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分布式图形实验:机器学习框架以及云技术中的数据挖掘

分布式图形实验:机器学习框架以及云技术中的数据挖掘
分布式图形实验:机器学习框架以及云技术中的数据挖掘

分布式图形实验:机器学习框架以及云技术

中的数据挖掘

摘要:

像MapReduce这类高级数据并行处理框架在对大规模数据处理系统的设计与实现进行简化的同时,并不能天然地或者高效的支持许多重要

的数据挖掘和机器学习算法,在此基础上构建的机器学习系统往往是低效的。为填补这一空白,我们引入Graphlab,它实现了异步、动态的并行图计算模式,同时保证数据一致性,且在共享内存基础上具有很好的计算并行度。在本论文中,我们从Graphlab框架本身拓展到更具实际意义、更有挑战性的具有健壮数据一致性的分布式计算。

我们在图计算基础上扩展开发了流水线锁定和数据版本技术来减少网络拥塞和降低网络传输开销。同时,我们介绍了使用经典Chandy-Lamport快照算法实现的容错机制,并论证了可以在Graphlab 框架基础上方便的实现。最后,我们评价了我们的分布式实现方案在亚马逊虚拟计算平台上的性能,并展示了相对于Hadoop的实现方案,亚马逊虚拟机群部署Graphlab系统会有1到2个数量级的性能提升。1.介绍

伴随着机器学习和数据挖掘任务的规模增长、复杂度提升,急需一个能够在大规模集群上快速并行执行数据挖掘和机器学习任务的系统。同时,像亚马逊弹性计算云这样的云集算服务提供了在不具备实体集群情况下进行大规模节点计算的可能。不幸的是,设计、实现并且调试分布式机器学习和数据挖掘算法需要能够对云集群非常熟练的使用,这些对机器学习和数据挖掘专家们构成极其艰巨的挑战,因为这需要他们在实现复杂数据算法模型的同时能够处理并行竞争条件、死锁、分布式状态和通信协议等难题。

尽管如此,对大规模计算和数据存储的需求,已经驱使很多人就某些独立的算法模型,开发出新的并行分布式机器学习和数据挖掘系统

(如引文2,14,15,30,35)。由于不同的研究团体重复性地解决相同的并行或者分布式计算问题,这些消耗时间和重复劳动的努力仅仅缓慢推动了这个领域的发展。因此,研究机器学习和数据挖掘的群体及组织需要一个高水平的面向很多机器学习和数据挖掘应用中都会遇到的异步、动态、图并行计算模式的,并且隐藏并行和分布式系统复杂设计逻辑的分布式系统模型。不幸的是,已经存在的高水平并行计算模式例如mapreduce,Dryad和Pregel都不能很好的支持满足这些苛刻的特制要求。为了帮助填补这一空白,我们介绍Graphlab计算模式,它在共享内存环境下,直接面向异步、动态和图并行计算。

在这篇文论中,我们将多核的Graphlab概念拓展到分布式环境下,并对分布式执行模型进行乐形式化的描述。我们在保证严格的一致性要求的基础上,探索出多种分布式执行模型的实现方式。为了实现这个目标,融入数据版本控制技术来间情网络拥堵,引入流水线分布式锁机制来降低网络传输开销。为了处理数据局部性和入口带来的挑战,我们引入原子图机制,以实现在分布式环境下的快速构建图数据结构。我们还通过经典的Chandy-Lamport快照算法为Graphlab框架增加容错机制,并证明了此机制在Graphlab概念中可以很容易被实现。

我们对我们在亚马逊弹性计算服务基础上使用C++优化实现的Graphlab系统进行乐综合性能分析。我们展示出在Graphlab框架上开发的应用程序性能相当于在Hadoop/mapreduce框架同等实现下的20-60倍,且能和使用MPI精心设计的实现相匹敌。我们的主要贡献如下:一个机器学习和数据挖掘算法共性综述以及现有大数据框架的

局限性。

一个修改过的可以部署在分布式环境下的Graphlab概念版本和执行模型。

两种可实现的新的分布式执行模型实施方案。

彩色引擎:使用图着色算法实现静态调度的高效、渐进、一致的执行。

加锁引擎:采用分布式流水线锁机制和延迟消除方法实现对动态、优先执行的支持。

通过两个快照方案实现容错。

在分布式Graphlab框架下实现三种高水准的机器学习算法。

对部署在拥有64个节点512个CPU的亚马逊弹性计算服务集群上的Graphlab系统进行大量评测,并和Hadoop、Pregel和MPI进行对比。

2.MLDM的算法性能:

在论文的这一部分,我们将详细叙述Graphlab概念下的大规模分布式机器学习-数据挖掘系统所独有的关键特性,并解释其他的分布式框架为何不具备这些特性。这些特性和分布式框架列在表格1中。

图结构计算:很多机器学习-数据挖掘方面的研究进展将焦点聚集在对数据相关性的建模上。通过对数据相关性进行建模,我们能够从包含噪音的数据中抽取出更多有价值的信息。例如,与仅仅孤立的处理购物者数据相比,对相似购物者的相关性建模能够做出更好的推荐。不幸的是,类似于Mapreduce的分布式数据处理模型并不能通用性的适应相关

性计算需求,而这又是很多更高级机器学习-数据挖掘算法所需要的。尽管,很多时候可以将相关性计算映射到Mapreduce计算模式中,但是结果的转换较难实现,且很可能引入较难解决的效率问题。

因此,我们最近逐渐推出了类似于Pregel的天然支持数据相关性计算的Graphlab。这些计算模式采用顶点为中心的计算模型,计算被作为核心在每个顶点上执行。例如,Pregel是一个大规模同步通信的框架,顶点间通过消息进行通信。另一方面,Graphlab则建立在有序共享内存基础上,每个顶点均可以读写相邻顶点的数据。Graphlab稳定的并行执行为效率提供保障。开发者在使用Graphalb时可以不用管新并行数据的转移,而将主要注意力放在算法各部分的执行顺序上,由此,Graphlab 会让图并行算法在设计和实现上更为简单。

异步迭代计算:很多重要的机器学习-数据挖掘算法需要迭代更新大量的参数。由于底层采用图数据结构,顶点或者边上的参数更新依赖于相邻顶点或者边上的参数。同步型系统在更新参数时会使用上一迭代步骤得到的参数值作为输入,同时将参数更新到集群中的各个节点上,而同样情形下,异步型系统可以使用最新的参数作为输入更新参数值。因此,异步系统给很多算法带来客观的性能收益。例如,很多线性系统(很多机器学习-数据挖掘算法都是线性系统)已经被论证如果能够解决异步问题,性能将会有很大的提升。除此之外,还有很多例子(如置信传播、最大期望化、随即优化等)经验上都是异步执行大大优于同步执行。如图1,我们论证乐为什么Pagerank在异步计算模式下可以加速收敛。同步计算带来高昂的性能损失,这是因为每一个步骤的执行时间都是由

运行最慢的机器决定的。最慢机器的苦逼表现可能由很多因素导致,包括负载和网络的不稳定,硬件变化,一机多用(云主机中首要因素)。如果使用同步机算,这些还有其他服务不稳定的运行将导致非常严重的性能问题。

另外,就算图谱结构可以被均匀的分割到各个节点,运行时,多个节点聚合会产生出额外的不确定性。例如,在实际应用中,理论上的图谱会受到密律分布的特征影响,运行时间曲线产生很大的倾斜,甚至图谱被随机切分。此外,每个节点真实的运作会以问题的特定方式对数据进行依赖。

因为MapReduce和Dryad这些大规模数据处理框架在设计时并不支持迭代计算,近期出现的Mapreduce扩展版本-Spark和其他大数据并行处理框架开始支持迭代计算。然而,这些框架并不支持分布式异步计算。大规模同步型分布式计算框架(BSP)如Pregel、Picolo和BPGL都不天然的支持异步计算模式。另外一方面,基于共享内存的Graphlab被设计成为一种天然支持异步迭代算法的高性能框架。

动态计算:很多机器学习-数据挖掘算法迭代计算的收敛性是不平衡的。例如,在参数最优化的计算中,很多参数会在少量的迭代后收敛,同时剩下的参数会在后面较多的迭代步骤后慢慢收敛。在图一(b)中我们绘制了PageRank算法达到收敛前的需要的更新次数曲线。很让人惊讶,大量的顶点仅需要一次迭代便收敛了,同时仅有百分之三的顶点需要超过十次的迭代才能收敛。引文39中的张演示优先计算可以对包含PageRank在内的图算法进行进一步深入的收敛优化。如果我们总是平

