龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/5911232891.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
类器进行投票。他适用于不稳定的学习过程，即数据集的一个小变动会产生大的差别，例如决策树、多层感知器。 6. Boosting 方法：它能提高弱分类器的性能。它是带权值的抽样，改变数据对象的权值，分类好的数据给与小权值，分类不好的数据给与大权值，最终集成分类结果用加权投票的方法。 7. 一些经验： a 如果分类器不稳定用 bagging。 b 如果分类器稳定且简单用 boosting。 c 如果分类器稳定且复杂用随机注入。 d 如果数据有很多类，但是分类器只能处理两个类时，用错误纠正编码。 8. 为什么集成学习有效： a 从统计学角度来说当假设空间很大时，有可能有一些假设有着相同的精度，单一的学习器只能找出他们中的一个假设。然而集成多个假设就有可能找到最可能的假设。 b 从计算角度来讲，很多单一学习算法都只能找到一个局部最优假设，当数据集很大时，可能很难找到一个最优假设，集成学习可以从多个起始点去局部逼近，这样就有可能得到一个全局最优的假设。 c 从表示角度来说，很多情况下最好的假设并不存在于假设空间中，当用集成方法对多个假设空间加权集成时就有可能突破假设空间找到最符合的假设。第十一章聚类分析 1. 什么叫聚类分析：从给定对象中找出一些簇，使在同一簇中的对象要相似，类与类之间的对象要不相似。我们希望类内部越紧越好，类之间界限要越明显越好。 2. 聚类的三类方法和其代表算法思想： a 分层聚类：簇之间是一个嵌套的形式，没有必要定义有多少个类，需要几个都可以。且他可以定义多个含义，具体含义和问题有关。两种方法：聚合方法：每个数据点都看为一个类，两两合并直到合并为一个类。分裂方法：将所有的对象看做一个簇，分类直到每个类里包含一个点时停下。此方法一旦将两个簇合并后就不能再更改，它也没有定义一个明确的目标函数，即不是全局最优化；每种方法都有各种缺点。 b 分区聚类：一个数据对象只属于一个簇。 K-means：1. 随机选择 k 个点作为初始中心点。 2. 计算每个点到不同中心点的距离，将点划分到几个簇里。 3. 重新计算每个簇的中心点。 4. 重复簇的划分直到簇的分布基本不变时停止。 c 基于密度的聚类：对类的定义不同，他认为类是由一些密集的点组成，这些密集的点被一些稀疏的点分开。 DBSCAN：认为类是基于密度的，它认为一个簇是由密度连接的点组成的最大的集合。 3. 层次局类中计算距离的方法： a 两簇之间的最近距离：可以划分大小不同的类；对噪声和例外点敏感。 b 两簇之间的最远距离：
KDD Cup 1999 Data Data Set(知识发现和数据挖掘 杯1999数据集) 数据摘要： This is the data set used for The Third International Knowledge Discovery and Data Mining Tools Competition, which was held in conjunction with KDD-99 中文关键词： 多变量,分类,知识发现和数据挖掘,UCI, 英文关键词： Multivariate,Classification,KDD,UCI, 数据格式： TEXT 数据用途： This data set is used for classification. 数据详细介绍：
KDD Cup 1999 Data Data Set Abstract: This is the data set used for The Third International Knowledge Discovery and Data Mining Tools Competition, which was held in conjunction Data Set Information: Please see task description. Relevant Papers: Salvatore J. Stolfo, Wei Fan, Wenke Lee, Andreas Prodromidis, and Philip K. Chan. Cost-based Modeling and Evaluation for Data Mining With Application to Fraud and Intrusion Detection: Results from the JAM Project. [Web Link] 数据预览：
