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李航统计学习方法习题

时间:2016-06-14 来源:唯才教育网 本文已影响

篇一:从统计学角度看待机器学习

从统计学角度看待机器学习

? 统计学习总览

李航的《统计学习方法》绝对是干货十足的书,可惜实在是太干了,字字珠玑,几乎每段话都能当作笔记进行整理。读起来仿佛在吃加强版的压缩饼干,虽然能量十足但未免太难吃了。

根据文中内容,现在的机器学习,狭义上就是指代统计机器学习。

统计学习是数据驱动,从数据中学习概率统计模型,然后利用模型对新数据进行分析和预测。

统计学习关于数据的基本假设——同类数据具有一定的统计规律。以随机变量(组)描述数据特征,以概率分布描述数据的统计规律。

统计学习的目的是——寻找什么样的模型,怎么学习这个模型,以及学习这个模型的效率。从而对数据进行分析和预测。

统计学习基本步骤——数据假设、模型假设、策略选择、优化求解、选择模型、应用模型。

数据——独立同分布。

模型(参数空间、复杂度)——所有可能模型集合,假设空间(输入=>模型=>输出,一种映射,如条件概率或决策函数)。

策略(损失函数、风险函数、经验函数)——确定模型选择的准则(最大似然,最小二乘拟合)。

算法(优化问题)——实现策略的方法(直接求解,迭代求解,梯度下降)。

输入实例=>特征向量、输入输出对=>样本。

通过训练误差。测试误差来评估模型——欠拟合和过拟合,偏倚方差两难问题。 通过正则化和交叉验证来选取模型。

通过泛化误差上界来评定模型好坏。

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? 统计学习

统计学习定义:关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测和分析的一门学科。

机器学习:往往是指代统计机器学习。

统计学习对象:数据驱动,并假设同类数据具有一定的统计规律性。

统计学习目的:分析和预测数据。

统计学习目标:学习什么样的模型,如何学习模型,并有效率的学习。

统计学习的分类:监督学习、半监督学习、无监督学习、增强学习等。

统计学习数据表示:以变量或者变量组来表示。分为连续变量和离散变量。

统计学习的方法步骤(监督学习为例):数据假设、模型假设、策略选择、优化求解、选择模型、应用模型

1.有限训练数据集合,并假设数据独立同分布——数据。

2.确定假设空间,即可能的模型集合——模型。

3.确定模型选择的准则——策略。

4.实现求解模型的方法——算法。

5.通过学习选择最优模型——选择。

6.利用模型进行预测和分析——应用。

统计学习的研究:包括统计学习方法、统计学习理论、统计学习应用。

1.统计学习方法的研究——开发新的学习方法。

2.统计学习理论的研究——学习方法的有效性和效率,以及基本理论问题。

3.统计学习应用的研究——如何将统计方法应用到实际问题中去。

统计学习的重要性:我们都懂得,混口饭吃嘛,装装牛X啥的。

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? 监督学习

监督学习内容:分类、回归、标注等。

实例表示:通常以特征向量的形式表示,每一个特征是一个维度。

监督学习基本假设:输入输出的随机变量X和Y遵循联合概率分布P(X,Y),并假设这个分布存在。并且数据由这个分布独立同分布产生。

假设空间:

1.概率模型——P(Y|X)。

2.决策函数——f(X)。

监督学习模型:

1.概率模型——F通常是由一个参数向量决定的条件概率分布族。

2.决策模型——F通常是由一个参数向量决定的函数族。

监督学习策略:

1.损失函数:0-1损失函数,平方损失函数,绝对损失函数,对数损失函数or对数似然损失函数。

2.风险函数,期望损失:损失函数*联合概率的积分。

3.经验风险:损失函数和/N。

4.最小化:经验风险最小化,结构风险最小化。

监督学习算法:

优化问题:梯度下降,进化计算。

? 模型评估和选择:

训练误差:训练数据平均损失。

测试误差:测试数据平均损失。

过拟合:

正则化和交叉验证:简单交叉验证,S折交叉验证,留一交叉验证。

? 模型分类:

篇二:测试学

班级:英语1014班 姓名:张晓雯 学号:2010520099

1、[Title] The washback of language testing and language testing design

[Author] Li Shaoshan

[Publication and Time] Foreign Language World No.1 2005 (General Serial No.105)

[Abstract] Language testing unavoidably has potential efforts or washback, either positive or negative, upon instruction and learning. The present paper puts washback into a broader theoretical framework, from the perspective of impact study, discussing the potential consequences of language testing on students, teachers, teaching system as well as society. It introduces those aspects of testing that have to language teaching and learning, coupled with practical suggestions on how to ensure positive washback. The design of testing is divided into six aspects, including investigation of knowledge and range, knowledge and ability of sampling, topic choice, test question compilation, assessment method and the process, the result of the test management and use, which goal is to maximizing the positive role of text, and at the same time to avoid its potential adverse effects. It also stresses the necessity for in-depth studies of this phenomenon.