均的更新所有的参数,那么会让很多已经收敛了的参数上重复计算以致浪费大量时间。相反的,如果我们能够尽早的将计算聚集在那些较难收敛的参数上,那么我们很可能能够加速它们的收敛。在图一(c)种我们以经验论证了如何通过动态调度加快Loopy置信度传播算法(一种很常见的机器学习-数据挖掘算法)的收敛速度。

一些近期推出的概念已经包含了动态计算的形式。例如,Pregel通过允许在每个计算步骤中跳过一些计算来允许一定限制的动态计算。其他的如Pearce和Graphlab则允许用户可以适应性的按照优先级进行计算。虽然Pregel和Graphlab都支持动态计算,但只有Graphlab允许带优先级的计算形式,同时具备动态地从邻接顶点获取全部信息的能力(3.2节将详细叙述)。在这篇文章中,我们放松一些引文24中描述的Graphlab最初的调度需求,以使分布式的FIFO队列和优先调度更有效率。

可串行化:因为我们知道所有的并行化执行都可以等化为串行执行,串行化能够消除很多同设计、实现和具体使用的并行算法(机器学习-数据挖掘)相关联的难题。此外,很多算法在并行化被允许的情况下可以得到加速收敛,甚至很多算法只有串行化才能保证正确性。例如,当允许并行竞争的时候,动态ALS算法(5.1节)是不稳定的。吉布斯采样,一个非常流行的机器学习-数据挖掘算法,要求串行化才能保证统计上正确性。

图表1:大规模计算框架对比图表。(a)引文38描述的Mapreduce的迭代扩展。(b)引文18提出的Dryad的迭代扩展。(c)Piccolo不提供保证

一致性的机制,但是提出了一个允许用户同步写的弥补机制。

图1:(a)在16个处理器上构建了一个两千五百万个顶点和叁亿伍仟伍佰万条边的Web图后进行Pagerank算法实验产出的收敛比例图,纵轴为未收敛顶点数,采用指数刻度,横轴为所用时间。(b)分布式动态PageRank算法顶点更新的总次数。值得注意的是,多数顶点在一次迭代后就收敛了。(c)Loopy置信度传播算法在网页反作弊探测上的收敛比例。(d)在Netflix电影推荐问题上应用动态ALS算法,对比串行和非串行(有竞争的)执行。非串行执行表现出不稳定的收敛现象。

一个强制串行化计算的框架能够消除很多一致性引入的复杂度,这样能够让机器学习-数据挖掘专家把更多的注意力放在算法和模型的设计上。因为数据竞争会带来脏数据,在并行运行的程序中调试数学计算代码是一件非常困难的事情。很吃惊,很多异步框架例如Piccolo仅提供最初级的弥补数据竞争的机制。Graphlab支持宽范围的一致性环境,允许程序选择能够保证算法正确性的一致性级别。在第四部分,我们将介绍我们研发出的分布式环境下强制串行化的技术。

3. DIST. GRAPHLAB ABSTRACTION

Graphlab框架主要由三部分组成:数据图,更新函数和同步操作。(3.1节)图状数据表述用户可修改的程序状态,而且存储了易变的用户定义数据和经过编码的系数的相关性计算数据。(3.2节)更新函数表示用户计算和通过在被称作作用于的小范围重叠上下文中数据传输进行的数据图操作。(3.5节)最后,同步操作将同时创建全局聚合。为了在具体问题中使用Graphlab框架,我们将使用PageRank作为执行示例。

示例1,PageRank。PageRank算法递归定义了一个网页的排名值v,如下公式:

wu,v表示页面u链接到v的权重,R(u)代表页面u的Rank值,α 表示从页面u跳转到v的概率。PageRank算法迭代计算直到Rank值的变化小雨某个很小的阈值。

Graphlab框架存储程序状态为一个有向数据图。数据图G(V,E,D)是一个管理用户定义数据D的容器。这里我们说的数据是指模型参数、算法状态和统计数据。用户可以将特定的数据同图中的每个顶点v和边e(u 到v)关联起来。然而,由于Graphlab框架不依赖边的方向,所以我们使用u?v表示u和v之间存在双向边。最后,图状数据是易变的。但同时图的结构是静态的,不会随着程序执行而改变。

