基于机器学习的miRNA靶基因预测算法研究概况

基于机器学习的miRNA靶基因预测算法研究概况

摘要：首先小结目前所发现的mirna:mrna对的统计特征，然后对基于机器学习的各类靶基因预测算法逐一作研究，最后对现有靶基因预测算法的研究现状及优缺点给出系统的结论。

关键词：micrornas；靶基因预测；生物信息学；rna干扰

图1mirna:target绑定结构

由于已知靶标数目有限，而预测结果不精确，因此上述特征不全面且易导致偏倚。

2各类机器学习靶基因预测算法

2.1pictar

pictar认为基因3’utr序列是由mirna绑定点及背景序列组成。在考虑一个utr被m个mirna同时作用的情况时，该隐马尔科夫模型有1+m个隐含状态，状态间概率为pi，i∈{0,…,m} ，p0表示转换为背景序列的概率，pi i∈{1,…,m}表示从当前状态到第i个mirna绑定点位的概率。当某mirna绑定点位状态被选择，代表mirna绑定点位7nt或8nt长的序列会被产生，而此绑定点位是完全种子匹配的概率为p，非完全种子匹配的概率为1-p；否则会产生碱基以表示转移到背景序列状态。pictar利用baum welch 算法来计算3’utr序列是由此隐马尔科夫模型产生的最大似然概率。

2.2mitarget

mitarget基于svm。为训练mitarget，从各种已发表学术文献中

收集152对阳性mirna:site和83对阴性mirna:site，为增加阴性数据集数量，从let-7:lin41、let-7:lin-28提取出113个阴性mirna:site。对任一mirna:site对，mitarget将其首尾相连形成单链序列，利用rnafold产生此序列的二级结构以代表mirna和site绑定结构。基于此绑定结构，观察第1~20nt的匹配状态，提取20个基于位置的特征，通过分析种子区、非种子区以及整个绑定区的匹配、错配、其它匹配状态以及各区域绑定能等共21个基于区域的特征，mirna:site表示为一个包含41个特征的特征向量。

2.3rna22

rna22是2006年开发的算法。首先利用rfam3.0中354个mirna 序列为训练集，利用teiresias算法从中发挖长度可变的模序。其次以3-nt模组为最小单位，统计出现频率。随后rna22假设二阶马尔科夫链是将3-nt模组“组装”成模序的引擎，并基于此假设计算每个模序的存在概率。

2.4genmir

genmir发布于2007年，现有genmir、genmir++、genmir3 3个版本，基本思想是在其它基于序列的算法预测结果的基础上，建立贝叶斯生成模型以反映mirna对其靶标的调控作用，根据mrna和mirna表达水平数据推断靶基因。其推论基于两条假设：①特定组织内，mrna有相同背景表达水平；②mirna会下调其靶基因的表达水平，且多个mirna共同作用于一个靶基因时，对表达水平的影响是单独影响的线性叠加。如给定g个mrna和k个mirna，用eqt、

vkt和ut表示在组织t中，mrna g、mirna k和背景的表达水平，并令vt=［v1t,…,vkt］t，从而上述两个假设可被表示为(1)式：p(eqt|μ1,βq,λ,γt,vt,σ2t)=

n(μt-γtλβqm,σ2t)(1)其中βg∈{0,1}k×1 是一个指示向量，其中第k个元素βgk=1表示基因g是mirna k的靶基因；λ∈rk×1+表示调控权重；ba=diag(βa);γt是对不同组织中基因表达值进行标准化的变尺度因子；σ2t是高斯模型的方差。

2.5mirtarget

mirtarget是2008年发表的基于svm算法。wang利用mirna过量表达实验的microarray数据，即对于某mirna过量表达实验，定义表达水平低于40%、p0.3为正常表达基因，进而定义包含第2~7完全种子匹配的表达下调基因为阳性靶标，包含2~7完种子匹配的正常表达基因为阴性靶标。有2~7完种子匹配处的序列被提取作为阳性及阴性绑定点训练集。

