者是对样本进行特征选择，寻找分类的规律，后者是根据分类规律对未知样本集进行分类和识别。广义的模式识别属计算机科学中智能模拟的研究范畴，内容非常广泛，包括声音和语言识别、文字识别、指纹识别、声纳信号和地震信号分析、照片图片分析、化学模式识别等等。计算机模式识别实现了部分脑力劳动自动化。 模式识别－－对表征事物或现象的各种形式的（数值的，文字的和逻辑关系的）信息进行处理和分析，以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程，是信息科学和人工智能的重要组成部分。 模式还可分成抽象的和具体的两种形式。前者如意识、思想、议论等，属于概念识别研究的范畴，是人工智能的另一研究分支。我们所指的模式识别主要是对语音波形、地震波、心电图、脑电图、图片、文字、符号、三位物体和景物以及各种可以用物理的、化学的、生物的传感器对对象进行测量的具体模式进行分类和辨识。 模式识别问题指的是对一系列过程或事件的分类与描述，具有某些相类似的性质的过程或事件就分为一类。模式识别问题一般可以应用以下4种方法进行分析处理。 统计模式识别方法：统计模式识别方法是受数学中的决策理论的启发而产生的一种识别方法，它一般假定被识别的对象或经过特征提取向量是符合一定分布规律的随机变量。其基本思想是将特征提取阶段得到的特征向量定义在一个特征空间中，这个空间包含了所有的特征向量，不同的特征向量，或者说不同类别的对象都对应于空间中的一点。在分类阶段，则利用统计决策的原理对特征空间进行划分，从而达到识别不同特征的对象的目的。统计模式识别中个应用的统计决策分类理论相对比较成熟，研究的重点是特征提取。 人工神经网络模式识别：人工神经网络的研究起源于对生物神经系统的研究。人工神经网络区别于其他识别方法的最大特点是它对待识别的对象不要求有太多的分析与了解，具有一定的智能化处理的特点。 句法结构模式识别：句法结构模式识别着眼于对待识别对象的结构特征的描述。 在上述4种算法中，统计模式识别是最经典的分类识别方法，在图像模式识别中有着非常广泛的应用。 2 模式识别研究方向 模式识别研究主要集中在两方面，即研究生物体（包括人）是如何感知对象的，属于认知科学的范畴，以及在给定的任务下，如何用计算机实现模式识别的理论和方法。前者是生理学家、心理学家、生物学家和神经生理学家的研究内容，后者通过数学家、信息学专家和计算机科学工作着近几十年来的努力，已经取得了系统的研究成果。 一个计算机模式识别系统基本上事有三部分组成的[11]，即数据采集、数据处理和分类决策或模型匹配。任何一种模式识别方法都首先要通过各种传感器把被研究对象的各种物理变量转换为计算机可以接受的数值或符号（串）集合。习惯上，称这种数值或符号（串）所组成的空间为模式空间。为了从这些数字或符号（串）中抽取出对识别有效的信息，必须对它进行处理，其中包括消除噪声，排除不相干的信号以及与对象的性质和采用的识别方法密切相关的特征的计算（如表征物体的形状、周长、面积等等）以及必要的变换（如为得到信号功率谱所进行的快速傅里叶变换）等。然后通过特征选择和提取或基元选择形成模式的特

人工智能与模式识别

人工智能与模式识别 摘要：信息技术的飞速发展使得人工智能的应用围变得越来越广，而模式识别作为其中的一个重要方面，一直是人工智能研究的重要方向。在介绍人工智能和模式识别的相关知识的同时，对人工智能在模式识别中的应用进行了一定的论述。模式识别是人类的一项基本智能，着20世纪40年代计算机的出现以及50年代人工智能的兴起，模式识别技术有了长足的发展。模式识别与统计学、心理学、语言学、计算机科学、生物学、控制论等都有关系。它与人工智能、图像处理的研究有交叉关系。模式识别的发展潜力巨大。 关键词：模式识别；数字识别；人脸识别中图分类号； Abstract: The rapid development of information technology makes the application of artificial intelligence become more and more widely. Pattern recognition, as one of the important aspects, has always been an important direction of artificial intelligence research. In the introduction of artificial intelligence and pattern recognition related knowledge at the same time, artificial intelligence in pattern recognition applications were discussed.Pattern recognition is a basic human intelligence, the emergence of the 20th century, 40 years of computer and the rise of artificial intelligence in the 1950s, pattern recognition technology has made great progress. Pattern recognition and statistics, psychology,

模式识别(K近邻算法)