示例2. 数据图来自互联网页图谱,每个顶点代表一个Web页面,每条边表示一个超链接。顶点数据Dv存储R(v),当前对PageRank值的估计,边Du→v存储着wu,v ,即有向链接的权重。

在Graphlab框架中,将计算以更新函数的形式进行编码。一个更新函数是一个无状态的程序,这个程序可以在一个顶点的范围内进行数据修改,也可以对其他顶点将要执行的更新函数进行调度。所谓v的作用域,指的是v中存储的数据和存储在所有邻接节点和邻接边中的数据,如图2(a)。Graphlab框架更新函数以顶点v和它的作用域Sv作为输入,返回数据Sv的一个新的版本和顶点集合T。

更新函数被执行完成后,被修改后的数据Sv会被更新到数据图中。

被更新后的顶点u∈T会按照将在3.3节中详细描述的执行语义,被申请执行更新函数f(u,Su)。

相比较引文25和19中采用的消息传递和数据流模型,Graphlab允许用户定义更新函数在邻接顶点和边上自由的完成数据的读取和修改。简单用户只需要编码,而不需要了解数据流动的方法。通过控制哪些顶点可以被返回加入到集合T并被执行,Graphlab更新函数能够高效的实现适应性计算。例如,一个更新函数可能只会在本身数据发生实质变化的时候才会返回它的邻接节点。

在动态计算的表现形式上,Pregel和Graphlab有着重要的不同。Graphlab将计算的调度和数据的移动分离开。因而,Graphlab更新函数可以访问邻接节点的数据,哪怕邻接节点没有调度执行这次更新。相反的,Pregel更新函数是消息初始化的,因此只能在消息中访问数据,表现能力受到限制。例如, 因为计算给定页面的PageRank值时需要所有的邻接页面,尽管一些邻接页面PR值没有发生变化,所以动态PageRank 在Pregel很难被表示。因此,在Pregel中,向想临顶点发送数据的决定只能由接收顶点发起,而不能由发送顶点发起。然而,在Graphlab中,由于邻接顶点只负责调度,更新函数可以直接读取邻接顶点的数据,哪怕他们没有变化,所以可以很自然的表示拉取数据模型。

示例三。PageRank的更新函数计算相邻顶点排名值总和并提交作为当前顶点的排名值。这个算法是具有适应性的,只有当前顶点更新超过设定阈值时,邻居顶点才会被调度更新。

Graphlab执行模型,如算法2中展示,遵循一个简单的单循环语义。

Graphlab框架的输入包括如数据图G = (V, E, D),一个更新函数,一个被执行的初始化了的顶点集合T。当T中海油顶点时,算法删除并执行一个顶点,并添加新的顶点到集合T。重复的顶点被忽略。最终在结算结束的时候,结果数据图和全局变量被返回给用户。

为了让分布式执行更加高效,我们放松了对共享内存Graphlab框架中执行顺序的要求,且允许Graphlab在运行时决定最好的顶点执行顺序。例如,RemoveNext(T) 可能选择返回能够使网络通信开销最小的顶点。Graphlab框架仅仅需要集合T中的所有顶点最终都能被执行,因为很多机器学习-数据挖掘算法能够通过优先级运行进行优化,Graphlab 框架允许用户设计顶点集合T中顶点的优先级顺序。Graphlab运行时可能使用这些顶点优先级结合系统的目标优化顶点执行顺序。

通过允许多个处理器可以在同一个数据图中执行循环,同时删除或者执行不同的顶点,Graphlab框架是一个可以自动转换并行运行的丰富的串行模型。为了保证串行计算语义,我么必须保证重叠计算不同时运行。我们引入若干一致性模型,他们允许保证串行性的同时对并行运行进行优化。

Graphlab运行的时候需要确保串行执行。串行执行隐含着,当按照算法2进行运行时,必须相应的对更新函数进行串行调度,以在数据图中生成相同的数值。通过保证可串行性,Graphalb在分布式计算环境中简化了高度并行动态计算。