2.6targetboost

targetboost目标是预测一个长度为24nt的序列是否是相应mirna的绑定点。采用boosting遗传编程作为分类引擎，用一种模式语言生成所有可能的绑定点位碱基组成模序{xjj=1}；其次用

h(s1:n,(x)j)=1表示序列s1:n符合模序j，为0不符合；通过gpboost算法将所有所有模序判定boosting成为最终的分类器：f(s1:n)=sign(∑jj=1ajh(s1:n,(x)j))(2)其中aj代表第j个模序的权重。

机器学习综述

机器学习综述 摘要：为了对高层次结构的抽象的表示，需要有能够对深层结构学习的模型。深层结构是由非线性的多层次组成，如神经网络有许多隐藏的层。深层结构的参数优化是一项困难的任务，例如最近提出的深信念网络（DBN）学习算法很好解决了该问题并取得了一定的成功。深度学习是机器学习中一个非常接近AI的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络。 关键词：神经网络，无监督，深度学习，AI 1 引言 机器学习的核心是学习。机器学习的研究主旨是使用计算机模拟人类的学习活动,它是研究计算机识别现有知识、获取新知识、不断改善性能和实现自身完善的方法。机器学习研究的就是如何使机器通过识别和利用现有知识来获取新知识和新技能。它是人工智能的一个重要的研究领域。这里的学习意味着从数据中学习, 它包括有监督学习( Supervised Learning )、无监督学习( Unsupervised Learning) 和半监督学习( Semi- Supervised Learning )三种类别。 目前在机器学习研究领域影响较大的是H. Simon 的观点:学习是系统中的任何改进,这种改进使得系统在重复同样的工作或进行类似的工作时,能完成得更好。学习的基本模型就是基于这一观点建立起来的。 深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。深度学习是无监督学习的一种。深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。 深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深信度网(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。此外Lecun等人提出的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法，它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。 深度学习中的主要困难，特别是在模式分类运用中，在数据的维数中学习的复杂性呈指数的线性增长。主流的方法是克服“维数灾难”，通过使用预处理数据的方式，这样能够降维以至于更够有效的处理。降维指的是特征提取，结果可

机器视觉检测的分析简答作业及答案要点学习资料

2012研究生机器视觉课程检测及课程设计内容 一、回答下列问题： 1、什么是机器视觉，它的目标是什么？能否画出机器视觉检测系统的结构方 块图，并说出它们的工作过程原理和与人类视觉的关系？ 机器视觉是机器（通常指计算机）对图像进行自动处理并报告“图像中有什么”的过程，也就是说它识别图像中的内容。图像中的内容往往是某些机器零件，而处理的目标不仅要能对机器零件定位，还要能对其进行检验。 原始数据特征向量类别标识 特征度量模式分类器 机器视觉系统的组成框图 2、在机器视觉检测技术中：什么是点视觉技术、一维视觉技术、二维视觉技 术、三维视觉技术、运动视觉技术、彩色视觉技术、非可见光视觉技术等？ 能否说出他们的应用领域病句、案例？能否描述它们的技术特点？ 答：点视觉：用一个独立变量表示的视觉称之为点视觉。如应用位移传感器测量物体的移动速度。 一维视觉：普通的CCD。 两维视觉：用两个独立变量表示的视觉称之为两维视觉。比如普通的CCD。 三维视觉：用三个独立变量表示的视觉称之为三维视觉。比如用两个相机拍摄（双目视觉）；或者使用一个相机和一个辅助光源。 彩色视觉：用颜色作为变量的视觉称之为彩色视觉。物体的颜色是由照 射光源的光谱成分、光线在物体上反射和吸收的情况决定的。比如，一 个蓝色物体在日光下观察呈现蓝色，是由于这个物体将日光中的蓝光 反射出来，而吸收了光谱中的其他部分的光谱，而同样的蓝色物体， 在红色的光源照射下，则呈现红紫色， 非可见光视觉技术：用非可见光作为光源的视觉技术。比如非可见光成像技术。

