机器学习-第四章 朴素贝叶斯 黄海广 副教授 2 本章目录 01 贝叶斯方法 02 朴素贝叶斯原理 03 朴素贝叶斯案例 04 朴素贝叶斯代码实现 3 1.贝叶斯方法 01 贝叶斯方法 02 朴素贝叶斯原理 03 朴素贝叶斯案例 04 朴素贝叶斯代码实现 4 1.贝叶斯方法-背景知识 先验概率： 后验概率： 贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为 朴素贝叶斯原理 03 朴素贝叶斯案例 04 朴素贝叶斯代码实现 8 判别模型和生成模型 判别模型（Discriminative Model) 生成模型（Generative Model） 由数据直接学习决策函数Y=f(X)或者条件概率分 布P(Y|X)作为预测的模型，即判别模型。基本思 想是有限样本条件下建立判别函数，不考虑样本 的产生模型，直接研究预测模型。 即：直接估计?( = ?? σ?=1 ? ς?=1 ? ? ? ? = ? ? ? = ?? ? ? = ?? 18 3.朴素贝叶斯案例 01 贝叶斯方法 02 朴素贝叶斯原理 03 朴素贝叶斯案例 04 朴素贝叶斯代码实现 19 3.朴素贝叶斯案例 假设我们正在构建一个分类器，该分类器说明文本是否与运动(Sports)有 关。我们的训练数据有5句话： 文本 标签 A

者对这些数学知识有初步印象或了解即可。比起理论基础，读者需要有少量的编程经验，特 别是 Python 语言编程经验，显得更加重要，因为本书更侧重于实用性，而不是堆砌公式。 总的来说，本书适合于大学三年级左右的理工科本科生和研究生，以及其他对人工智能算法 感兴趣的朋友。 本书共 15 章，大体上可分为 4 个部份：第 1~3 章为第 1 部分，主要介绍人工智能的初 步认知，并引出相关问题；第 4~5 章为第 2 部分，主要介绍 思想和基 础理论是共通的。本书已尽可能地涵盖其中基础、主流并且前沿的算法知识，但是仍然有很 多算法无法涵盖，读者学习完本书后，可以自行搜索相关方向的研究论文或资料，进一步学 习。 深度学习是一个非常前沿和广袤的研究领域，鲜有人士能够对每一个研究方向都有深刻 的理解。作者自认才疏学浅，略懂皮毛，同时也限于时间和篇幅关系，难免出现理解偏差甚 至错缪之处，若能大方指出，作者将及时修正，不胜感激。 管目前能达到的智能水平离通用人工智能(Artificial General Intelligence，简称 AGI)还有一 段距离，我们仍坚定地相信人工智能时代已经来临。 机器学习是人工智能的一个重要研究领域，而深度学习则是近几年最为火热的一类人 工智能算法。接下来我们将介绍人工智能、机器学习、深度学习的概念以及它们之间的联 系与区别。 1.1.1 人工智能 人工智能是让机器获得像人类一样

1. Pytorch 介绍与基础知识 1.1 Pytorch 介绍 Pytorch 是开放源代码的机器学习框架，目的是加速从研究 原型到产品开发的过程。其 SDK 主要基于 Python 语言，而 Python 语言作为流行的人工智能开发语言一直很受研究者与 开发者的欢迎。其模型训练支持CPU与GPU、支持分布式训练、 云部署、针对深度学习特定领域有不同的丰富的扩展库。 1.1.1 之后的 Pytorch。由于 Pytorch 吸 取了之前一些深度学习框架优点，开发难度大大降低、很容易 构建各种深度学习模型并实现分布式的训练，因此一发布就引 发学术界的追捧热潮，成为深度学习研究者与爱好者的首选开 发工具。在 pytorch 发布之后两年的 2018 年 facebook 又把 caffe2 项目整合到 pytorch 框架中，这样 pytorch 就进一步 整合原来 捧热潮，可以说“出道即巅峰”。Pytorch 虽然来自脸书实验室， 但是它也吸引外部公司包括特斯拉、优步、亚马逊、微软、阿 里等积极支持，其平缓的学习曲线，简洁方便的函数与模型构 建在短时间内吸引了大量学术研究者与工业界开发者的追捧。 当前无论是在学术界还是工业界 Pytorch 已经是主流深度学习 框架之一，而且大有后来居上之势，因此随着人工智能赋能各 行各业，Pytorch 框架必然会更加得到开发者的青睐，成为人