一个成功串行化的简单方法是确保同时执行的更新函数作用域不重叠。在引文24中,我们称它为完全的一致性模型,参见图2(b)。然而,

完整的一致性限制了并行度的潜能,因为同时执行更新函数必须是在两个分离的顶点上(见图2(c))。然而,对于很多机器学习算法,更新函数不需要完全的对作用域内所有数据的读写访问。例如,PageRank更新公式1只需要读取边和相邻顶点。为了在保证串行性的同时提升并行度,Graphlab定义了边一致性模型。边一致性模型保证每次更新函数值近单独的读写访问自己的顶点和相邻边,而只读性访问邻接顶点,如图2(b)。因此,边一致性模型通过允许更新函数在松覆盖的作用域内安全并行运行来提升并行度。见图2(c)。最后,顶点一致性模型允许所有的更新函数可以并行的运行,提供最大程度的并行度。

在很多机器学习-数据挖掘算法中,在数据图中维护描述全局统计信息的数据是必需的。例如,很多统计推理算法需要追踪全局收敛预测器。为了满足这个需求,Graphlab框架定义了能够被更新函数读取但是需要同步操作写入的全局变量。同Pregel中的聚合想死,同步操作是一个定义在图中所有作用域上的相关的可交换求和。

不同于Pregel,同步操作引入了一个终结步骤。中介步骤用于支持类似于归一化的任务,这种任务在机器学习-数据挖掘算法中很常用。同样形成对比,Pregel在每个超级步后执行聚合操作,Graphlab同步操作持续在后台运行维持对全局变量的估计。

图2:(a)数据图和S1作用域。灰色的圆柱体表示用户定义的顶点和边数据,同时不规则的区域是包含顶点{1,2,3,4}的顶点1的作用域S1。对顶点1申请执行的更新函数能够读取和修改作用域S1内的所有数据(顶点数据D1,D2,D3,D4,边数据D1?2 , D1?3 , and D1?4 )。(b)各

种一致性模型下,在顶点3执行的更新函数的读写权限。在完全一致性模型下,更新函数对整个作用域有完整的读写权限。在边一致性模型下,更新函数对邻接边数据仅有读取权限。最后,顶点一致性模型只对中心顶点数据有写权限。(c) 一致性和并行度之间的交换折中。黑色举行表示不能被重叠的写锁区域。更新函数可以在黑色顶点上并行执行。在更强的一致性模型下,仅有很少的函数可以同时运行。

因为每一个更新函数都可以访问全局变量,确保更新函数相关的同步操作的可串行化是昂贵的,而且普遍需要同步和中断所有计算。因为Graphlab更新函数有多种一致性级别,我们提供一致性或者非一致性同步计算选项。

结论

近期对于MLDM的实验进程已经强调了稀疏计算管理、异步运算、动态规划以及在大型MLDM问题中可串行的重要性。我们描述了分布式抽象形式不支持三种性能,为了提出这些内容,我们介绍了分布式图,一种书面图,平行式的分布式框架,这种框架的目标是那些MLDM应用中的重要指标。分布式图的拓展是通过改善这种执行模型、释放规划需求从而为离散环境共享离散共享抽象图的存储形式,并且提出了一种新的离散数据图、执行引擎、以及容错系统。

我们设计了一种离散式数据图形成了两段式分区形式,这种分区可以有效的加载平衡且离散的进入可变字符串的部署中。我们设计了两种图形实验:一种是彩色动力,它是部分同步的,并且假定了一种彩色徒弟存在性。另一种是锁定动力,它是一种完全异步的,支持常规图结构

同时依赖一种特殊基于图形流水线的锁系统,用来隐藏网络中的潜在因素。最后,我们介绍了两种容错系统,一种是同步快照算法,一种异步快照算法。他们是基于能够快速应用常规图形实验基础的Chandy-Lamport算法。

我们在C++中执行了离散型图形实验并且评估了它在三种已达到最高水品的MLDM算法上运行了真实的数据。这种评估被执行在Amazon Ec上运行了高达512个在64HPC机器上的程序。我们演示了离散图胜过Hadoop20到60倍。同时可以与定制的MPI相媲美。

将来的工作包括扩展抽象概念以及运行时间来支持动态的进化图,以及扩展在数据图中存储的拓展。这些点将会是离散图形实验室能够持续存储并且在很多真实的应用中优化数据的计算时间。最后,我们相信动态异步平行图的评估将会是一个在大型机器学习和数据挖掘系统中的关键组成部分。因此将来这些技术在理论和应用中的实验将会帮助定义这个正在出现的大学习领域。