3、机器视觉检测技术中：光源的种类有哪些？不同光源的特点是什么？光照 方式有几种？不同光照方式的用途是什么？又和技术特点和要求？ 机器视觉检测技术中光源有以下几种：荧光灯，卤素灯+光纤导管，LED 光源，激光，紫外光等。几种光源的特点如下： 成本亮度稳定度使用寿命复杂设计温度影响种类名 称 荧光灯低差差一般低一般 卤素灯+光纤导管高好一般差一般差LED光源一般一般好好高低光照方式有以下几种： 背景光法（背光照射）是将被测物置于相机和光源之间。这种照明方式的优点是可将被测物的边缘轮廓清晰地勾勒出来。由于在图像中，被测物所遮挡的部分为黑色，而未遮挡的部分为白色，因此形成“黑白分明”的易于系统分析的图像。此方法被应用于90%的测量系统中。 前景光法（正面照射）是将灯源置于被测物和相机之前。又可分为明场照射和暗场照射。明场照射是为了获得物体的几乎全部信息，照射物体的光在视野范围之内几乎全部反射回去；暗场照射是为了获取物体表面的凹凸，照射物体的光在视野范围之外有部分光反射回去。 同轴光法是将灯源置于被测物和相机之间。 4、机器视觉检测系统中，光学系统的作用是什么？光学器件有哪几种，它们 各自的作用是什么？光学镜头有几种类型，它们各自有何用途？光学镜头有哪些技术参数，各自对测量有什么影响？ 答：机器视觉检测系统中，光学系统用来采集物体的轮廓、色彩等信息。 光学器件主要有：镜头、成像器件（CCD和CMOS)、光圈、快门等。 镜头的作用是对成像光线进行调焦等处理，使成像更清晰；成像器件的作用是将光学图像转换成模拟电信号；光圈的作用如同人得瞳孔， 控制入射光的入射量，实现曝光平衡；快门的作用是将想要获取的光学

机器设备评估方法及风险浅析(一)

机器设备评估方法及风险浅析(一) 在自然科学中，机器设备是特指人们利用机械原理制造的装置。而在资产评估中所指的机器设备与自然科学中的定义是不同的，评估中所指的机器设备是广义的概念，除了机器设备，还包括人们根据声、光、电技术制造的电子设备、电器设备、仪器仪表等，包括单台设备及设备的组合。 在当前的资产评估中，机器设备是除房地产外出现频率较高的有形资产，特别在对工业企业的资产评估中，机器设备种类繁多，数以百计，构成各异。评估时通常需要逐台进行核查评定，要收集大量的资料、数据、运用适当的评估方法，依次进行分析判断、得出有效的评估结论。 机器设备在不同的单位，由于其所处的环境不同（继续使用、长期闲置）或不同的评估目的（续用、抵押、转让变卖、清算拍卖），所用的评估方法，选用哪些数据、参数都会有所不同，因而评估结果也会有不小差别。评估时从资产评估的效率和相对合理角度看，按各种评估方法的特点，明确其最适宜发挥作用的范围选用好评估方法，将有利于提高资产评估的质量和效率，免除评估方法选用不当形成的风险。 和其它资产的评估一样，机器设备评估方法主要为市场比较法、收益法、成本法三种。下面我们对其原理、适用范围、可能导致的风险进行简单分析。 一、市场比较法 市场比较法是根据目前公开市场上与被评估对象相似的或可比的参照物的价格来确定被评估对象的价格。如果参照物与被评估对象是不完全相同，则需要根据评估对象与参照物之间的差异对价值的影响作出调整。影响机器设备市场价值的主要是比较因素。比较因素是一个指标体系，它要能够全面反映影响价值的因素。不全面的或仅使用个别指标所作出的价值评估是不准确的。一般来说，设备的比较因素可分为四大类，即个别因素、交易因素、地域因素和时间因素。 市场比较法评估机器设备，要求有一个有效、公平的市场。有效是指市场所提供的信息是真实可靠的，评估参照物在市场上的交易是活跃的。而公平是指市场应该具备公平交易的所有条件，买卖双方的每一步决策都是在谨慎和充分掌握信息的基础上作出的，并且假定这价格不受不适当刺激的影响。 市场比较法适用于市场发育较完善的地区，当存在有同类设备的二手设备交易市场或有较多的交易实例，是获取资产价值较为简捷的方法。但当前我国的市场经济尚在逐步健全的进程中，二手设备市场交易品种单调、频率不高，交易信息不透明，可采用案例贫乏，这限制了市场比较法在现实资产评估中的广泛运用。 采用市场比较法评估时，应注意评估的是机器设备的成交价，而不是一台持续使用的机器设备的完全重置成本，得出成交价后应加计运输费、安装调试费、设备基础费，安装调试时间较长的还应加计管理费用、资金成本等。一般用现金结算时，成交价会低，设备中哪一方运输也会影响价格。运用市场法评估不存在成新率、功能性贬值和经济性贬值等问题。 二、收益法 机器设备的价值评估也可以使用收益法，即对机器设备未来产生的净利润或净现金流量按一定的折现率折为现值，作为被评估资产的价值。基本公式如下： P＝／ 式中：P——评估值 ——在第i年的净收益 ——第i年的折现率 或： P＝／

