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Lecture2018_01_基于实例的学习_II1

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–引言– 最近邻规则 (Nearest Neighbor Rule)• 非线性回归模型• 密度估计问题的引出• Kernels• 瓦森-纳达拉亚估计器(Wats

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机器学习与数据科学

Machine Learning and Data Science

主讲: 李春光

www.pris.net.cn/teacher/lichunguang

模式识别与智能系统实验室

信息与通信工程学院网络搜索教研中心

北京邮电大学

机器学习与数据科学- Machine Learning & Data Science 模式识别与智能系统实验室

专题一：基于实例的学习

• 内容提要

– 引言

– 最近邻规则 (Nearest Neighbor Rule)

• 非线性回归模型

– 帕森窗(Parzen Windows)

• Kernels

•瓦森-纳达拉亚估计器(Watson-Nadaraya Estimator)

– 应用问题举例:

• MNIST数据集 / VOC 与 BoW模型

机器学习与数据科学- Machine Learning & Data Science 模式识别与智能系统实验室

基于记忆的学习

• 查表法(Table lookup)

– 数据库查询

– 手机黑白名单

• 不具备泛化能力

• 不是学习的过程

– 没有学习能力！

• 基于记忆的学习

– 在记住的基础上，还要“学习”

• 具备泛化能力

– Lazy learning

机器学习与数据科学- Machine Learning & Data Science 模式识别与智能系统实验室

最近邻(1-NN:Nearest Neighbor)规则

• 最近邻规则

– 局部邻域定义为与测试向量x最邻近的训练样

本，即

其中

– 把x的响应y定义为

其中

{

}

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xx x

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, ,...,

X = xx x

训练样本:

机器学习与数据科学- Machine Learning & Data Science 模式识别与智能系统实验室

k近邻(k-NN)规则

•k近邻规则

– 局部邻域定义为与测试向量x最邻近的k个训练样本，

即

其中

– 把x的响应y定义为

• 回归问题:

• 分类问题:

–使用多数表决规则，使用表决获胜的类别来定义x的类别

{

}

, ,...,

X∈=xxxx

()

(

)

min d ,

N =

xxx

()

∈

∑

()

(

)

(

)

{

}

11 2 2

, , , ,..., ,

yy y

xx x

{

}

, ,...,

X = xx x

训练样本:

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