浅谈机器学习与深度学习的概要及应用

龙源期刊网 https://www.sodocs.net/doc/572209449.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

常用机械制图手工绘图工具及使用技巧

常用机械制图手工绘图工具及使用 技巧 熟练掌握常用的绘图工具使用技巧,对于提高手工绘图的质量和速率有重要意义。 —、常用绘图工具 (1)(图板)画图时,需将图纸平铺在图纸上,所以,图板的表面必须平整、光洁、且富有弹性。图板 的左侧边称为导边,必须平直。常用的图板规格有0号、1号和二号三种。 (2)丁字尺丁字尺主要用于画水平线,它由尺头和尺身组成。尺头和尺身的连接处必须牢固,尺头的 内侧边与尺身的上边(称为工作边)必须垂直。使用时,用左手扶住尺头,将尺头的内侧边紧贴图板的 导边,上下移动丁字尺,自左向右可画出一系列不同位置的水平线,如图1–18a所示。 (3)三角板三角板有45°-90°角和30°-60°-90°角的各一块。将一块三角板与丁字尺配合使用,自下而上 可画出一系列不同位置的直线,如图1-18b所示;还可画与水平线成特殊角度如30°、45°、60°的倾斜线,如图1-18c所示将两快三角板与丁字尺配合使用,可画出与水平线成15°、75°的倾斜线,如图2所示。两块三角板互相配合使用,可任画已知直线的水平线或垂直线,如图3所示。 图1用丁字尺和三角板画线 图2画15度75度斜线 图3画已知直线平行线和垂直线 二、分规、比例尺 (1)分规分规是用来量取尺寸、截取线段、等分线段的工具。分规的两腿端部有钢针,当两腿合龙时, 两针尖应重合于一点,如图4所示。图5所示为用分规在比例尺上量取尺寸(图5a),然后在线上连续截取等长线段(图5b)的方法若欲将图5c所示的AB线段四等分,可先任凭自测估计,将分规的两针 尖开到约为AB/4进行试分,如有剩余(或不足)时,再将针尖间的距离张大(或缩小)e/4,e为剩余或不足量,再进行试分,直到满意为止。用试分法也可等分圆或圆弧。 (2)比例尺比例尺的三个棱面上有六种不同比例的刻度,如1:100、1:200等,可用于量取不同比例的 尺寸。 图5分规画法 三、圆规圆规是用来画圆或圆弧的工具。圆规固定腿上的钢针具有两种不同形状的尖端:带台阶的尖端是画圆货圆弧时定心用的;带锥形的尖端可作分规使用。活动腿上有肘形关节,可随时装换铅芯插脚、 鸭嘴脚及作分规用的锥形钢针插脚,如图6所示。 图6圆规及附件 画圆或圆弧时,要注意调整钢针在固定腿上的位置,使两腿在合龙时针尖比铅芯稍长些,以便将针尖全部扎入内,如图7a所示;按顺时针方向转动圆规,并稍向前倾斜,此时,要保证针尖和笔尖均垂直纸 面,如图7b所示;画大圆时,可接上延长杆后使用,如图7c所示。 图7圆规用法 四、曲线板曲线板是绘制非圆曲线的常用工具。画线时,先徒手将各点轻轻地连成曲线,如图8a所示;然后在曲线板上选取曲率相当的部分,分几段逐次将各点连成曲线,但每段都不要全部描完,至少留出后两点间的一小段,使之与下段吻合,以保证曲线的光滑连接,如图8b所示。 图8非圆曲线的描绘 五、铅笔(1)铅笔的型号及应用绘图铅笔分软与硬两种型号,字母“B”表示软铅笔,字母“H”表示硬铅芯。“B” 之前的数值越大,表示铅芯越硬。 之前的数值越大,表示铅芯越软;“H” 字母“HB”表示软硬适中的铅芯。 图9修磨铅笔的方法

机器学习与数据挖掘复习.