机器设备评估方法及风险浅析

在自然科学中，机器设备是特指人们利用机械原理制造的装置。而在资产评估中所指的机器设备与自然科学中的定义是不同的，评估中所指的机器设备是广义的概念，除了机器设备，还包括人们根据声、光、电技术制造的电子设备、电器设备、仪器仪表等，包括单台设备及设备的组合。在当前的资产评估中，机器设备是除房地产外出现频率较高的有形资产，特别在对工业企业的资产评估中，机器设备种类繁多，数以百计，构成各异。评估时通常需要逐台进行核查评定，要收集大量的资料、数据、运用适当的评估方法，依次进行分析判断、得出有效的评估结论。机器设备在不同的单位，由于其所处的环境不同（继续使用、长期闲置）或不同的评估目的（续用、抵押、转让变卖、清算拍卖），所用的评估方法，选用哪些数据、参数都会有所不同，因而评估结果也会有不小差别。评估时从资产评估的效率和相对合理角度看，按各种评估方法的特点，明确其最适宜发挥作用的范围选用好评估方法，将有利于提高资产评估的质量和效率，免除评估方法选用不当形成的风险。和其它资产的评估一样，机器设备评估方法主要为市场比较法、收益法、成本法三种。下面我们对其原理、适用范围、可能导致的风险进行简单分析。一、市场比较法市场比较法是根据目前公开市场上与被评估对象相似的或可比的参照物的价格来确定被评估对象的价格。如果参照物与被评估对象是不完全相同，则需要根据评估对象与参照物之间的差异对价值的影响作出调整。影响机器设备市场价值的主要是比较因素。比较因素是一个指标体系，它要能够全面反映影响价值的因素。不全面的或仅使用个别指标所作出的价值评估是不准确的。一般来说，设备的比较因素可分为四大类，即个别因素、交易因素、地域因素和时间因素。市场比较法评估机器设备，要求有一个有效、公平的市场。有效是指市场所提供的信息是真实可靠的，评估参照物在市场上的交易是活跃的。而公平是指市场应该具备公平交易的所有条件，买卖双方的每一步决策都是在谨慎和充分掌握信息的基础上作出的，并且假定这价格不受不适当刺激的影响。市场比较法适用于市场发育较完善的地区，当存在有同类设备的二手设备交易市场或有较多的交易实例，是获取资产价值较为简捷的方法。但当前我国的市场经济尚在逐步健全的进程中，二手设备市场交易品种单调、频率不高，交易信息不透明，可采用案例贫乏，这限制了市场比较法在现实资产评估中的广泛运用。采用市场比较法评估时，应注意评估的是机器设备的成交价，而不是一台持续使用的机器设备的完全重置成本，得出成交价后应加计运输费、安装调试费、设备基础费，安装调试时间较长的还应加计管理费用、资金成本等。一般用现金结算时，成交价会低，设备中哪一方运输也会影响价格。运用市场法评估不存在成新率、功能性贬值和经济性贬值等问题。二、收益法机器设备的价值评估也可以使用收益法，即对机器设备未来产生的净利润或净现金流量按一定的折现率折为现值，作为被评估资产的价值。基本公式如下：[!--empirenews.page--] P ＝∑R I ／r I 式中：P——评估值R I——在第i年的净收益r I——第i年的折现率或：P＝∑F I／r I 式中：F I——在第i年的净现金流量r I——第i年的折现率使用收益法的前提条件是：1、要能够确定和量化资产的未来获利能力、净利润或净现金流量；2、能够确定资产合理的折现率。对于收益可以量化的机器设备，可用收益法评估，如生产线、成套化工设备等。收益法的优点在于它可以充分考虑资产的各种贬值因素，并且，由于是用未来收益来衡量资产的价值，其结果较容易被投资者所接受。其局限性是，大多数设备因为所预测的现金流量是由包括房屋、机器设备在内的固定资产、流动资产、土地、无形资产等整体资产带来的，很难量化到单台机器设备上。预测未来收益和确定折现率的主观因素较大，两者直接影响评估结果的准确性和可信性。在运用收益法评估时，应注意其收益期限不能是无限期；要考虑设备的技术含量、技术进步是否有提前淘汰被评估设备的可能性。稍有疏乎即将带来风险。鉴于以上受到收益预测的限制等因素，故在评估工作中，收益法多作为一种补充法，用来确定设备的功能性贬值和经济性贬值，同时用来分析企业是否存在无形资产。三、成本法重置成本法是机器