K 近邻算法 1.算法思想 取未知样本的x 的k 个近邻,看这k 个近邻中多数属于哪一类，就把x 归于哪一类。具体说就是在N 个已知的样本中,找出x 的k 个近邻。设这N 个样本中，来自1w 类的样本有1N 个，来自2w 的样本有2N 个，...，来自c w 类的样本有c N 个，若c k k k ,,,21 分别是k 个近邻中属于c w w w ,,,21 类的样本数，则我们可以定义判别函数为： c i k x g i i ,,2,1,)( == 决策规则为： 若i i j k x g max )(=，则决策j w x ∈ 2.程序代码 %KNN 算法程序 function error=knn(X,Y ,K) %error 为分类错误率 data=X; [M,N]=size(X); Y0=Y; [m0,n0]=size(Y); t=[1 2 3];%3类向量 ch=randperm(M);%随机排列1—M error=0; for i=1:10 Y1=Y0; b=ch(1+(i-1)*M/10:i*M/10); X1=X(b,:); X(b,:)=[]; Y1(b,:)=[]; c=X; [m,n]=size(X1); %m=15,n=4 [m1,n]=size(c); %m1=135,n=4 for ii=1:m for j=1:m1 ss(j,:)=sum((X1(ii,:)-c(j,:)).^2); end [z1,z2]=sort(ss); %由小到大排序 hh=hist(Y1(z2(1:K)),t); [w,best]=max(hh); yy(i,ii)=t(best); %保存修改的分类结果 end

模式识别感知器算法求判别函数

感知器算法求判别函数 一、 实验目的 掌握判别函数的概念和性质，并熟悉判别函数的分类方法，通过实验更深入的了解判别函数及感知器算法用于多类的情况，为以后更好的学习模式识别打下基础。 二、 实验内容 学习判别函数及感知器算法原理，在MATLAB 平台设计一个基于感知器算法进行训练得到三类分布于二维空间的线性可分模式的样本判别函数的实验，并画出判决面，分析实验结果并做出总结。 三、 实验原理 3.1 判别函数概念 直接用来对模式进行分类的准则函数。若分属于ω1，ω2的两类模式可用一方程d (X ) =0来划分，那么称d (X ) 为判别函数，或称判决函数、决策函数。如，一个二维的两类判别问题，模式分布如图示，这些分属于ω1，ω2两类的模式可用一直线方程 d (X )=0来划分。其中 0)(32211=++=w x w x w d X (1) 21,x x 为坐标变量。 将某一未知模式 X 代入（1）中： 若0)(>X d ，则1ω∈X 类； 若0)(3时：判别边界为一超平面[1]。 3.2 感知器算法 1958年，(美)F.Rosenblatt 提出，适于简单的模式分类问题。感知器算法是对一种分

类学习机模型的称呼，属于有关机器学习的仿生学领域中的问题，由于无法实现非线性分类而下马。但“赏罚概念（ reward-punishment concept ）” 得到广泛应用，感知器算法就是一种赏罚过程[2]。 两类线性可分的模式类 21,ωω，设X W X d T )(=其中，[]T 1 21,,,,+=n n w w w w ΛW ，[]T 211,,,,n x x x Λ=X 应具有性质 （2） 对样本进行规范化处理，即ω2类样本全部乘以(－1)，则有： （3） 感知器算法通过对已知类别的训练样本集的学习，寻找一个满足上式的权向量。 感知器算法步骤： （1）选择N 个分属于ω1和 ω2类的模式样本构成训练样本集{ X1 ,…, XN }构成增广向量形式，并进行规范化处理。任取权向量初始值W(1)，开始迭代。迭代次数k=1。 （2）用全部训练样本进行一轮迭代，计算W T (k )X i 的值，并修正权向量。 分两种情况，更新权向量的值： 1. ()，若0≤T i k X W 分类器对第i 个模式做了错误分类，权向量校正为： ()()i c k k X W W +=+1 c ：正的校正增量。 2. 若()，0T >i k X W 分类正确，权向量不变：()()k k W W =+1,统一写为： ???∈<∈>=21T ,0,0)(ωωX X X W X 若若d

黄庆明 模式识别与机器学习 第三章 作业

·在一个10类的模式识别问题中，有3类单独满足多类情况1，其余的类别满足多类情况2。问该模式识别问题所需判别函数的最少数目是多少？ 应该是252142 6 *74132 7=+=+ =++C 其中加一是分别3类 和 7类 ·一个三类问题，其判别函数如下： d1(x)=-x1, d2(x)=x1+x2-1, d3(x)=x1-x2-1 (1)设这些函数是在多类情况1条件下确定的，绘出其判别界面和每一个模式类别的区域。 (2)设为多类情况2，并使：d12(x)= d1(x), d13(x)= d2(x), d23(x)= d3(x)。绘出其判别界面和多类情况2的区域。