数据挖掘分类算法比较 分类是数据挖掘、机器学习和模式识别中一个重要的研究领域。通过对当前数据挖掘中具有代表性的优秀分类算法进行分析和比较，总结出了各种算法的特性，为使用者选择算法或研究者改进算法提供了依据。 一、决策树（Decision Trees） 决策树的优点： 1、决策树易于理解和解释.人们在通过解释后都有能力去理解决策树所表达的意义。 2、对于决策树，数据的准备往往是简单或者是不必要的.其他的技术往往要求先把数据一般化，比如去掉多余的或者空白的属性。 3、能够同时处理数据型和常规型属性。其他的技术往往要求数据属性的单一。 4、决策树是一个白盒模型。如果给定一个观察的模型，那么根据所产生的决策树很容易推出相应的逻辑表达式。 5、易于通过静态测试来对模型进行评测。表示有可能测量该模型的可信度。 6、在相对短的时间内能够对大型数据源做出可行且效果良好的结果。 7、可以对有许多属性的数据集构造决策树。 8、决策树可很好地扩展到大型数据库中，同时它的大小独立于数据库的大小。 决策树的缺点： 1、对于那些各类别样本数量不一致的数据，在决策树当中,信息增益的结果偏向于那些具有更多数值的特征。 2、决策树处理缺失数据时的困难。 3、过度拟合问题的出现。 4、忽略数据集中属性之间的相关性。 二、人工神经网络 人工神经网络的优点：分类的准确度高,并行分布处理能力强,分布存储及学习能力强，对噪声神经有较强的鲁棒性和容错能力，能充分逼近复杂的非线性关系，具备联想记忆的功能等。 人工神经网络的缺点：神经网络需要大量的参数，如网络拓扑结构、权值和阈值的初始值；不能观察之间的学习过程，输出结果难以解释，会影响到结果的可信度和可接受程度；学习时间过长,甚至可能达不到学习的目的。
一、引言 数据挖掘（也称为“数据库中的知识发现”）是数据库和信息决策领域最前沿的研究方向之一。数据 挖掘能够揭示隐藏的模式和关系。 从技术角度来看，数据挖掘是指从数据中提取隐含的，人们事先不知道的，但又是潜在有用的信息和知识的过程。从商业角度看，数据挖掘是按企业既定的业务目标，对大量的企业数据进行探索和分析，揭示隐藏的、未知的或验证已知的规律性，并进一步将其模型化的方法。ＭｅｔａＧｒｏｕｐ曾对数据挖掘做出这样的评论：“全球重要的企业、组织会发现，到２１世纪数据挖掘技术将 是他们商业成功与否的至关重要的影响因素。 ”数据挖掘是２０世纪８０年代投资人工智能研究项目失败后，人工智能转入实际应用时提出的［２］。它是一个很有应用价值的新领域，融合了数据库、人工智能、机 器学习、 统计学等多个领域的理论和技术。数据挖掘是一个复杂的过程，需要多步迭代。一般的数据挖掘过程第一步是分析数据的选择，通常使用合适的历史数据；然后，对数据进行清理和预处理，清除数据之间的差异和不一致性；接着，对数据集进行分析，得到所要的可解释模式并验证模式的一般性，这样才能达到指导商业行为或辅助科学研究的目的。数据挖掘过程可以通过不断地迭代，得到最终的有意义的知识。 基于机器学习的模式识别算法限制较少，并且 产生的模式很容易理解。 因此在数据挖掘领域，机器学习方法以其强大的处理不同类型数据的能力和商业应用的巨大潜力日益受到该领域学术界和商业界的重视。用于数据挖掘的各种机器学习算法都有各自的特点，因此了解它们的优缺点将有助于我们在特定的应用中选择合适的技术，这篇文章的目的就是试图分析在数据挖掘中各种机器学习技术的作用。 二、机器学习的概念与发展 机器学习是一种使获取知识自动化的计算方法的学习。机器学习的研究史大致经历了四个阶段： 第一个阶段，２０世纪５０年代的神经模拟和决策理论技术，学习系统在运行时还很少具有结构或知识。主要方法是建造神经网络和自组织学习系统，学习表现为阈值逻辑单元传送信号的反馈调整。 第二个阶段，２０世纪６０年代早期开始研究面向概念的学习，即符号学习。使用的工具是语义网络 或谓词逻辑。 在概念获取中，学习系统通过分析相关概念的大量正例和反例来构造概念的符号表示。 第三阶段，开始于２０世纪７０年代中期，研究活动日趋兴旺，各种学习方法不断推出，实验系统大量涌现，机器学习成为人工智能的一个独立研究领域。 第四阶段，从２０世纪８０年代中后期到现在，进入到自动化及模式识别等领域，各种学习方法开始继承，多策略学习已经使学习系统愈具应用价值，开始从实验室走向应用领域。而运用机器学习的数据挖掘在商业领域中的应用则是最好的例子。 三、机器学习方法的分类 数据挖掘中使用的机器学习技术主要有以下五种［１］。 （一）规则归纳（ｒｕｌｅｉｎｄｕｃｔｉｏｎ）：规则归纳从训练集中产生一棵决策树或一组决策规则来进行分类。决策树可以转化成一组规则，分类规则通常用析取范式表示。规则归纳主要优点是处理大数据集的能力强，适合分类和预测型的任务，结果易于解释，技术上易于实施。 （二）神经网络（ｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓ）：神经网络由类似人脑神经元的处理节点组成，输入节点通过隐藏节点与输出节点相连接从而组成一个多层网络结构，由相互连接的输入层、中间层、输出层组成。神经网络通过对历史样本数据进行反复的网络训练来学 机器学习在数据挖掘中的应用 梁晓音 （广西经济管理干部学院，广西南宁５３０００７） ［摘要］本文的目的是阐述数据挖掘中机器学习的作用。数据挖掘在商业领域得到了广泛的应用， 而机器学习可以进行数据分析和模式发现，从而在数据挖掘应用中扮演了一个关键的角色。了解各个机器学习技术的优缺点有助于我们在具体的应用中选择合适的方法。因此，本文对机器学习技术进行了总结和分析，并讨论了它们在数据挖掘中的优缺点。 ［关键词］机器学习； 数据挖掘；任务类型计算机与信息技术２００８第１１期总第９５期 广西质量监督导报 ３８