机械动力学简史教学提纲

机械动力学简史

机械动力学简史 一.动力学简介 机械动力学作为机械原理的重要组成部分，主要研究机械在运转过程中的受力，机械中各部分构件的质量和构件之间机械运动的相互关系，是现代机械设计的重要理论基础。 一般来说，机械动力学的研究内容包括六个方面：（1）在已知外力作用下求机械系统的真实运动规律；（2）分析机械运动过程中各构件之间的相互作用力；（3）研究回转构件和机构平衡的理论和方法；（4）研究机械运转过程中能量的平衡和分配关系；（5）机械振动的分析研究；（6）机构分析和机构综合。其主要研究方向是机械在力的作用下的运动和机械在运动过程中产生的力，并且从力和相互作用的角度对机械进行设计和改进的学科。 二.动力学的前期发展 人类的发展过程中，很重要的一个进步特征就是工具的使用和制造。从石器时代的各种石制工具开始，机械的形式开始发展起来。从简单的工具形式，到包含各类零件、部件的较为先进的机械，这中间的发展过程经历了不断的改进与反复，也经历了在国家内部与国家之间的传播过程。 机械的发展过程也经历了从人自身的体力，到利用畜力、风力和水力等，材料的类型也从自然中自有的，过渡到简单的人造材料。整个发展过程最终形成了包含动力、传动和工作等部分的完整机械。 人类从石器时代进入青铜时代、铁器时代，用以吹旺炉火的鼓风器的发展起了重要作用。有足够强大的鼓风器，才能使冶金炉获得足够高的炉温，才能从矿石中炼得金属。中国在公元前1000～前900年就已有了冶铸用的鼓风器，

