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1、牛刀小试：查异辨花,牛刀小试：查异辨花,牛刀小试：查异辨花,牛刀小试：查异辨花CONTENTS1分类任务介绍2提取分类任,/01,分类任务介绍,/01分类任务介绍,4,分类任务介绍,人工智能系统处理的是各种各样的数据:图像、声音、文字、视频等等；数据(data) 是信息的载体；分类(classification)就是要根据所给数据的不同特点，判断它属于哪个类别。,4鸢尾花的花瓣鲜艳美丽，叶片青翠碧绿，让人赏心悦目；一个简单,5,分类任务介绍,变色鸢尾,山鸢尾,分类流程,首先提取鸢尾花的特征；然后将特征输入到训练好的分类器中；分类器就能够根据特征做出预测，输出鸢尾花的品种。,5变色鸢尾有较大的花
2、瓣，而山鸢尾的花瓣较小；分类器（clas,/02,提取分类任务中的特征,/02提取分类任务中的特征,7,提取分类任务中的特征,得到可以被人工智能系统所使用的特征；用花瓣的长度和宽度作为鸢尾花的特征，可以让分类器有效地分类,特征是在分类器乃至于所有人工智能系统中非常重要的概念；不同的特征对于分类器的准确分类会有很大的影响。,需要根据物体和数据本身具有的特点，考虑不同类别之间的差异，并在此基础上设计出有效的特征；特征的质量很大程度上决定了分类器最终分类效果的好坏。,7特征特征指可以对事物的某些方面的特点进行刻画的数字或者属性,8,提取分类任务中的特征,特征点和特征空间,有了特征的向量表示之后，可以
3、把特征向量表示在直角坐标系中；坐标系中表示特征向量的点被称为特征点，所有这些特征点构成的空间称为特征空间；对于任意维数的特征空间，我们都可以使用特征点之间的距离来衡量物体之间的相似程度。,8特征向量提取分类任务中的特征特征点和特征空间有了特征的向,/03,分类器介绍,/03分类器介绍,10,分类器介绍,10定义鸢尾花分类问题实际情况分类器介绍,11,分类器介绍,人工智能的学习过程被称为训练(training)，考试过程被称为测试(testing，解决实际问题的过程，被称为应用(application)。,表一：训练集和测试集,在一个数据集上，使用不同的算法可能会获得不同的分类器，需要设计一个算
4、法以获得性能好的分类器；下图是分类的三种情况，这里将表示为山鸢尾，将表示为变色鸢尾：,1101训练分类器分类器介绍人工智能的学习过程被称为训练(t,12,分类器介绍,机器学习的三种主要的学习方式,1202感知器分类器介绍010203监督学习无监督学习强化学,13,分类器介绍,感知器（perceptron）是一种训练线性分类器的算法，由费兰克罗森布拉特基于MPC神经元模型提出，感知器可以看作一个处理二分类问题的算法。,感知器模型结构,1302感知器分类器介绍感知器（perceptron）是一种,14,分类器介绍,优化(optimization)就是调整分类器的参数，使得损失函数最小的过程；通过一个直观的例子来理解优化过程，损失函数的最小点就是该函数值的最小点也就是函数的全局最低点。,1402感知器分类器介绍优化(optimization)就是,15,分类器介绍,支持向量机(support vector machine，SVM)是在特征空间上分类间隔最大的分类器，它与感知器一样，是对两个类别进行分类。,1503支持向量机分类器介绍支持向量机(support ve,/04,分类器的测试和应用,/04分类器的测试和应用,17,分类器的测试和应用,17在分类器的测试阶段，它会面对批测试数据并要对每一个测试样,第二讲结束,第二讲结束,