2、[Title] Language testing: New technology and theory

[Author] Gui Shichun

[Publication and Time] Guangzhou foreign language college

[Abstract] In this paper the author reports on the latest development in language testing in Britain. Part one the present state of language testing and related research; part two sums up the advantages of using computers in language testing, discusses the impact of computer technology on the form and content of language testing, and explores the prospect and problems of the use of computers; part three argues for the desirability of applying the simple one-parameter model, rather than other more complex models of Item Response Theory to language testing in China. The author observes that although improvement in testing seems to be a matter of technology, it actually involves a reorientation of educational thinking.

3、[Title] 结构方程模型及其在语言测试中的应用

[Author] 韩宝成

[Publication and Time] 现代外语(季刊)2006年2月第29卷第1期

[Abstract] 结构方程模型(SEM)是一种融回归分析、因素分析和路径分析于一体的验证性统计分析技术,近年来在许多学科应用甚广,而在外语教育研究领域应用极少。本文结合Kunnan的一项研究,介绍了SEM的基本概念和分析过程,它是用来检验观测变量和潜在变量之间关系的一种多元统计方法,与探索性因素分析相比它具有较多的优点,是一种理论模型检验统计方法。在语言测试研究领域,近年来应用SEM的几项重要研究是调查第二语言水平、外语学能及治理之间的关系,被试认知及元认知策略的运用与第二语言测试行为之间的关系等。本文还指出了该技术在语言测试领域的应用前景。国内外语教育界研究者应注意它、重视它,以提高自己的研究水平。

4、[Title] 当代语言测试:理论发展与未来趋势

[Author] 薛荣

[Publication and Time] 江苏工业学院外国语学院

[Abstract] 语言测试在语言教学中起着非常重要的作用。语言测试的发展经历了前科学时期、心理测量——结构主义时期、心理语言学和社会语言学时期以及交际语言测试时期四个发展阶段,这四个发展阶段也反映了三个理论模式。随着语言测试理论的发展,语言测试呈现了一些新的发展趋势。语言测试从分析式转向综合式;从重视语言形式转向重视语言运用;从测试个别技能转向测试多项技能;从单一的终结性评估转向形成性评估与终结性评估相结合。在综述国内外语言测试理论发展的基础上,本文论述了教学与测试的关系,回顾和分析了国内外语言测试理论的发展过程,并对语言测试的未来发展趋势做了展望。

5、[Title] 语言测试标准研究:回顾、反思和启迪

[Author] 范劲松;金艳

[Publication and Time] 上海交通大学外国语学院

[Abstract] 国内大规模语言测试自20世纪80年代以来取得了很大发展。这些考试往往是超大规模的高风险考试,而且对教学产生了重大的反拨作用。因此,这些考试本身的质量如何,考试的使用是否恰当,成为引人关注的问题。如果能够建立一套符合中国国情、适合中国语言测试特点的标准,指导规范考试开发者和使用者在考试各个阶段的行为,必将能够使语言测试更为公平、有效,从而也能使测试对语言教学产生更为积极的反拨作用。自20世纪50年代,尤其是近二十年来,世界各地的语言测试专家和教育工作者携手合作,在制定语言测试标准的研究和实践方面取得了许多重要成果。本文回顾了近二十年来语言测试界在标准制定方面所取得的成果,并且对这些标准进行了反思,以期能够对我们制定适合中国国情的语言测试标准有所启迪。

6、[Title] 谈语言测试的结构效度

[Author] 陈晓扣;李绍山

[Publication and Time] 解放军外国语学院英语系;河南洛阳471003

[Abstract] 国外语言测试界把效度看做一个整体概念,认为确立效度需要收集内容相关、标准关联及“结构”相关三类证据,并进行逻辑分析。效度是语言测试最为关注的问题,确立效度首先是拟定有关“结构”的理论定义,其中有关“结构”(construct)的内涵和外延最为重要,因为它是该“结构”操作定义的基础;此外,收集各类证据事实上都以理论定义为准绳。笔者因此认为,用结构效度取代效度作为一个整体概念更恰当,更具针对性。本文还提出了一个研究结构效度的理论模型。