并渐从人力鼓风发展到畜力和水力鼓风。早在公元前，中国已在指南车上应用复杂的齿轮系统。古希腊已有圆柱齿轮、圆锥齿轮和蜗杆传动的记载。但是，关于齿轮传动瞬时速比与齿形的关系和齿形曲线的选择，直到17世纪之后方有理论阐述。手摇把和踏板机构是曲柄连杆机构的先驱，在各文明古国都有悠久历史，但是曲柄连杆机构的形式、运动和动力的确切分析和综合，则是近代机构学的成就。 近代的机械动力学，在动力以及机械结构本身来说，具有各方面的重大突破。动力在整个生产过程中占据关键地位。随着机械的改进，对于金属和矿石的需求量增加，人类开始在原有的人力和畜力的基础上，利用水力和风力对机械进行驱动，但是这也造成了很多工厂的选址的限制，并不具有很大的推广性。而后来稍晚出现的纽科门大气式蒸汽机，虽然也可以驱使一些机械，但是其燃料的利用率很低，对于燃料的需求量太大，这也使得这种蒸汽机只能应用于煤矿附近。 瓦特发明的具有分开的凝汽器的蒸汽机以及具有回转力的蒸汽机，不仅降低了燃料的消耗量，也很大程度上扩大了蒸汽机的应用范围。蒸汽机的发明和发展，使矿业和工业生产、铁路和航运都得以机械动力化。蒸汽机几乎是19世纪唯一的动力源。但蒸汽机及其锅炉、凝汽器、冷却水系统等体积庞大、笨重，应用很不方便。 19世纪末，电力供应系统和电动机开始发展和推广。20世纪初，电动机已在工业生产中取代了蒸汽机，成为驱动各种工作机械的基本动力。生产的机械化已离不开电气化，而电气化则通过机械化才对生产发挥作用。 发电站初期应用蒸汽机为原动机。20世纪初期，出现了高效率、高转速、

机器学习算法简介

决策树算法： 1.算法简介 决策树是一种简单高效并且具有强解释性的模型，广泛应用于数据分析领域。其本质是一颗自上而下的由多个判断节点组成的树。 2.算法示意： 图1 决策树示意图 3.算法示例： 预测小明今天出不出门打球 图2 训练数据 图3 训练生成的决策树 4.对应的场景 故障预测中，通过决策树算法对带标签的历史数据进行训练，自动分类出哪些是故障数据哪些是正常数据。

基于最小生成树的k中心点算法： 1.算法简介 基于最小生成树的K中心点(K-mediods)算法是一种聚类算法，由K中心点(K-mediods)算法衍生而来，而K中心点算法是由K-means算法衍生而来。其中聚类算法是能够将具有相似属性的一组数据归为一类的一种算法。 K-means算法的思想是，对于给定的样本集，按照样本之间的距离大小，将样本集划分为K个簇。让簇内的点尽量紧密的连在一起，而让簇间的距离尽量的大。而K中心点算法通过对K-means算法计算簇的方法加以改进得来，基于最小生成树的K中心点算法通过对K 中心点算法求取初始中心点的方法改进得来。 2.算法示意 图4 K-means算法示意图 图5 基于最小生成树的k中心点算法示意图 3.对应场景 故障拓扑关联中通过基于最小生成树的k中心点算法动态计算故障阈值，这样可以令机器自动识别哪些是故障数据哪些是正常数据，可避免人工干预，提高工作效率。 Apriori算法： 1.算法简介 Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法，其核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集。 Apriori算法的基本思想是：首先找出所有的频集，这些项集出现的频繁性至少和预定义的最小支持度一样。然后由频集产生强关联规则，这些规则必须满足最小支持度和最小可信度。然后使用第1步找到的频集产生期望的规则，产生只包含集合的项的所有规则，其中每一条规则的右部只有一项，这里采用的是中规则的定义。一旦这些规则被生成，那么只有那