Python数据挖掘与机器学习实战—选题大纲（一组一章，第一章除外）
或从下列选题中选择：（除第1讲） 选题名称内容结构内容要求 第1讲 机器学习与Python库（该讲不可选）解释器Python3.6与IDE：Anaconda/Pycharm 1.Python基础：列表/元组/字典/类/文件 2.numpy/scipy/matplotlib/panda 的介绍和典型使用 3.多元高斯分布 4.典型图像处理 5.scikit-learn的介绍和典型使用 6.多种数学曲线 7.多项式拟合 8.快速傅里叶变换FFT 9.奇异值分解SVD 10.Soble/Prewitt/Laplacian算子 与卷积网络 代码和案例实践 1.卷积与(指数)移动平均线 2.股票数据分析 3.实际生产问题中算法和特征的关系 4.缺失数据的处理 5.环境数据异常检测和分析 第2讲回归线性回归 1.Logistic/Softmax回归 2.广义线性回归 3.L1/L2正则化 4.Ridge与LASSO 5.Elastic Net 6.梯度下降算法：BGD与SGD 7.特征选择与过拟合 8.Softmax回归的概念源头 9.最大熵模型 10.K-L散度 代码和案例实践 1.股票数据的特征提取和应用 2.泰坦尼克号乘客缺失数据处理和存活率 预测 3.环境检测数据异常分析和预测 4.模糊数据查询和数据校正方法 5.PCA与鸢尾花数据分类 6.二手车数据特征选择与算法模型比较 7.广告投入与销售额回归分析 8.鸢尾花数据集的分类
第3讲 决策树和随机森林熵、联合熵、条件熵、KL散度、互信息 1.最大似然估计与最大熵模型 2.ID3、C4.5、CART详解 3.决策树的正则化 4.预剪枝和后剪枝 5.Bagging 6.随机森林 7.不平衡数据集的处理 8.利用随机森林做特征选择 9.使用随机森林计算样本相似度 10.异常值检测 代码和案例实践 1.随机森林与特征选择 2.决策树应用于回归 3.多标记的决策树回归 4.决策树和随机森林的可视化 5.社会学人群收入预测 6.葡萄酒数据集的决策树/随机森林分类 7.泰坦尼克乘客存活率估计 第4讲SVM 线性可分支持向量机 1.软间隔 2.损失函数的理解 3.核函数的原理和选择 4.SMO算法 5.支持向量回归SVR 6.多分类SVM 代码和案例实践： 1.原始数据和特征提取 2.调用开源库函数完成SVM 3.葡萄酒数据分类 4.数字图像的手写体识别 5.MNIST手写体识别 6.SVR用于时间序列曲线预测 7.SVM、Logistic回归、随机森林三者的 横向比较 第5讲聚类各种相似度度量及其相互关系 1.Jaccard相似度和准确率、召回率 2.Pearson相关系数与余弦相似度 3.K-means与K-Medoids及变种 4.AP算法(Sci07)/LPA算法及其应用 5.密度聚类DBSCAN/DensityPeak(Sci14) 6.谱聚类SC 7.聚类评价和结果指标 代码和案例实践： 1.K-Means++算法原理和实现 2.向量量化VQ及图像近似 3.并查集的实践应用 4.密度聚类的异常值检测 5.谱聚类用于图片分割 第6讲 隐马尔科夫模型 HMM 主题模型LDA 1.词潜入和word2vec 2.前向/后向算法 3.HMM的参数学习 4.Baum-Welch算法详解 5.Viterbi算法详解 6.隐马尔科夫模型的应用优劣比较 7.共轭先验分布 https://www.doczj.com/doc/5911232891.html,place平滑 9.Gibbs采样详解 代码和案例实践： 1.敏感话题分析 2.网络爬虫的原理和代码实现 3.LDA开源包的使用和过程分析 4.HMM用于中文分词
机械系统动力学 简化串联机器人的运动学与动力学仿真分析 学院：机械工程学院 专业：机械设计制造 及其自动化 学生姓名： 学号： 指导教师： 完成日期： 2015.01.09
摘要 在机器人研究中，串联机器人研究得较为成熟，其具有结构简单、成本低、控制简单、运动空间大等优点，已成功应用于很多领域。本文在ADAMS 中用连杆模拟两自由度的串联机器人（机械臂），对其分别进行运动学分析、动力学分析。得出该机构在给出工作条件下的位移、速度、加速度曲线和关节末端的运动轨迹。 关键词：机器人；ADAMS；曲线；轨迹 一、ADAMS软件简介 ADAMS，即机械系统动力学自动分析(Automatic Dynamic Analysis of Mechanical Systems)，该软件是美国MDI公司(Mechanical Dynamics Inc.) (现已并入美国MSC公司)开发的虚拟样机分析软件。目前，ADAMS已经被全世界各行各业的数百家主要制造商采用。ADAMS软件使用交互式图形环境和零件库、约束库、力库，创建完全参数化的机械系统几何模型，其求解器采用多刚体系统动力学理论中的拉格朗日方程方法，建立系统动力学方程，对虚拟机械系统进行静力学、运动学和动力学分析，输出位移、速度、加速度和反作用力曲线。ADAMS软件的仿真可用于预测机械系统的性能、运动范围、碰撞检测、峰值载荷以及计算有限元的输入载荷等。 二、简化串联机器人的运动学仿真 （1）启动ADAMS/View。 在欢迎对话框中选择新建模型，模型取名为robot，并将单位设置为MMKS，然后单击OK。 （2）打开坐标系窗口。 按下F4键，或者单击菜单【View】→【Coordinate Window】后，打开坐标系窗口。当鼠标在图形区移动时，在坐标窗口中显示了当前鼠标所在位置的坐标值。