(3)设d1(x), d2(x)和d3(x)是在多类情况3的条件下确定的，绘出其判别界面和每类的区域。 ·两类模式，每类包括5个3维不同的模式，且良好分布。如果它们是线性可分的，问权向量至少需要几个系数分量？假如要建立二次的多项式判别函数，又至少需要几个系数分量？（设模式的良好分布不因模式变化而改变。） 如果线性可分，则4个 建立二次的多项式判别函数，则102 5 C 个 ·(1)用感知器算法求下列模式分类的解向量w: ω1: {(0 0 0)T , (1 0 0)T , (1 0 1)T , (1 1 0)T } ω2: {(0 0 1)T , (0 1 1)T , (0 1 0)T , (1 1 1)T } 将属于ω2的训练样本乘以（-1），并写成增广向量的形式。 x ①=(0 0 0 1)T , x ②=(1 0 0 1)T , x ③=(1 0 1 1)T , x ④=(1 1 0 1)T x ⑤=(0 0 -1 -1)T , x ⑥=(0 -1 -1 -1)T , x ⑦=(0 -1 0 -1)T , x ⑧=(-1 -1 -1 -1)T 第一轮迭代：取C=1，w(1)=(0 0 0 0) T 因w T (1) x ① =(0 0 0 0)(0 0 0 1) T =0 ≯0，故w(2)=w(1)+ x ① =(0 0 0 1) 因w T (2) x ② =(0 0 0 1)(1 0 0 1) T =1>0，故w(3)=w(2)=(0 0 0 1)T 因w T (3)x ③=(0 0 0 1)(1 0 1 1)T =1>0，故w(4)=w(3) =(0 0 0 1)T 因w T (4)x ④=(0 0 0 1)(1 1 0 1)T =1>0，故w(5)=w(4)=(0 0 0 1)T 因w T (5)x ⑤=(0 0 0 1)(0 0 -1 -1)T =-1≯0，故w(6)=w(5)+ x ⑤=(0 0 -1 0)T 因w T (6)x ⑥=(0 0 -1 0)(0 -1 -1 -1)T =1>0，故w(7)=w(6)=(0 0 -1 0)T 因w T (7)x ⑦=(0 0 -1 0)(0 -1 0 -1)T =0≯0，故w(8)=w(7)+ x ⑦=(0 -1 -1 -1)T 因w T (8)x ⑧=(0 -1 -1 -1)(-1 -1 -1 -1)T =3>0，故w(9)=w(8) =(0 -1 -1 -1)T 因为只有对全部模式都能正确判别的权向量才是正确的解，因此需进行第二轮迭代。 第二轮迭代： 因w T (9)x ①=(0 -1 -1 -1)(0 0 0 1)T =-1≯0，故w(10)=w(9)+ x ① =(0 -1 -1 0)T

浅谈移动电子商务运营模式

浅谈移动电子商务运营模式 随着物联网概念的提出,3G牌照在中国的落户以及各移动公司对3G业务的宣传和实施,“移动电子商务”霎时成为一个炙手可热的名词。移动电子商务是通过各种移动电子终端实现的商务活动,以短信、WAP、RFID等方式实现交易,它是电子商务的延伸。手机作为移动性和便携性最强的电子产品,其角色将从单纯的通信工具变成人们日常生活中不可或缺的助手,已形成以它为载体的移动电子商务业务和庞大的移动商务产业价值链。移动电子商务较之电子商务拥有很多优势,在起步阶段就已经拥有广泛的用户和潜在用户基础。 近年来，传统电子商务曾大起大落，目前正处于逐步复苏的阶段。一些业界人士认为，以手机钱包、手机银行和移动小额支付为代表的移动电子商务是电子商务发展的一个新的方向，具有广阔的应用前景。 与传统的电子商务相比，移动电子商务的最大特点是“随时随地”和“个性化”。传统电子商务已经使人们感受到了网络所带来的便利和乐趣，但它的局限在于电脑携带不便，而移动电子商务则可以弥补传统电子商务的这种缺憾，可以让人们随时随地购买彩票、炒股或者购物，感受独特的商务体验。 而随着中国移动通信成为世界第一大移动通信运营商及中国移动通信事业的快速持续发展，现今中国的消费者只要拥有一部手机，就可以基本完成理财或交易，这就是移动支付带来的便利。近年来，随着移动通信与计算机、互联网等技术的结合，以移动支付为代表的移动电子商务应运而生。但是传统电子商务的信用安全、经营模式等问题悬而未决，有可能会继续困扰移动电子商务的发展，中国整个电子商务产业已经发展到了比较务实的、赢利的阶段，但是涉及到在实施和操作的层面，还遇到支付、信用认证等实际问题。电子商务对其他行业已经产生很大的影响。影响最大的是流通业，流通业面临着提高效率的问题而配套设施的建设需要长期过程；再广泛一点，电子商务让服务业的效率提高了，变得更人性化了。 目前中国移动电子商务遇到一个重要瓶颈，就是移动通信业和金融业的融合问题，因此正面临转型这个大形势的通信行业有三个转型方向：一是移动通信和商务的融合，典型的是移动通信类电子商务；二是移动通信与娱乐的融合，象手机游戏等；第三是移动通信与媒体的融合，如手机杂志等。 对于移动通信与金融的融合，移动电子商务的一个关键点是把手机作为一种支付手段。这既方便消费者，又彻底解决了中国的银行各种借记卡、支付卡普及程度不高的问题。某种意义上，中国可以说越过了发达国家“卡”的阶段，走到了真正电子货币阶段。电子货币的特点是可以通过任何通信网络，报出用户的身份特征和拥有的支付权利，而与卡却没有关系。 很多人认为移动支付在日韩欧美发展，作为一种即时电子商务手段非常好地