机器人视觉算法 参考答案

1.什么是机器视觉 【概述】 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分 CMOS 和 CCD 两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉；同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。 正是由于机器视觉系统可以快速获取大量信息，而且易于自动处理，也易于同设计信息以及加工控制信息集成，因此，在现代自动化生产过程中，人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。【基本构造】 一个典型的工业机器视觉系统包括：光源、镜头、 CCD 照相机、图像处理单元（或图像捕获卡）、图像处理软件、监视器、通讯 / 输入输出单元等。 系统可再分为： 主端电脑(Host Computer) 影像撷取卡(Frame Grabber)与影像处理器影像摄影机 CCTV镜头显微镜头照明设备： Halogen光源 LED光源 高周波萤光灯源闪光灯源其他特殊光源影像显示器 LCD 机构及控制系统 PLC、PC-Base控制器 精密桌台伺服运动机台 【工作原理】 机器视觉检测系统采用CCD照相机将被检测的目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、数量、位置、长度，再根据预设的允许度和其他条件输出结果，包括尺寸、角度、个数、合格 / 不合格、有 / 无等，实现自动识别功能。 【机器视觉系统的典型结构】 一个典型的机器视觉系统包括以下五大块： 1.照明 照明是影响机器视觉系统输入的重要因素，它直接影响输入数据的质量和应用效果。由于没有通用的机器视觉照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到最佳效果。光源可分为可见光和不可见光。常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、水银灯和钠光灯。可见光的缺点是光能不能保持稳定。如何使光能在一定的程度上保持稳定，是实用化过程中急需要解决的问题。另一方面，环境光有可能影响图像的质量，所以可采用加防护屏的方法来减少环境光的影响。照明系统按其照射方法可分为：背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。其中，背向照明是被测物放在光源和摄像机之间，它的优点是能获得高对比度的图像。前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧，这种方式便于安装。结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上，根据它们产生的畸变，解调出被测物的三维信息。频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上，摄像机拍摄要求与光源同步。 2.镜头FOV（Field Of Vision）=所需分辨率*亚象素*相机尺寸/PRTM（零件测量公差比）镜头选择应注意： ①焦距②目标高度③影像高度④放大倍数⑤影像至目标的距离⑥中心点 / 节点⑦畸变 3.相机 按照不同标准可分为：标准分辨率数字相机和模拟相机等。要根据不同的实际应用场合选不同的相机和高分辨率相机:线扫描CCD和面阵CCD；单色相机和彩色相机。 4.图像采集卡 图像采集卡只是完整的机器视觉系统的一个部件，但是它扮演一个非常重要的角色。图像采集卡直接决定了摄像头的接口：黑白、彩色、模拟、数字等等。 比较典型的是PCI或AGP兼容的捕获卡，可以将图像迅速地传送到计算机存储器进行处理。有些采集卡有内置的多路开关。例如，可以连接8个不同的摄像机,然后告诉采集卡采用那一个相机抓拍到的信息。有些采集卡有内置的数字输入以触发采集卡进行捕捉，当采集卡抓拍图像时数字输出口就触发闸门。 5.视觉处理器 视觉处理器集采集卡与处理器于一体。以往计算机速度较慢时，采用视觉处理器加快视觉处理任务。现在由于采集

机器设备评估常用方法及参数.doc

机器设备实体性贬值率参考表 注：上表参考美国评估师协会使用的《实体性贬值率表》，并进行了部分修改

第二节、机器设备重置成本估算方法与参数 一、设备运杂费估算方法与参数 （一）国产设备的运杂费 设备运杂费的计算公式为： 运杂费=国产设备原价×国产设备运杂费率（3-2-1）《机械工业建设项目概算编制办法及各项概算指标》（1995年版）中规定的设备运杂费率见表3-2-1 表3-2-1 机械行业国产设备运杂费率表 《纺织工业工程建设概预算编制办法及规定》（1993年版）中规定的设备运杂费率取值见表3-2-2。 《冶金工业建设初步设计概算编制办法》（1994年版）中规定的设备运杂费率取值见表3-2-3。 表3-2-3 冶金行业国产设备运杂费率表 《风电场工程可行性研究报告设计概算编制办法及计算标准》（2007年版）中规定该行业设备运杂费率取值见表3-2-4、表3-2-5。