7、[Title] 从交际性语言测试看新大学英语四级考试听力测试的效度

[Author] 肖妮

[Publication and Time] 华中师范大学,外国语言学及应用语言学,2009,硕士

[Abstract] 交际语言测试理论的核心是交际能力的学说。在交际性语言测试中,测试目的在于了解语言学习者能否在一定的语境中使用所学的语言进行有效的交际,使用语言交流思想感情,达到互相沟通的目的。本文介绍了何为效度,以交际测试的要素为基础,结合听力理解和听力测试的特点,对改革后的大学英语四级考试听力部分的题型和选材等方面进行了效度分析和研究。研究结果表明,改革后的大学英语四级考试听力部分在较高程度上具备交际测试的各要素,故有较高的效度,能较为真实全面的反应学习者交际性英语听力能力。通过对试卷材料进行的分析,证明其测试的听力技能含盖了Bachman的交际能力模式中所提及的所有语言能力,达到了CET-4考试大纲中提出的测试学生交际性语言能力的目标。但是,该测试

仍存在着一定的问题,有待进一步改进,如语言输入的背景环境有欠真实,听力收音效果易受放音设备影响,题型过于单一等等。

8、[Title] 语言测试与大学英语四级考试的评估

[Author] 赵红梅

[Publication and Time] 西南师范大学,英语语言学,2004,硕士

[Abstract] 本文应用语言测试学理论及教育统计学原理对中国大学英语四级考试进行了详尽的分析和研究,并提出了建立院内口语测试的构想。 为了适应现代社会对人才的英语交际能力的需求,大学英语教学正在由传统教学法向交际教学法过渡。作为检测教学效果手段的测试是否也在做相应的调整呢?调查结果表明,很多已经实施交际教学法的院校仍在用全国大学英语四、六级测试作为衡量学生英语水平的终极标准,很多用人单位也要求毕业生具有英语四、六级证书以证明他们的英语能力。然而,全国大学英语四、六级考试对检测学生交际能力的有效性又如何呢?该项考试对大学英语教学正在产生什么样的影响呢?本文试图以测试理论为依据,从理论和实践上对大学英语四级考试对检测学生交际能力的有效性和可靠性进行分析,论述测试与教学的相互关系,以及大学英语四级考试给教学带来的反拨作用,对大学英语测试的优点与不足进行分析,并在此基础上构建了院内口语测试体系。

9、[Title] 语言测试的主要研究范式及其发展趋势

[Author] 何莲珍;李航

[Publication and Ti(转 载自:wWw.HN1c.cOM 唯才 教 育网:李航统计学习方法习题)me] 浙江大学外国语言文化与国际交流学院

[Abstract] 研究范式是指导某一领域研究的本体论、认识论和方法论的立场、观点的总和。社会科学领域的四大研究范式,即实证主义、后实证主义、批判理论以及建构主义,对包括语言测试在内的社会科学各学科都有着极其重要的指导作用。由于语言测试的核心活动是测量,因而长期以来,该领域一直受到实证主义范式的支配。然而近年来,受社会科学领域研究范式发展的影响,语言测试领域的研究范式也开始呈现出多元化、综合化的特征。但考虑到测试活动的本质属性等因素,实证主义和后实证主义范式仍将支配这一领域未来的研究;而批判理论和建构主义研究范式也将通过与传统范式相结合等方式,对测试研究产生持续的影响。

10、[Title] 语言测试中的偏差研究

[Author] 孔文;李清华

[Publication and Time] 上海外国语大学博士后流动站,上海200083宁波大学宁波315122;上海200083绍兴文理学院绍兴312000

[Abstract] 语言测试中的偏差是指由于与测试构念无关的因素导致某个或某些考生群体获得系统性高分或低分,从而影响测试结果的准确解释和使用,降低测试效度。自20世纪60年代以来,偏差研究作为高风险测试效度验证的必要环节已受到国外语言测试界的关注,但国内在这方面的研究几乎是空白。本文在综述国外研究成果的基础上,着重介绍偏差的概念、偏差的来源和偏差的主要侦测方法,以期对国内大规模高风险外语测试的偏差研究提供一定的理论依据和方法指导。

篇三:图像工程作业3

图像工程实验报告

(第三次作业) 基于视词袋模型的场景识别

(Scene recognition with bag of words)

姓名: 学号:

年 月 日

基于视词袋模型的场景识别

一、问题

场景内容的自动识别是计算机视觉领域的一个重要问题,对目标识别、检测基于内容的图像检索等计算机视觉方面的应用具有重要意义,最近12306的图片验证码系统就可以看做一个场景识别的很好例子,由此可见场景识别在我们的日常生活中的意义重大。