些模型可能在逻辑上组合在单节中。而一些想 法可能最好是通过连续允许几个模型来传授。另一方面，坚持“一个工作例子一节”的策略有一个很大的好 处：这使你可以通过利用我们的代码尽可能轻松地启动你自己的研究项目。只需复制这一节的内容并开始修 改即可。 我们将根据需要将可运行代码与背景材料交错。通常，在充分解释工具之前，我们常常会在提供工具这一方 面犯错误（我们将在稍后解释背景）。例如，在充分解释 随机梯度下降为什么有用或为什么有效之前，我们可 以使用它。这有助于给从业者提供快速解决问题所需的弹药，同时需要读者相信我们的一些决定。 这本书将从头开始教授深度学习的概念。有时，我们想深入研究模型的细节，这些的细节通常会被深度学习 框架的高级抽象隐藏起来。特别是在基础教程中，我们希望读者了解在给定层或优化器中发生的一切。在这 些情况下，我们通常会提供两个版本的示例：一个是我们从零开始实现一切，仅依赖张量操作和自动微分； 诉我们如何调整代码以达到期望的结果。不幸的是，这种优雅的理论目前还没有出现。尽管我们尽了最大努 力，但仍然缺乏对各种技术的正式解释，这既是因为描述这些模型的数学可能非常困难，也是因为对这些主 题的认真研究最近才进入高潮。我们希望随着深度学习理论的发展，这本书的未来版本将能够在当前版本无 法提供的地方提供见解。 有时，为了避免不必要的重复，我们将本书中经常导入和引用的函数、类等封装在d2l包中。对于要保存到包

http://open.youtu.qq.com SACC2017 优图团队立足于社交网络大平台，借助社交业务积累 的海量人脸、图片、音乐等数据，专注在人脸、图像、 音乐、语音、机器学习等领域开展技术研究，并积极 推动研究成果在业务中落地产生价值。 关于优图实验室 人脸识别 图像识别 音频识别 SACC2017 目录 01 腾讯优图内容审核能力介绍 02 深度学习技术介绍 03 内容审核的扩展和延伸 药、 人群聚集、火灾、血腥、极端主义或恐怖主义标 识的概率，通过其概率最大的类型，判断其图片 性质属于属于暴恐还是正常。 Ø 高准确率： 在内部业务上测试，准确率97%，覆 盖80%以上的案例 Ø 腾讯云，承担每天数亿的图像审核， 已经 累计支持上百家客户。 Ø 微云，QQ群，支持视频识别的解决方案， 成熟灵活的产品方案，帮助业务扫除掉互 联网暴力、恐怖内容，有效的降低业务风

主要贡献：设计了XGBoost算法。 人工智能界的青年才俊 何恺明，本科就读于清华大学，博士毕业于 香港中文大学多媒体实验室。2016年，加入 Facebook AI Research（FAIR）担任研究科 学家。 主要贡献：设计了ResNets 8 国内外知名人工智能企业榜单 编码 企业名称 人工智能技术 应用领域 所属国家 成立时间 资本市场状态 市值/估值/融资额 1 Microsoft（微软） 系数，对 目 标进行分类 •图像分类 •目标检测 •图像分割 •目标跟踪 •OCR文字识别 •图像滤波与降噪 •图像增强 •风格迁移 •三维重建 •图像检索 •GAN 12 深度学习-CV典型应用案例 翻译 传统翻译采用人工查词的方式，不但耗时长 ，而且错误率高。图像识别技术(OCR)的出 现大大提升了翻译的效率和准确度，用户通 过简单的拍照、截图或划线就能得到准确的 翻译结果。 体育赛事

相关概念 01 认识Python 01 相关概念 02 特征构建 03 特征提取 04 特征选择 4 许永洪,吴林颖.中国各地区人口特征和房价波动的动态关系[J].统计研究,2019,36(01) 文献解读 定义 目的 作用 是把原始数据转变为模型的训练数据的过程 获取更好的训练数据特征，使得机器学习模型逼 近这个上限 ➢ 使模型的性能得到提升 ➢ 在机器学习中占有非常重要的作用 成功的机器学习应用不是 拥有最好的算法，而是拥 有最多的数据！ 数据决定一切 数据大小 准 确 率 1. 相关概念 6 许永洪,吴林颖.中国各地区人口特征和房价波动的动态关系[J].统计研究,2019,36(01) 项目 特征提取 特征选择 共同点 都从原始特征中找出最有效的特征 都能帮助减少特征的维度、数据冗余 区别 ➢ 强调通过特征转换的方式得 到一组具有明显物理或统计 相关概念 7 2. 特征构建 01 相关概念 02 特征构建 03 特征提取 04 特征选择 8 许永洪,吴林颖.中国各地区人口特征和房价波动的动态关系[J].统计研究,2019,36(01) 特征构建：是指从原始数 据中人工的找出一些具有 物理意义的特征。 方法：经验、属性分割和 结合 操作：使用混合属性或者 组合属性来创建新的特征 ，或是分解或切分原有的

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