https://www.doczj.com/doc/5911232891.html, 机器学习和数据挖掘的联系与区别_光环大数据培训 光环大数据培训机构了解到，从数据分析的角度来看，数据挖掘与机器学习有很多相似之处，但不同之处也十分明显，例如，数据挖掘并没有机器学习探索人的学习机制这一科学发现任务，数据挖掘中的数据分析是针对海量数据进行的，等等。从某种意义上说，机器学习的科学成分更重一些，而数据挖掘的技术成分更重一些。 机器学习(Machine Learning，ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。其专门研究计算机是怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构，使之不断改善自身的性能。 数据挖掘是从海量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。数据挖掘中用到了大量的机器学习界提供的数据分析技术和数据库界提供的数据管理技术。 学习能力是智能行为的一个非常重要的特征，不具有学习能力的系统很难称之为一个真正的智能系统，而机器学习则希望(计算机)系统能够利用经验来改善自身的性能，因此该领域一直是人工智能的核心研究领域之一。在计算机系统中，“经验”通常是以数据的形式存在的，因此，机器学习不仅涉及对人的认知学习过程的探索，还涉及对数据的分析处理。实际上，机器学习已经成为计算机数据分析技术的创新源头之一。由于几乎所有的学科都要面对数据分析任务，因此机
https://www.doczj.com/doc/5911232891.html, 器学习已经开始影响到计算机科学的众多领域，甚至影响到计算机科学之外的很多学科。机器学习是数据挖掘中的一种重要工具。然而数据挖掘不仅仅要研究、拓展、应用一些机器学习方法，还要通过许多非机器学习技术解决数据仓储、大规模数据、数据噪声等实践问题。机器学习的涉及面也很宽，常用在数据挖掘上的方法通常只是“从数据学习”。然而机器学习不仅仅可以用在数据挖掘上，一些机器学习的子领域甚至与数据挖掘关系不大，如增强学习与自动控制等。所以笔者认为，数据挖掘是从目的而言的，机器学习是从方法而言的，两个领域有相当大的交集，但不能等同。 典型的数据挖掘和机器学习过程 下图是一个典型的推荐类应用，需要找到“符合条件的”潜在人员。要从用户数据中得出这张列表，首先需要挖掘出客户特征，然后选择一个合适的模型来进行预测，最后从用户数据中得出结果。 把上述例子中的用户列表获取过程进行细分，有如下几个部分。 业务理解：理解业务本身，其本质是什么?是分类问题还是回归问题?数据怎么获取?应用哪些模型才能解决? 数据理解：获取数据之后，分析数据里面有什么内容、数据是否准确，为下
机器学习的定义 从广义上来说，机器学习是一种能够赋予机器学习的能力以此让它完成直接编程无法完成的功能的方法。但从实践的意义上来说，机器学习是一种通过利用数据，训练出模型，然后使用模型预测的一种方法。 机器学习的范围 其实，机器学习跟模式识别，统计学习，数据挖掘，计算机视觉，语音识别，自然语言处理等领域有着很深的联系。 从范围上来说，机器学习跟模式识别，统计学习，数据挖掘是类似的，同时，机器学习与其他领域的处理技术的结合，形成了计算机视觉、语音识别、自然语言处理等交叉学科。因此，一般说数据挖掘时，可以等同于说机器学习。同时，我们平常所说的机器学习应用，应该是通用的，不仅仅模式识别 模式识别=机器学习。两者的主要区别在于前者是从工业界发展起来的概念，后者则主要源自计算机学科。在著名的《Pattern Recognition And Machine Learning》这本书中，Christopher M. Bishop在开头是这样说的“模式识别源自工业界，而机器学习来自于计算机学科。不过，它们中的活动可以被视为同一个领域的两个方面，同时在过去的10年间，它们都有了长足的发展”。 数据挖掘 数据挖掘=机器学习+数据库。这几年数据挖掘的概念实在是太耳熟能详。几乎等同于炒作。但凡说数据挖掘都会吹嘘数据挖掘如何如何，例如从数据中挖出金子，以及将废弃的数据转化为价值等等。但是，我尽管可能会挖出金子，但我也可能挖的是“石头”啊。这个说法的意思是，数据挖掘仅仅是一种思考方式，告诉我们应该尝试从数据中挖掘出知识，但不是每个数据都能挖掘出金子的，所以不要神话它。一个系统绝对不会因为上了一个数据挖掘模块就变得无所不能(这是IBM最喜欢吹嘘的)，恰恰相反，一个拥有数据挖掘思维的人员才是关键，而且他还必须对数据有深刻的认识，这样才可能从数据中导出模式指引业务的改善。大部分数据挖掘中的算法是机器学习的算法在数据库中的优化。 统计学习 统计学习近似等于机器学习。统计学习是个与机器学习高度重叠的学科。因为机器学习中的大多数方法来自统计学，甚至可以认为，统计学的发展促进机器学习的繁荣昌盛。例如著名的支持向量机算法，就是源自统计学科。但是在某种程度上两者是有分别的，这个分别在于：统计学习者重点关注的是统计模型的发展与优化，偏数学，而机器学习者更关注的是能够解决问题，偏实践，因此机器学习研究者会重点研究学习算法在计算机上执行的效率与准确性的提升。 计算机视觉 计算机视觉=图像处理+机器学习。图像处理技术用于将图像处理为适合进入机器学习模型中的输入，机器学习则负责从图像中识别出相关的模式。计算机视觉相关的应用非常的多，例如百度识图、手写字符识别、车牌识别等等应用。这个领域是应用前景非常火热的，同时也是研究的热门方向。随着机器学习的新领域深