移动电子商务网站商业模式探讨

手机WAP网站先抢市场后盈利模式清晰 移动电子商务商业模式探讨 诞生3年，依旧在圈地 “即使目前的手机网站还是处于摸着石头过河的阶段，盈利模式并不清晰，但是技术实在是发展得太快了，等一切都明白了再上路我们担心就来不及了！”一位手机网站的负责人在接受记者采访的时候告诉记者。 中国万网华南区总经理伍贞和她的团队，也是看到手机网站兴起这股热潮背后的商机，成立为企业建立手机网站的专门项目。她对记者表示，参照互联网应用的发展历程来看，手机网站的建站是一个突破口。移动互联网的起点在于手机网站，没有足够量级的手机网站，移动寻址没有意义、移动搜索更是无从谈起。一句话，WAP网站的普及才是决定整个移动产业链成功与否的关键。 国内的手机网站诞生3年，目前还是处于一个圈地和拉人头的培育阶段，能够尽快粘住尽量多的用户，形成用户的上网习惯，是他们当前的首要任务。 为此，这些手机网站可谓高调经营，在品牌宣传上没有少花钱，通过大量的平面广告和车体广告，提高人们的关注度。今年，手机网站继续和一些选秀节目合作，手机报名、投票、赛事报道、视频直播等等一系列节目提升人气；一边尝试提供一些服务性产品，这方面以https://www.sodocs.net/doc/e66560190.html,为首的手机门户取得一些突破。 https://www.sodocs.net/doc/e66560190.html,的CEO邓裕强介绍，今年的股票市场比较热，上世纪90年代曾经流行过传呼机查询股票信息，对于需要随时得到信息的股民来说，可随身携带的移动终端的确是最好选择——现在这一角色换成了手机。但不同于SP向股民提供付费的股票查询软件，3G门户定位无线上网门户，包括股市行情与专家点评等财经类专业服务，所有服务免费。 天下没有免费的午餐，对免费的手机网站也是一样的，从免费到收费始终有一个过程，正如淘宝网最终由免费走向收费一样，对企业而言，赚钱才是硬道理。3G这样的门户手机网站想到的是，目前先开拓尽量多的用户，培养他们的使用习惯，当时机成熟之后，再将这些免费的服务变成收费的服务。 广告是手机网站主要营利模式 简单地说，手机网站目前的营利模式和传统网站类似，广告和网游是手机网站主要的收入来源。去年，3G门户网推出第一个手机广告，这是无线互联网的第一个广告，打破了手机网站和品牌广告主合作的局限，以“玩竞猜游戏，送BENQMP3”的链接，创立了移动广告新模式。 邓裕强表示，品牌广告绝对是手机网站未来要争夺的重点。目前https://www.sodocs.net/doc/e66560190.html,的主要收入来源于两块，一是品牌广告，二是手机游戏、软件等一些增值服务。

模式识别——用身高和或体重数据进行性别分类

用身高和/或体重数据进行性别分类 1、【实验目的】 （1）掌握最小错误率Bayes 分类器的决策规则 （2）掌握Parzen 窗法 （3）掌握Fisher 线性判别方法 （4）熟练运用matlab 的相关知识。 2、【实验原理】 （1）、最小错误率Bayes 分类器的决策规则 如果在特征空间中观察到某一个（随机）向量x = ( x 1 , x 2 ,…, x d )T ，已知类别状态的先验概率为：()i P w 和类别的条件概率密度为(|)1,2,3...i P x w i c =，根据Bayes 公式得到状态的后验概率 有：1 (|)() (|)(|)() i i i c j j j p P P p P ωωωωω== ∑x x x 基本决策规则：如果1,...,(|)max (|)i j j c P P ωω==x x ，则i ω∈x ，将 x 归属后验概率最大的类 别 。 （2）、掌握Parzen 窗法 对于被估计点X ： 其估计概率密度的基本公式(x)N k N N N p V =，设区域 R N 是以 h N 为棱长的 d 维超立方体， 则立方体的体积为d N N V h =； 选择一个窗函数(u)?，落入该立方体的样本数为x x 1 ( )i N N N h i k ?-== ∑，点 x 的概率密度:

x x 11 1(x)( )N i N N k N N N V h i N p V N ?-== =∑ 其中核函数：x x 1i K(x,x )( )i N N V h ?-= ，满足的条件：i (1) K(x,x )0≥；i (2) K(x,x )dx 1=?。 （3）、Fisher 线性判别方法 Fisher 线性判别分析的基本思想：通过寻找一个投影方向（线性变换，线性组合），将高维问题降低到一维问题来解决，并且要求变换后的一维数据具有如下性质：同类样本尽可能聚集在一起，不同类的样本尽可能地远。 Fisher 线性判别分析，就是通过给定的训练数据，确定投影方向W 和阈值y0，即确定线性判别函数，然后根据这个线性判别函数，对测试数据进行测试，得到测试数据的类别。 线性判别函数的一般形式可表示成 0)(w X W X g T += ，其中????? ??=d x x X 1 ? ????? ? ??=d w w w W 21 根据Fisher 选择投影方向W 的原则，即使原样本向量在该方向上的投影能兼顾类间分布尽可能分开，类内样本投影尽可能密集的要求，用以评价投影方向W 的函数为： 2 2 2122 1~~)~~()(S S m m W J F +-= )(211 *m m S W W -=- 上面的公式是使用Fisher 准则求最佳法线向量的解，该式比较重要。另外，该式这种 形式的运算，我们称为线性变换，其中21m m -式一个向量，1-W S 是W S 的逆矩阵，如21m m -是d 维，W S 和1-W S 都是d ×d 维，得到的* W 也是一个d 维的向量。 向量* W 就是使Fisher 准则函数)(W J F 达极大值的解，也就是按Fisher 准则将d 维X 空间投影到一维Y 空间的最佳投影方向，该向量* W 的各分量值是对原d 维特征向量求加权和的权值。

模式识别与机器学习期末考查试题及参考答案

模式识别与机器学习期末考查 试卷 研究生姓名：入学年份：导师姓名： 试题1：简述模式识别与机器学习研究的共同问题和各自的研究侧重点。 答：（1）模式识别是研究用计算机来实现人类的模式识别能力的一门学科，是指对表征事物或现象的各种形式的信息进行处理和分析，以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程。主要集中在两方面，一是研究生物体（包括人）是如何感知客观事物的，二是在给定的任务下，如何用计算机实现识别的理论和方法。机器学习则是一门研究怎样用计算机来模拟或实现人类学习活动的学科，是研究如何使机器通过识别和利用现有知识来获取新知识和新技能。主要体现以下三方面：一是人类学习过程的认知模型；二是通用学习算法；三是构造面向任务的专用学习系统的方法。两者关心的很多共同问题，如：分类、聚类、特征选择、信息融合等，这两个领域的界限越来越模糊。机器学习和模式识别的理论和方法可用来解决很多机器感知和信息处理的问题，其中包括图像/视频分析（文本、语音、印刷、手写）文档分析、信息检索和网络搜索等。 （2）机器学习和模式识别是分别从计算机科学和工程的角度发展起来的，各自的研究侧重点也不同。模式识别的目标就是分类，为了提高分类器的性能，可能会用到机器学习算法。而机器

学习的目标是通过学习提高系统性能，分类只是其最简单的要 求，其研究更侧重于理论，包括泛化效果、收敛性等。模式识别技术相对比较成熟了，而机器学习中一些方法还没有理论基础，只是实验效果比较好。许多算法他们都在研究，但是研究的目标却不同。如在模式识别中研究所关心的就是其对人类效果的提高，偏工程。而在机器学习中则更侧重于其性能上的理论证明。 试题2：列出在模式识别与机器学习中的常用算法及其优缺点。答：（1） K近邻法 算法作为一种非参数的分类算法，它已经广泛应用于分类、回归和模式识别等。在应用算法解决问题的时候，要注意的两个方面是样本权重和特征权重。 优缺点：非常有效，实现简单，分类效果好。样本小时误差难控制，存储所有样本，需要较大存储空间，对于大样本的计算量大。 （2）贝叶斯决策法 贝叶斯决策法是以期望值为标准的分析法，是决策者在处理风险型问题时常常使用的方法。 优缺点：由于在生活当中许多自然现象和生产问题都是难以完全准确预测的，因此决策者在采取相应的决策时总会带有一定的风险。贝叶斯决策法就是将各因素发生某种变动引起结果变动的概率凭统计资料或凭经验主观地假设，然后进一步对期望值进行分析，由于此概率并不能证实其客观性，故往往是主观的和人为的

模式识别关于男女生身高和体重的神经网络算法

模式识别实验报告（二） 学院： 专业： 学号： 姓名：XXXX 教师：

目录 1实验目的 (1) 2实验内容 (1) 3实验平台 (1) 4实验过程与结果分析 (1) 4.1基于BP神经网络的分类器设计 .. 1 4.2基于SVM的分类器设计 (4) 4.3基于决策树的分类器设计 (7) 4.4三种分类器对比 (8) 5.总结 (8)