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:

数据挖掘分类算法比较

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。

机器学习_KDD Cup 1999 Data Data Set(知识发现和数据挖掘杯1999数据集)

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:

Python数据挖掘与机器学习实战 - 选题

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.sodocs.net/doc/572209449.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

机器学习和数据挖掘的联系与区别_光环大数据培训

https://www.sodocs.net/doc/572209449.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.sodocs.net/doc/572209449.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

常用机械部件与工具的认识和使用

实训1 常用机械部件与工具的认识和使用 知识引导: 随着社会信息化的加速,图文信息设备大量地应用于办公自动化领域。其设备可分为计算机类(各种类型计算机、计算机网络系统、图文处理设备、电子会议设备等)、通信设备类(电话、传真机、局域网、程控交换机等)和办公机械类(复印机、打印机、绘图仪、扫描仪、投影机、桌面轻印刷系统、碎纸机、装订机等)。在各类设备的日常使用、保养与维护中,拆解和维护维修设备时经常要用到各种工具,常用的拆解维护工具有:螺丝刀、镊子、排刷、吹气球、脱脂棉等,常用的维护维修工具有:各式钳子、扳手、万用表、电烙铁等。另外,各类图文信息设备上都离不开各种连接和固定用的螺丝、卡簧等机械部件。 实训仪器及耗材: 工具箱,机械部件,如各类螺丝、螺栓和螺母、平垫片等。 实训目的: 本实训目的在于认识各种螺丝、卡簧等机械部件,认识拆解和维护维修设备常用的工具,熟悉工具的作用和正确的使用方法,并练习各类工具的使用。 实训要求: 1、认识螺丝、卡簧等机械部件。 2、认识常用工具的形状、名称和基本用途。 3、知道常用工具的正确使用方法。 4、练习使用常用的各类工具。

实训步骤: 1、通过讲解和展示认识工具箱中的各类工具和常用机械部件。 2、通过讲解和演示操作对工具的作用和正确使用方法进行了解和掌握。 3、将各类机械零件和工具的用途填写在表格中。 4、动手练习使用常用工具,如:螺丝刀、尖嘴钳等。 机械部件与工具展示: 螺丝 在图文信息设备上,螺丝用的非常多。螺丝有很多种类,要根据它的用途的不同,选择对应的使用方法。一般的,小的叫做螺丝,大的叫做螺栓。从螺丝的正上方看到的头部形状分为两种:一字螺丝(-)和十字螺丝(+)。如图1-1所示。 图1-1 一字螺丝和十字螺丝 小螺丝 直径在1mm-8mm的小型螺丝叫做小螺丝。表面涂黑的小螺丝叫“黑螺丝”,表面镀银色的的小螺丝叫“化妆螺丝”。小螺丝用于不需要太费力的部件的安装等。 黑螺丝主 图1-2 小螺丝

机器学习的定义

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

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

超并行机器学习与海量数据挖掘-SJTUCS-上海交通大学

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.sodocs.net/doc/572209449.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

周志华:数据挖掘与机器学习

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

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

常用工具使用方法

工具的使用方法 钳子的使用 俯耳上来告诉你秘诀:莫把钳柄当钳头。切记,切记。 使用钳子是用右手操作。将钳口朝内侧,便于控制钳切部位,用小指伸在两钳柄中间来抵住钳柄,张开钳头,这样分开钳柄灵活。 电工常用的钢丝钳有150、175、200及250mm等多种规格。可根据内线或外线工种需要选购。钳子的齿口也可用来紧固或拧松螺母。 钳子的刀口可用来剖切软电线的橡皮或塑料绝缘层。 钳子的刀口也可用来切剪电线、铁丝。剪8号镀锌铁丝时,应用刀刃绕表面来回割几下,然后只须轻轻一扳,铁丝即断。 铡口也可以用来切断电线、钢丝等较硬的金属线。 钳子的绝缘塑料管耐压500V以上,有了它可以带电剪切电线。使用中切忌乱扔,以免损坏绝缘塑料管。 切勿把钳子当锤子使。 不可用钳子剪切双股带电电线,会短路的。 用钳子缠绕抱箍固定拉线时,钳子齿口夹住铁丝,以顺时针方向缠绕。 修口钳,俗称尖嘴钳,也是电工(尤其是内线电工)常用的工具之一。主要用来剪切线径较细的单股与多股线以及给单股导线接头弯圈、剥塑料绝缘层等。 用尖嘴钳弯导线接头的操作方法是:先将线头向左折,然后紧靠螺杆依顺时针方向向右弯即成。 尖嘴钳稍加改制,可作剥线尖嘴钳。方法是:用电钻在尖嘴钳剪线用的刀刃前段钻 0.8、 1.0mm两个槽孔,再分别用1.2、1.4mm的钻头稍扩一下(注意:别扩穿了!),使这两个槽孔有一个薄薄的刃口。这样,一个又能剪线又能剥线的尖嘴钳就改成了! 剥线钳为内线电工、电机修理、仪器仪表电工常用的工具之一。它适宜于塑料、橡胶绝缘电线、电缆芯线的剥皮。使用方法是:将待剥皮的线头置于钳头的刃口中,用手将两钳柄一捏,然后一松,绝缘皮便与芯线脱开。 钳子是一种用来紧固的工具,有些钳子还具有切断功能。钳子(见图5-19)的种类很多,但是它们都有一个用于夹紧材料的部分,称之为“钳口”。钳口用杠杆控制,能够产生很大的夹紧力。