机器人动力学研究的典型方法和应用 （燕山大学 机械工程学院） 摘 要：本文介绍了动力学分析的基础知识，总结了机器人动力学分析过程中比较常用的动力学分析的方法：牛顿—欧拉法、拉格朗日法、凯恩法、虚功原理法、微分几何原理法、旋量对偶数法、高斯方法等，并且介绍了各个方法的特点。并通过对PTl300型码垛机器人弹簧平衡机构动力学方法研究，详细分析了各个研究方法的优越性和方法的选择。 前 言：机器人动力学的目的是多方面的。机器人动力学主要是研究机器人机构的动力学。机器人机构包括机械结构和驱动装置，它是机器人的本体，也是机器人实现各种功能运动和操作任务的执行机构，同时也是机器人系统中被控制的对象。目前用计算机辅助方法建立和求解机器人机构的动力学模型是研究机器人动力学的主要方法。动力学研究的主要途径是建立和求解机器人的动力学模型。所谓动力学模指的是一组动力学方程（运动微分方程），把这样的模型作为研究力学和模拟运动的有效工具。 报告正文： （1）机器人动力学研究的方法 1）牛顿—欧拉法 应用牛顿—欧拉法来建立机器人机构的动力学方程，是指对质心的运动和转动分别用牛顿方程和欧拉方程。把机器人每个连杆（或称构件）看做一个刚体。如果已知连杆的表征质量分布和质心位置的惯量张量，那么，为了使连杆运动，必须使其加速或减速，这时所需的力和力矩是期望加速度和连杆质量及其分布的函数。牛顿—欧拉方程就表明力、力矩、惯性和加速度之间的相互关系。 若刚体的质量为m ，为使质心得到加速度a 所必须的作用在质心的力为F ，则按牛顿方程有：ma F = 为使刚体得到角速度ω、角加速度εω= 的转动，必须在刚体上作用一力矩M ， 则按欧拉方程有：εωI I M += 式中，F 、a 、M 、ω、ε都是三维矢量；I 为刚体相对于原点通过质心并与刚
完成时间：2012.6 数据库课程设计文档 电院综合测评系统 *** ***
目录 1. 系统需求分析 (1) 1.1电院综合测评现状及此系统的意义 (1) 1.2普通用户需求 (2) 1.3管理员需求 (2) 2. 系统结构设计 (3) 2.1 https://www.doczj.com/doc/5911232891.html,开发环境简述 (3) 2.2 E/R模型设计 (4) 2.3数据库模式 (5) 2.3.1用户信息：Student表 (5) 2.3.2项目信息：Item表 (5) 2.3.3项目参与信息：Participate 表 (6) 2.3.4项目冲突规则：Item_Rule表 (6) 2.3.5 Send_Message表 (6) 2.3.6 Recv_Message表 (7) 3. 图形用户界面设计 (8) 3.1登陆、登出界面及基本信息 (8) 3.2站内信的收发 (8) 3.3素拓项目信息 (11) 3.3.1普通用户 (11) 3.3.2管理员 (12) 3.4用户权限信息 (14) 4. 事务流程 (15) 4.1 L两类用户的公共部分 (15) 4.1.1个人信息 (15) 4.1.2站内信 (15) 4.2普通用户部分 (15) 4.3管理员部分 (16) 5. 测试数据 (17)
6. 参考资料 (18)
1.系统需求分析 1.1电院综合测评现状及此系统的意义 在当前上海交通大学电子信息与电气工程学院的素质综合测评体系中，学生最终的综合测评分数包含以下四个部分：学业成绩、素质拓展测评成绩、成果奖励成绩和违反校纪校规处罚，详细计算规则可参见《学生综合测评工作手册》。其中学业成绩可以直接从学校教务处的网站上获得，并不存在太多麻烦。而另外三个部分（在此我们将其合称为素拓部分）由于项目繁杂众多，每年在统计时耗时、耗力。目前电院在进行素拓部分分数统计时采用的方法相当笨拙，其流程大致如下： 1、每学期开学初汇总上学期所有学生的素拓项目 2、由各位思政老师和团委老师上传所有学生所参加过的项目以及对应的成绩至FTP 3、每个学生从FTP上寻找和自己相关的素拓项目，汇总后报告各自班长 4、每个班班长汇总各自班级的情况后在统一交给学院 5、学院得到所有学生的素拓分数后发放确认表格，由各个同学签名确认 如此流程存以下重大缺陷： 1、每个同学必须如海底捞针一般从近百个excel文件中寻找和自己相关的项目，效率极低。 2、从同学上报班长到最终确认政绩的过程缺乏监督，事实上虚报素拓项目完全无法被察觉， 例如每学期虚报参加社团者不计其数。 3、分数有改动时不得不上传带有版本号的不同表格文件，各种带有版本号的文件导致FTP上 的内容非常混乱，增加同学寻找有效信息的难度。 4、缺乏隐私保护，每个人的成绩暴露在所有同学的视线中（也许我们需要感谢这一缺陷使得 我们可以轻松拿到大量真实数据用于本系统测试）。 目前每个学期的素拓分数统计大约耗时3周左右，且经常出现项目遗漏之后无法弥补的悲剧。如此低效笨拙的做法在交大电院持续了那么多年，实在让人难以想象，这与国际一流学校的风范相去甚远。因此我们所设计的电院综合测评系统立志于让每个同学和老师高效完整每学期初的综合测评工作，更重要的是使整个流程规范化，弥补当前综合测评工作中可能存在的一些漏洞。 我们的整个系统的规则基于《电院本科生综合测评工作条例》和《学生综合测评工作手册》，在此不做赘述。 第1页