1)1实验目的 通过实际编程操作，实现对课堂上所学习的BP神经网络、SVM支持向量机和决策树这三种方法的应用，加深理解，同时锻炼自己的动手实践能力。 2)2实验内容 本次实验提供的样本数据有149个，每个数据提取5个特征，即身高、体重、是否喜欢数学、是否喜欢文学及是否喜欢运动，分别将样本数据用于对BP神经网络分类器、SVM支持向量机和决策树训练，用测试数据测试分类器的效果，采用交叉验证的方式实现对于性能指标的评判。具体要求如下： BP神经网络--自行编写代码完成后向传播算法，采用交叉验证的方式实现对于性能指标的评判（包含SE,SP,ACC和AUC，AUC的计算可以基于平台的软件包）； SVM支持向量机--采用平台提供的软件包进行分类器的设计以及测试，尝试不同的核函数设计分类器，采用交叉验证的方式实现对于性能指标的评判； 决策树--采用平台提供的软件包进行分类器的设计以及测试，采用交叉验证的方式实现对于性能指标的评判（包含SE,SP,ACC和AUC，AUC的计算基于平台的软件包）。 3)3实验平台 专业研究方向为图像处理，用的较多的编程语言为C++，因此此次程序编写用的平台是VisualStudio及opencv，其中的BP神经网络为自己独立编写，SVM 支持向量机和决策树通过调用Opencv3.0库中相应的库函数并进行相应的配置进行实现。将Excel中的119个数据作为样本数据，其余30个作为分类器性能的测试数据。 4)4实验过程与结果分析 4.1基于BP神经网络的分类器设计 BP神经网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。其学习规则是使用梯度下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hidden layer)和输出层(output layer)。 在独自设计的BP神经中，激励函数采用sigmod函数，输入层节点个数为5，

1模式识别与机器学习思考题及参考答案

模式识别与机器学习期末考查 思考题 1：简述模式识别与机器学习研究的共同问题和各自的研究侧重点。 机器学习是研究让机器（计算机）从经验和数据获得知识或提高自身能力的科学。 机器学习和模式识别是分别从计算机科学和工程的角度发展起来的。然而近年来，由于它们关心的很多共同问题（分类、聚类、特征选择、信息融合等），这两个领域的界限越来越模糊。机器学习和模式识别的理论和方法可用来解决很多机器感知和信息处理的问题，其中包括图像/视频分析、（文本、语音、印刷、手写）文档分析、信息检索和网络搜索等。近年来，机器学习和模式识别的研究吸引了越来越多的研究者，理论和方法的进步促进了工程应用中识别性能的明显提高。 机器学习：要使计算机具有知识一般有两种方法；一种是由知识工程师将有关的知识归纳、整理，并且表示为计算机可以接受、处理的方式输入计算机。另一种是使计算机本身有获得知识的能力，它可以学习人类已有的知识，并且在实践过程中不总结、完善，这种方式称为机器学习。机器学习的研究，主要在以下三个方面进行：一是研究人类学习的机理、人脑思维的过程；和机器学习的方法；以及建立针对具体任务的学习系统。机器学习的研究是在信息科学、脑科学、神经心理学、逻辑学、模糊数学等多种学科基础上的。依赖于这些学科而共同发展。目前已经取得很大的进展，但还没有能完全解决问题。 模式识别：模式识别是研究如何使机器具有感知能力，主要研究视觉模式和听觉模式的识别。如识别物体、地形、图像、字体（如签字）等。在日常生活各方面以及军事上都有广大的用途。近年来迅速发展起来应用模糊数学模式、人工神经网络模式的方法逐渐取代传统的用统计模式和结构模式的识别方法。特别神经网络方法在模式识别中取得较大进展。理解自然语言计算机如能“听懂”人的语言（如汉语、英语等），便可以直接用口语操作计算机，这将给人们带来极大的便利。计算机理解自然语言的研究有以下三个目标：一是计算机能正确理解人类的自然语言输入的信息，并能正确答复（或响应）输入的信息。二是计算机对输入的信息能产生相应的摘要，而且复述输入的内容。三是计算机能把输入的自然语言翻译成要求的另一种语言，如将汉语译成英语或将英语译成汉语等。目前，研究计算机进行文字或语言的自动翻译，人们作了大量的尝试，还没有找到最佳的方法，有待于更进一步深入探索。 机器学习今后主要的研究方向如下： 1)人类学习机制的研究；

(完整版)中科院-模式识别考题总结(详细答案)

1.简述模式的概念及其直观特性，模式识别的分类，有哪几种方法。（6’） 答（1）：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间分布的信息。 模式的直观特性：可观察性；可区分性；相似性。 答（2）：模式识别的分类： 假说的两种获得方法（模式识别进行学习的两种方法）： ●监督学习、概念驱动或归纳假说； ●非监督学习、数据驱动或演绎假说。 模式分类的主要方法： ●数据聚类：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间的联系来达到识别分类的目 的。（句法模式识别） ●神经网络：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。 2.什么是神经网络？有什么主要特点？选择神经网络模式应该考虑什么因素？ （8’） 答（1）：所谓人工神经网络就是基于模仿生物大脑的结构和功能而构成的一种信息处 理系统（计算机）。由于我们建立的信息处理系统实际上是模仿生理神经网络，因此称它为人工神经网络。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。 人工神经网络的两种操作过程：训练学习、正常操作（回忆操作）。 答（2）：人工神经网络的特点： ●固有的并行结构和并行处理； ●知识的分布存储； ●有较强的容错性； ●有一定的自适应性； 人工神经网络的局限性： ●人工神经网络不适于高精度的计算； ●人工神经网络不适于做类似顺序计数的工作； ●人工神经网络的学习和训练往往是一个艰难的过程； ●人工神经网络必须克服时间域顺序处理方面的困难； ●硬件限制； ●正确的训练数据的收集。 答（3）：选取人工神经网络模型，要基于应用的要求和人工神经网络模型的能力间的 匹配，主要考虑因素包括：

