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数理统计在化学中的应用 第七章：机器学习基础
Keyyof MoeiveDepme of Ch $7.0什么是机器学习 A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P if its performance at tasks in T,as measured by P,improves with experience E Improve over task T' With respect to performance measurement P Based on experience E By Mitchell,T.(1997).Machine Learning.McGraw Hill. 振华制 数理统计在化学中的应用 2
李 振 华 制 造 $7.0 什么是机器学习 A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E Improve over task T With respect to performance measurement P Based on experience E By Mitchell, T. (1997). Machine Learning. McGraw Hill. 数理统计在化学中的应用 2
hng4iKqLahortryofMdenrCalsandhnwatreMateri冰，Deoat恤etofCheriy 机器学能干什么 模式积别 计算机视觉 自然语言处理 Pattern Recognition ⑧6大敢据 数据挖掘 大数据 统计学习 语音识别 自动驾驶 VOICE RECOGNITION Speak now Cancel 数理统计在化学中的应用 3 李振华制造
李 振 华 制 造 机器学习能干什么 数理统计在化学中的应用 3 计算机视觉 数 据 挖 掘 统计学习 语音识别 模式识别 自然语言处理 自动驾驶
KLaooy fMoyioviveDeparm of Ch 机器学习基本概念 数据集(data set) 样本：instance,sample,example 特征：feature,attribute,independent variable 特征的取值：attribute value 属性空间，样本空间：attribute space,sample space 特征向量：feature vector 输出，目标：target,.output,.response,.dependent variable 商品的需求量与消费者的平均收入、商品价格 output (y) 需求量(Y 100 75 80 70 50 特征1 收入(x) 1000 600 1200 500 300 input (x1,x2) 价格(x2) 5 7 6 6 8 特征2 振华制 数理统计在化学中的应用 造
李 振 华 制 造 机器学习基本概念 数据集(data set) 样本：instance, sample, example 特征：feature, attribute, independent variable 特征的取值：attribute value 属性空间，样本空间：attribute space, sample space 特征向量：feature vector 输出，目标：target, output, response, dependent variable 数理统计在化学中的应用 4 需求量(Y) 100 75 80 70 50 收入(x1 ) 1000 600 1200 500 300 价格(x2 ) 5 7 6 6 8 商品的需求量与消费者的平均收入、商品价格 output (y) input (x1 , x2 ) 特征1 特征2
KeyLoyfMave Demofh 数据集的柜阵表示： Matrix Vector:An nxl matrix Rnxm Rn 收入 价格 1000 1000 5 600 600 X1= 1200 7 y= X= 1200 500 6 105000 500 6 300 300 3 R5×2 576 X2 三 Matrix element 63 X:X第行第列的元 y:y第i个元 振华 数理统计在化学中的应用 5 造
李 振 华 制 造 Matrix ℝ𝑛×𝑚 数理统计在化学中的应用 5 𝐗 = 1000 5 600 7 1200 6 500 6 300 3 ℝ5×2 收入 价格 Vector: An n1 matrix 𝐱𝟐 = 5 7 6 6 3 𝐱𝟏 = 1000 600 1200 500 300 𝐲 = 100 75 80 70 50 ℝ𝑛 𝑋𝑖𝑗: X第i行第j列的元 Matrix element 𝑦𝑖 : y第i个元 数据集的矩阵表示：