机器学习与数据挖掘 周志华 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室，南京210093 “机器学习”是人工智能的核心研究领域之一，其最初的研究动机是为了让计算机系统具有人的学习能力以便实现人工智能，因为众所周知，没有学习能力的系统很难被认为是具有智能的。目前被广泛采用的机器学习的定义是“利用经验来改善计算机系统自身的性能”[1]。事实上，由于“经验”在计算机系统中主要是以数据的形式存在的，因此机器学习需要设法对数据进行分析，这就使得它逐渐成为智能数据分析技术的创新源之一，并且为此而受到越来越多的关注。 “数据挖掘”和“知识发现”通常被相提并论，并在许多场合被认为是可以相互替代的术语。对数据挖掘有多种文字不同但含义接近的定义，例如“识别出巨量数据中有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程”[2]。其实顾名思义，数据挖掘就是试图从海量数据中找出有用的知识。大体上看，数据挖掘可以视为 机器学习和数据库的交叉，它主要利用机器 学习界提供的技术来分析海量数据，利用数 据库界提供的技术来管理海量数据。 因为机器学习和数据挖掘有密切的联 系，受主编之邀，本文把它们放在一起做一 个粗浅的介绍。 1 无处不在 随着计算机技术的飞速发展，人类收集数据、存储数据的能力得到了极大的提高，无论是科学研究还是社会生活的各个领域中都积累了大量的数据，对这些数据进行分析以发掘数据中蕴含的有用信息，成为几乎所有领域的共同需求。正是在这样的大趋势下，机器学习和数据挖掘技术的作用日渐重要，受到了广泛的关注。 例如，网络安全是计算机界的一个热门研究领域， 特别是在入侵检测方面，不仅有很多理论成果，还出现 了不少实用系统。那么，人们如何进行入侵检测呢？首 先，人们可以通过检查服务器日志等手段来收集大量的 网络访问数据，这些数据中不仅包含正常访问模式还包 含入侵模式。然后，人们就可以利用这些数据建立一个 可以很好地把正常访问模式和入侵模式分开的模型。这 样，在今后接收到一个新的访问模式时，就可以利用这 个模型来判断这个模式是正常模式还是入侵模式，甚至 判断出具体是何种类型的入侵。显然，这里的关键问题是如何利用以往的网络访问数据来建立可以对今后的访问模式进行分类的模型，而这正是机器学习
数据挖掘三大要素 目录 一、数据挖掘中的三种角色 (1) 1. D ATA A NALYZER：数据分析员。 (1) 2. R ESEARCH S CIENTIST：研究科学家。 (1) 3. S OFTWARE D EVELOPER：软件开发工程师。 (1) 二、数据的质量 (1) 案例一：数据的标准 (1) 案例二：数据的准确 (2) 三、数据的业务场景 (3) 四、数据的分析结果 (3) 五、总结 (4)
数据就像一个王座一样，象征着一种权力和征服，但登上去的路途一样令人胆颤。 一、数据挖掘中的三种角色 1.Data Analyzer：数据分析员。 这类人的人主要是分析数据的，从数据中找到一些规则，并且为了数据模型的找不同场景的Training Data。另外，这些人也是把一些脏数据洗干净的人。 2.Research Scientist：研究科学家。 这种角色主要是根据不同的需求来建立数据模型的。他们把自己戏称为不近人间烟火的奇异性物种，就像《生活大爆炸》里的那个Sheldon一样。这些人基本上玩的是数据上的科学。这种角色技术含量最难高。 3.Software Developer：软件开发工程师。 主要是把Scientist建立的数据模型给实现出来，交给Data Analyzer去玩。这些人通常更懂的各种机器学习的算法。 二、数据的质量 目前所流行的Buzz Word——大数据是相当误导人的。数据不分大小，只分好坏。 下面分几个案例来说明： 案例一：数据的标准 在Amazon里，所有的商品都有一个唯一的ID，叫ASIN——Amazon Single Identify Number，这个ID是用来标识商品的唯一性的（来自于条形码）。也就是说，无论是你把商品描述成什么样，只要ASIN一样，这就是完完全全一模一样的商品。 这样，就不像淘宝一样，当你搜索一个iPhone，你会出现一堆各种各样的iPhone，有的叫“超值iPhone”，有的叫“苹果iPhone”，有的叫“智能手机iPhone”，有的叫“iPhone白色/黑色”……，这些同一个商品不同的描述是商家为了吸引用户。但是带来的问题有两点： 1）用户体验不好。以商品为中心的业务模型，对于消费者来说，体验明显好于以商家为中心的业务模型。 2）只要你不能正确读懂（识别）数据，你后面的什么算法，什么模型统统没用。所以，只要你玩数据，你就会发现，如果数据的标准没有建立起来，干什么都没用。数据标准是数据质量的第一道关卡，没这个玩意，你就什么也别玩了。所谓