本实验的主要内容是利用词袋模型对场景进行识别分类。

图1-1几种常见场景

(左上为卧室,右上为厨房)

二、算法介绍

2.1 基本词袋模型(Bag of words)

Bag of words模型也成为“词袋”模型,在最初多是用来做自然语言处理,Svetlana在进行图片分类时,使用了“词袋”模型。词袋模型的主要思想是利用每一个“word”的频率作为特征来分类,忽略它的单词顺序和语法、句法等要素。

在图像分类应用时,图像每一个提取出来的特征被当做一个单词来考虑,那么一张图片就是一篇文章的,只不过这个文章是由图片特征组成,在此我们并不考虑特征的前后顺序。

Bag Of Words 主要有两步,第一步基础特征提取,第二步,字典生成(高级特征),第三步,分类器分类。 2.1.1基础特征提取

我们选取的基础特征是SIFT算子,每一个SIFT点会提取一个128维的特征向量。SIFT特征点的提取,和特征向量的计算已经在之前的实验中有所介绍,在此不做赘述。 2.1.2 字典生成

基础特征提取之后,我们就获得到了“word”,由于word之间有一定的信息冗余和噪音干扰,并且数据量往往很大,直接用来分类可能效果并不好。

因此

我们需要设计一些“bag”。在此我们是通过聚类实现的,本文中的聚类方法选择的是K-means算法构造,构造的“bag”数量为400。

生成“bag”之后,我们会将“word”在各个bag中的频率作为一幅图像的特征描述向量。如下图2-1。

图 2-1 词袋模型示意图

2.1.3 分类器分类

实验中选择了两种分类器,并对结果进行了比较。 1) K近邻法(K-NN)

K近邻法(k-NN)是一种基本的分类方法,示意图如图(2-2)。设训练集

T?? ?x1,y1?,?x2,y2?,?,?xN,yN???

其中,N为训练样本个数i ? 1,2,...,N,xi为

表示第i个训练样本的特征词频次向量,yi为其对应的类别(类别的个数与样本个数没有直接联系)。

图 2-2 K近邻示意图

根据给定的距离度量(如欧式距离),在训练T中找出与输入实例x距离最近的k个点,将这k个点的集合记为

Nk(x),

然后在里面选择出现最多的样本类。

影响KNN算法效率的关键点主要是距离度量公式的选择和K值的选取两个方面。 2) 线性SVM分类器

支持向量机是一种二分类问题,它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器,间隔最大使它有别于感知机;

支持向量机的学习策略是间隔最

大化。

分类作为数据挖掘领域中一项非常重要的任务,它的目的是学会一个分类函数或分类模型(或者叫做分类器),该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个,从而可以用于预测未知类别。将要介绍的支持向量机算法便是一种分类方法。

假设给定一个特征空间上的训练数据集

T?? ?x1,y1?,?x2,y2?,?,?xN,yN???

其中,xi?Rn,yi?{?1,?1},i?1,2,?,N,xi为第i个特征向量,也称为实例,yi为xi的类标记,当yi??1时,称xi为正例;当yi??1时,称xi为负例;?xi,yi?称为样本点,再假设训练数据集是线性可分的。

通过间隔最大化学习得到的分类超平面为:

w*?x?b*?0

以及相应的分类决策函数

f(x)?sign(w*?x?b*)

2.2 金字塔词袋模型

本实验参考了Svetlana对词袋模型的改进方法,对原始的词袋模型加入金字塔结构。

典型词袋模型只是在原图上进行直方图统计,在金字塔结构中,每一层都会将图像分成不同的区域,分别统计直方图。整个金字塔空间统计出的直方图向量则为最终的特征向量,可以用来分类。示意图如图2-3,此图为3层金字塔结构的直方图统计。

图2-3金字塔结构直方图统计

在本实验中,字典特征M=400,则当level=2时,特征向量为400*(1+4+16)=8400维向量。

三、实验

本实验主要分为低分辨率特征,典型词袋模型,金字塔改进词袋模型。结果如下。

3.1 低分辨率特征+KNN

Accuracy (mean of diagonal of confusion matrix) is 0.202。

图 4-1低分辨率特征+K-NN

3.2 低分辨率特征+SVM

Accuracy (mean of diagonal of confusion matrix) is 0.507。

图 4-2低分辨率+SVM

3.3 典型词袋模型+ KNN

Accuracy (mean of diagonal of confusion matrix) is 0.527。