机器学习在模式识别中的算法研究

机器学习在模式识别中的算法研究 摘要：机器学习是计算机开展智能操作的基础，人工智能的发展依靠机器学习 技术，而机器学习、模式识别与当前人工智能的发展密切相关。本文通过概述机 器学习机制，围绕神经网络、遗传算法、支持向量机、K-近邻法等算法研究当前 机器学习在模拟识别中的应用，为今后模拟识别与人工智能开发与研究提供借鉴。关键词：机器学习；模式识别；人工神经网络 前言： 机器学习技术覆盖了人工智能的各个部分，如自动推理、专家系统、模式识别、智能机器人等。模式识别是将计算机的不同事物划分成不同的类别。人工智 能的模式识别可以利用机器学习算法完善分类能效。因此，机器学习与模式识别 密不可分，本文就机器学习在模式识别领域的学习算法中的应用展开研究。 1、机器学习机制与系统设计 在机器学习模型中，环境可以向系统的学习部件中提供信息，学习部件根据 这些信息调整和修改知识库，提升系统内部执行文件的性能。执行文件再将获得 的信息向学习部件反馈，此过程就是机器学习系统结合外部与内部的环境信息自 动获取知识的过程。机器学习系统设计的构建过程应包含两部分：其一，模型的 选择和构建。其二，学习算法的选择与设计。不同种类的模型具有不同的目标函数，涉及到不同的学习机制，算法的复杂性与能力决定着学习系统的效率与学习 能力。此外，训练样本集的特征与大小的问题也与机器学习系统的性能相关。 2、机器学习在模式识别中的应用 2.1 遗传算法 在机器学习中，特征维数是一大难题，每一种模式中的特征反映出的事物本 质权重均不一致。部分对于分类结果并无积极作用，甚至属于冗余，因此选择特 征尤为关键。遗传算法实际上是寻优算法，可以有效的解决特征选择问题。遗传 算法可以筛选出准确反映出原模式相关信息、影响分类的结果、相互关联性较小 的特征。遗传算法实际是利用达尔文的生物进化思想，在运算领域中巧妙生成一 种寻优算法。该算法是1975年由美国Michigan大学的Holland教授提出的，遗 传算法的主要方法如下：首先，将种群中的个体作为对象，进行一系列的变异、 交叉、选择等操作。其次，利用遗传操作促进群体不断的进化，最终产生最优的 个体，最后，结合个体对于环境的适应程度选择最优良的个体，为其创造机会繁 衍后代。遗传算法程序如下：选择合适的编码策略，确定遗传策略和适应度函数。遗传策略包含种群的选择、大小、交叉概率、变异方法、变异概率等遗传参数； 利用编码策略，将特征集变为位串结构；构建初始化群体；计算整个群体的个体 适应度；结合遗传策略，将交叉、选择等作用在群体中，产生下一代群体；判别 群体性能是否到达某一标准，假若不满足将回到遗传策略阶段。 2.2 k-近邻法 k-nearest neighbor(k-近邻法)被广泛运用在无指导、基于实例的学习方法中， 可以实现线性不可分的样本识别，在之前并不了解待分样本的分布函数。当前被 广泛应用的k-近邻法主要是将待分类样本为重点形成超球体，同时扩展超球的半 径一直到球内包含着K个已知模式的样本，判别k个邻近样本属于哪一种。其主 要分类算法如下：设有c个类别，分别是w1,w2,w3,...,wc,i=1,2,3,...,c.测试样本x