时间培训大纲内容 第一天上午 第一章 机器学习及数据挖掘 基础原理 1) 什么是机器学习？ 2) 什么是数据挖掘？ 3) 什么是大数据？ 4) 典型应用 5) 机器学习基本思想与原理 a) 假设空间 b) 主要流派 (机械学习/示教学习/类别学习/归纳学习) c) 归纳学习(有监督的学习/无监督的学习) 6) 机器学习应用的一般流程 (收集数据/准备数据/分析数据/训练/测试/应用) 7) 大数据下机器学习算法的特点 8)基础知识 a) 常见文本处理流程 (分词、词性标注、实体识别、句法分析、索引) b) 向量空间模型 c) 高维数据降维 c) 相似度计算方法 d) 基本概率统计知识 9) 常用工具
第一天下午 第二章 机器学习及数据挖掘 常用技术 1)分类方法 a)特征选择及降维 b)朴素贝叶斯 c)决策树 d)回归分类器 第二天上午 第二章 机器学习及数据挖掘 常用技术 e)中心向量法 f)KNN g)SVM h)线性分类器 2)分类的研究进展及趋势 a)大数据下的分类算法 b)情感分析 c)众包标注 第二天下午 第二章 机器学习及数据挖掘 常用技术 3)常见聚类算法 a)k-Means b)层次聚类 c)DBSCAN 4)聚类的研究进展及趋势 a)大数据下的聚类算法 b)Science上最新发表的聚类算法 c)社交网络中的社区发现
第三天上午 第二章 机器学习及数据挖掘 常用技术 5)回归算法 a)线性回归 b)Logistic回归 c)岭回归 d)Lasso回归 6)回归的研究进展及趋势 a)树回归 b)支持向量回归 第三天下午 第二章 机器学习及数据挖掘 常用技术 7)推荐算法 a)基于内容的推荐 b)基于协同的推荐 8)推荐的研究进展及趋势 c)社交化推荐
机器学习与数据挖掘姓名：xxx班级：计xxx学号：xxxxx
机器学习与数据挖掘 随着互联网突飞猛进的发展，数据总量呈爆炸式增长，数据量从TB级别升到ZB级别别IDC报告称，未来10年数据总量将会增加50倍，应对如此的数据总量，相应管理数据仓库的服务器将增加10倍。目前主流的软件已经无法在合理的时间内针对如此数量级别的数据进行撷取、管理、处理并整理成能为决策提供帮助的信息。美国政府率先提出并启动了“大数据研究和发展计划”，标志着大数据已上升到国家意志，大数据时代到来。 数据挖掘（英语：Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。 机器学习”是人工智能的核心研究领域之一，其最初的研究动机是为了让计算机系统具有人的学习能力以便实现人工智能，因为众所周知，没有学习能力的系统很难被认为是具有智能的。目前被广泛采用的机器学习的定义是“利用经验来改善计算机系统自身的性能”。事实上，由于“经验”在计算机系统中主要是以数据的形式存在的，因此机器学习需要设法对数据进行分析，这就使得它逐渐成为智能数据分析技术的创新源之一，并且为此而受到越来越多的关注。 “数据挖掘”和“知识发现”通常被相提并论，并在许多场合被认为是可以相互替代的术语。对数据挖掘有多种文字不同但含义接近的定义，例如“识别出巨量数据中有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程”。其实顾名思义，数据挖掘就是试图从海量数据中找出有用的知识。大体上看，数据挖掘可以视为机器学习和数据库的交叉，它主要利用机器学习界提供的技术来分析海量数据，利用数据库界提供的技术来管理海量数据。数据挖掘与机器学习的关系如图一所示： 数据挖掘 数据分析技术数据管理技术 机器学习数据库 图一数据挖掘与机器学习的关系 实际上，机器学习和数据挖掘技术已经开始在多媒体、计算机图形学、计算机网络乃至
数据挖掘机器学习总结 1 决策树算法 机器学习中，决策树是一个预测模型；它代表的是 对象属性值与对象值之间的一种映射关系。树中每个节 点表示某个对象，每个分叉路径则代表的某个可能的属 性值，而每个叶结点则对应具有上述属性值的子对象。 决策树仅有单一输出；若需要多个输出，可以建立独立 的决策树以处理不同输出。 从数据产生决策树的机器学习技术叫做决策树学习, 通俗说就是决策树。 决策树学习也是数据挖掘中一个普通的方法。在这里，每个决策树都表述了一种树型结构，它由它的分支 来对该类型的对象依靠属性进行分类。每个决策树可以 依靠对源数据库的分割进行数据测试。这个过程可以递 归式的对树进行修剪。当不能再进行分割或一个单独的 类可以被应用于某一分支时，递归过程就完成了。另外，随机森林分类器将许多决策树结合起来以提升分类的正 确率。决策树同时也可以依靠计算条件概率来构造。决策树如果依靠数学的计算方法可以取得更加理想的效果。 1.1 决策树的工作原理 决策树一般都是自上而下的来生成的。