大数据核心技术之数据挖掘与机器学习技术探索培训大纲

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

人工智能与数据挖掘

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

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);

机械加工常用测量器具和使用知识

机械加工常用测量器具和使用知识 根据“测量器具的选择原则”,选用适当的测量器具进行测量。测量器具的计量工作应遵循测量器具的保养、检修、鉴定计划,确保所用量检具精度、灵敏度、准确度。测量器具的正确使用方法,请参照使用说明书或相关参考资料,轻拿轻放、保持清洁、防锈、防振,合理存放保管。 一、平板 1、钢制平板一般用于冷作放样或样板修整;铸铁平板除具有钢制平板用途外,经压砂后可作研磨工具;大理石平板不须涂防锈油脂,且受温度影响较小,但湿度高时易变形。 2、0、1、2级平板一般作检验用,3级平板一般作划线用。 3、平板安放平稳,一般用三个支承点调整水平面。大平板增加的支承点须垫平垫稳,但不可破坏水平,且受力须均匀,以减少自重受形。 4、平板应避免因局部使用过频繁而磨损过多,使用中避免热源的影响和酸碱的腐蚀。 5、平板不宜承受冲击、重压、或长时间堆放物品。 二、样板直尺和平尺 1、样板直尺使用时不得碰撞,应确保棱边的完整性,手握持绝热板部分,避免温度影响响精度和产生锈蚀。 2、测量前,应检查尺的测量面不得有划痕、碰伤、锈蚀等缺陷。表面应清洁光亮。 3、平尺工作面不应有蚀蚀、斑痕、鳞片、凹坑、裂缝以及其他缺陷。平尺应无磁性。

4、一般应按不同要求选用不同精度的平尺。 三、直角尺 1、00级和0级直度角尺一般用于检验精密量具;1级用于检验精密工件;2级用于检验一般工件。 2、使用前,应先检查各工作面和边缘是否被碰伤。角尺的长边的左、右面和短边的上、下面都是工件面(即内外直角)。将直尺工作面和被检工作面擦净。 3、使用时,将直度角尺靠放在被测工件的工作面上,用光隙法鉴别工件的角度是否正确。注意轻拿、轻靠、轻放,防止变曲变形。 4、为求精确测量结果,可将直度角尺翻转180度再测量一次,取二次读数算术平均值为其测量结果,可消除角尺本身的偏差。 四、万能角度尺 1、使用前,先将万能角度尺擦拭干净,再检查各部件的相互作用是否移动平稳可靠、止动后的读数是否不动,然后对零位。 2、测量时,放松制动器上的螺帽,移动主尺座作粗调整,再转动游标背面的手把作精细调整,直到使角度尺的两测量面与被测工件的工作面密切接触为止。然后拧紧制动器上的螺帽加以固定,即可进行读数。 3、测量完毕后,应用汽油把万能角度尺洗净,用干净纱布仔细擦干,涂以防锈油,然后装入匣内。 五、游标卡尺 1、使用前,应先把量爪和被测工件表面的灰尘、油污等擦干净,以免碰伤游标卡尺量爪面和影响测量精度,同时检查各部位的相互作用。如尺框和微动装置移动是否灵活,紧固螺钉是否能起作用等。

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