移动商务模式设计

P9两家法则：随着市场得成熟与稳定，人们往往只能记住两个品牌，称为两家法则. P9 两家法则得具体理解。如什么情况下就是两家法则. P17 目前,作为我国第一大上网终端就是智能手机 P３0用户规模就是决定互联网公司成败得首要因素 P3１移动互联网商业模式得竞争实际上就就是客户体验得竞争 P12 碎片化时间: 当人们在等候或者其她得时间空余期间形成得无聊与零碎得时间。 P13长尾理论：商业与文化得未来不在热门产品，不在传统需求曲线得头部，而在需求曲线中那条无穷长得尾巴。 P13碎片化需求得表现 1.首先表现在需求得长尾化特征。 2.碎片化需求要求走短、快、精、微路线，以满足用户得随时随地碎片化需求。 3.碎片化需求决定了客户体验成为决定性得力量 4.碎片化得需求与社交、基于位置服务得结合表现出巨大得市场。 P17 移动互联网未来发展得四大趋势 1.移动互联网商业价值进一步凸显,产业规模将再创新高 2.移动互联网应用蓬勃发展，SoｌomoEc趋势明显 3.传统互联网企业加快移动互联网布局，移动互联网市场竞争更为激烈 4.移动互联网与云计算融合开创移动云服务新时代 Ｐ１9以社交+位置+移动＋电子商务委特征得SOlomoＥｃ趋势明显。 P24平台就是移动互联网最大得特征 Ｐ2５移动互联网商业模式必须满足三个必要条件: 1.商业模式以打造平台为目标，建立价值网络至关重要 2.商业模式就是由多种因素组成得整体,并具有一定得结构 3.各组成要素之间具有内在得联系，相互作用，形成一个良性循环. P2６:战略定位:企业面对移动互联网诸多机会时确定企业在市场得定位，明确企业为哪些客户服务，提供什么产品,坚持有所为,有所不为，就是企业聚焦重点，集中资源。 Ｐ2７社会化营销：移动互联网企业利用狐狸爱我,微博等社会化新媒体进行产品分销，开展与客户互动，想客户进行产品推广与品牌传播,建立与维护客户关系;同时通过社会化媒体了解客户得需求与反馈. P２7 盈利模式：企业成功地为价值链各方创造价值并满足客户需求而获得收入. P2７成功得商业模式应具有得特征 1.成功得商业模式就是难以模仿得. 2.成功得商业模式能提供独特价值。 3.成功得商业模式就是务实得。 4.成功得商业模式就是简洁得. 移动互联网商业模式能否取得成功最关键得因素就就是用户规模. P2９移动互联网商业模式成功得关键标准 1.能否形成庞大得用户规模及用户黏性。 2.能否为用户提供良好得客户体验。 3.能否打造良好发展得产业生态系统。 4.能否形成可持续得盈利模式。 P３4掌握依据技术创新与商业模式创新得关系矩阵判断企业得创新就是什么类型. P３５商业模式创新与技术创新得关系就是彼此联系,相互依存 P4３价值：人们自愿付出代价以获取得个性化效用,通俗地说,就就是“对我有没有，付

模式识别习题及答案

第一章 绪论 1.什么是模式？具体事物所具有的信息。 模式所指的不是事物本身，而是我们从事物中获得的___信息__。 2.模式识别的定义？让计算机来判断事物。 3.模式识别系统主要由哪些部分组成？数据获取—预处理—特征提取与选择—分类器设计/ 分类决策。 第二章 贝叶斯决策理论 1.最小错误率贝叶斯决策过程？ 答：已知先验概率，类条件概率。利用贝叶斯公式 得到后验概率。根据后验概率大小进行决策分析。 2.最小错误率贝叶斯分类器设计过程？ 答：根据训练数据求出先验概率 类条件概率分布 利用贝叶斯公式得到后验概率 如果输入待测样本X ，计算X 的后验概率根据后验概率大小进行分类决策分析。 3.最小错误率贝叶斯决策规则有哪几种常用的表示形式？ 答： 4.贝叶斯决策为什么称为最小错误率贝叶斯决策？ 答：最小错误率Bayes 决策使得每个观测值下的条件错误率最小因而保证了（平均）错误率 最小。Bayes 决策是最优决策：即，能使决策错误率最小。 5.贝叶斯决策是由先验概率和（类条件概率）概率，推导（后验概率）概率，然后利用这个概率进行决策。 6.利用乘法法则和全概率公式证明贝叶斯公式 答：∑====m j Aj p Aj B p B p A p A B p B p B A p AB p 1) ()|()() ()|()()|()(所以推出贝叶斯公式 7.朴素贝叶斯方法的条件独立假设是（P(x| ωi) =P(x1, x2, …, xn | ωi) = P(x1| ωi) P(x2| ωi)… P(xn| ωi)） 8.怎样利用朴素贝叶斯方法获得各个属性的类条件概率分布？ 答：假设各属性独立，P(x| ωi) =P(x1, x2, …, xn | ωi) = P(x1| ωi) P(x2| ωi)… P(xn| ωi) 后验概率：P(ωi|x) = P(ωi) P(x1| ωi) P(x2| ωi)… P(xn| ωi) 类别清晰的直接分类算，如果是数据连续的，假设属性服从正态分布，算出每个类的均值方差，最后得到类条件概率分布。 均值：∑==m i xi m x mean 11)( 方差：2)^(11)var(1∑=--=m i x xi m x 9.计算属性Marital Status 的类条件概率分布 给表格计算，婚姻状况几个类别和分类几个就求出多少个类条件概率。 ???∈>=<2 11221_,)(/)(_)|()|()(w w x w p w p w x p w x p x l 则如果∑==21 )()|()()|()|(j j j i i i w P w x P w P w x P x w P 2,1),(=i w P i 2,1),|(=i w x p i ∑==2 1)()|()()|()|(j j j i i i w P w x P w P w x P x w P ∑=== M j j j i i i i i A P A B P A P A B P B P A P A B P B A P 1) ()| ()()|()()()|()|(