选择分割的方法有多种，但是目的都是一致的，即对目标类尝试进行最佳的分割。 从根节点到叶子节点都有一条路径，这条路径就是一条“规则”。 决策树可以是二叉的，也可以是多叉的。 对每个节点的衡量： 1) 通过该节点的记录数； 2) 如果是叶子节点的话，分类的路径； 3) 对叶子节点正确分类的比例。 有些规则的效果可以比其他的一些规则要好。 1.2 ID3算法 1.2.1 概念提取算法CLS 1) 初始化参数C={E}，E包括所有的例子，为根； 2) 如果C中的任一元素e同属于同一个决策类则创建一个叶子节点YES终止；否则依启发式标准，选择特征Fi={V1, V2, V3,……, Vn}并创建判定节点，划分C 为互不相交的N个集合C1，C2，C3，……，Cn； 3) 对任一个Ci递归。 1.2.2 ID3算法 1) 随机选择C的一个子集W (窗口)； 2) 调用CLS生成W的分类树DT(强调的启发式标准在后)；
机器学习与数据挖掘的关系 在大多数非计算机专业人士以及部分计算机专业背景人士眼中，机器学习（Data Mining）以及数据挖掘（Machine Learning）是两个高深的领域。在笔者看来，这是一种过高瞻仰的习惯性错误理解（在这里我加了好多定语）。事实上，这两个领域与计算机其他领域一样都是在融汇理论和实践的过程中不断熟练和深入，不同之处仅在于渗透了更多的数学知识（主要是统计学），在后面的文章中我会努力将这些数学知识以一种更容易理解的方式讲解给大家。本文从基本概念出发浅析他们的关系和异同，不讲具体算法和数学公式。希望对大家能有所帮助。 一、概念定义机器学习（Machine Learning，ML）是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。其专门研究计算机是怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构，使之不断改善自身的性能。 数据挖掘是从海量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。数据挖掘中用到了大量的机器学习界提供的数据分析技术和数据库界提供的数据管理技术。 学习能力是智能行为的一个非常重要的特征，不具有学习能力的系统很难称之为一个真正的智能系统，而机器学习则希望（计算机）系统能够利用经验来改善自身的性能，因此该领域一直是人工智能的核心研究领域之一。在计算机系统中，经验通常是以数据的形式存在的，因此，机器学习不仅涉及对人的认知学习过程的探索，还涉及对数据的分析处理。实际上，机器学习已经成为计算机数据分析技术的创新源头之一。由于几乎所有的学科都要面对数据分析任务，因此机器学习已经开始影响到计算机科学的众多领域，甚至影响到计算机科学之外的很多学科。机器学习是数据挖掘中的一种重要工具。然而数据挖掘不仅仅要研究、拓展、应用一些机器学习方法，还要通过许多非机器学习技术解决数据仓储、大规模数据、数据噪声等实践问题。机器学习的涉及面也很宽，常用在数据挖掘上的方法
2019年数据挖掘机器学习总结 1决策树算法 机器学习中，决策树是一个预测模型；它代表的是对象属性值与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象，每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而每个叶结点则对应具有上述属性值的子对象。决策树仅有单一输出；若需要多个输出，可以建立独立的决策树以处理不同输出。 从数据产生决策树的机器学习技术叫做决策树学习,通俗说就 是决策树。 决策树学习也是数据挖掘中一个普通的方法。在这里，每个决策树都表述了一种树型结构，它由它的分支来对该类型的对象依靠属性进行分类。每个决策树可以依靠对源数据库的分割进行数据测试。这个过程可以递归式的对树进行修剪。当不能再进行分割或一个单独的类可以被应用于某一分支时，递归过程就完成了。另外，随机森林分类器将许多决策树结合起来以提升分类的正确率。决策树同时也可以依靠计算条件概率来构造。决策树如果依靠数学的计算方法可以取得更加理想的效果。 1.1决策树的工作原理
决策树一般都是自上而下的来生成的。 选择分割的方法有多种，但是目的都是一致的，即对目标类尝试进行最佳的分割。 从根节点到叶子节点都有一条路径，这条路径就是一条“规则”。 决策树可以是二叉的，也可以是多叉的。 对每个节点的衡量： 1)通过该节点的记录数； 2)如果是叶子节点的话，分类的路径； 3)对叶子节点正确分类的比例。 有些规则的效果可以比其他的一些规则要好。 1.2ID3算法
1.2.1概念提取算法CLS 1)初始化参数C={E}，E包括所有的例子，为根； 2)如果C中的任一元素e同属于同一个决策类则创建一个叶子节点YES终止；否则依启发式标准，选择特征Fi={V1,V2,V3,……,Vn}并创建判定节点，划分C为互不相交的N个集合C1，C2，C3，……，Cn； 3)对任一个Ci递归。 1.2.2ID3算法 1)随机选择C的一个子集W(窗口)； 2)调用CLS生成W的分类树DT(强调的启发式标准在后)； 3)顺序扫描C搜集DT的意外(即由DT无法确定的例子)； 4)组合W与已发现的意外，形成新的W； 5)重复2)到4)，直到无例外为止。