表3-2-5 其他设备运杂费率表 （二）进口设备的国内运杂费 进口设备国内运杂费的计算公式为： 进口设备国内运杂费=进口设备原价×进口设备运杂费率 （3-2-2） 《机械工业建设项目概算编制办法及各项概算指标》（1995年版）中规定的设备运杂费率见表3-2-6、表3-2-7。 表3-2-6 机械行业进口设备海运方式国内运杂费率表 二、 设备安装费估算方法与参数 （一）国产设备的安装费 国产设备的安装费计算公式为： 安装费=设备原价×设备安装费率 （3-2-3） 式中，设备安装费率按所在行业概算指标中规定的费率计算。 《机械工业建设项目概算编制办法及各项概算指标》（1995年版）中规定的国产设备安装费率见表3-2-8。

数字图像处理与机器视觉 2015-2016期末试卷参考答案

数字图像处理与机器视觉 2015-2016期末试卷参考答案南昌大学研究生2015,2016年第2学期期末考试试卷 试卷编号: (开)卷课程名称: 数字图像处理与机器视觉适用班级: 2015级硕士研究生姓名: 学号: 专业: 学院: 机电工程学院考试日期: 题号一二三四五六七八九十总分累分人 签名题分 10 15 15 10 20 30 100 得分 考生注意事项:1、本试卷共4页，请查看试卷中是否有缺页或破损。如有请报告以便更换。 2、使用A4答题纸，注意装订线。 一、单项选择题(从下列各题四个备选答案中选出一个正确答案，并将其 代号填在题前的括号内。每小题1分，共10分) ( b )1.图像与灰度直方图间的对应关系是: a.一一对应 b.多对一 c.一对多 d.都不对 ( d )2. 下列算法中属于图象平滑处理的是: a.Hough变换法 b.状态法 c.高通滤波 d. 中值滤波 ( c )3.下列算法中属于图象锐化处理的是: a.局部平均法 b.最均匀平滑法 c.高通滤波 d. 中值滤波 ( d )4. 下列图象边缘增强算子中对噪声最敏感的是: a.梯度算子 b.Prewitt算子 c.Roberts算子 d. Laplacian算子 ( b )5. 下列算法中属于点处理的是: a.梯度锐化 b.二值化 c.傅立叶变换 d.中值滤波 ( d )6.下列算子中利用边缘灰度变化的二阶导数特性检测边缘的是:

a.梯度算子 b.Prewitt算子 c.Roberts算子 d. Laplacian算子 ( c )7.将灰度图像转换成二值图像的命令为: a.ind2gray b.ind2rgb c.im2bw d.ind2bw ( d )8.数字图像处理的研究内容不包括: a.图像数字化 b.图像增强 c.图像分割 d.数字图像存储 ( d )9.对一幅100?100像元的图象，若每像元用,bit表示其灰度值，经霍夫曼编码后图象的压缩比为2:1，则压缩图象的数据量为: a.2500bit b.20000bit c.5000bit d.40000bit ( b )10.图像灰度方差说明了图像哪一个属性: a.平均灰度 b.图像对比度 c.图像整体亮度 d.图像细节 第 1 页 二、填空题(每空1分，共15分) l. 图像处理中常用的两种邻域是 4-邻域和 8-邻域。 2.图象平滑既可在空间域中进行，也可在频率域中进行。 3.常用的灰度内插法有最近邻元法、双线性内插法和三次内插法。 4. 低通滤波法是使高频成分受到抑制而让低频成分顺利通过，从而实现图像平滑。 5.Prewitt边缘检测算子对应的模板是和。 -1 -1 -1 -1 0 1 0 0 0 -1 0 1 1 1 1 -1 0 1 (不分先后) 6.图像压缩系统是有编码器和解码器两个截然不同的结构块组成的。 7.灰度直方图的纵坐标是该灰度出现的频率。 8.依据图象的保真度，图象编码可分为无失真(无损)编码和有失真(有损)编码两 种。

机器设备评估常用方法及参数

机器设备实体性贬值率参考表 表3-1-3

第二节、机器设备重置成本估算方法与参数 一、设备运杂费估算方法与参数 （一）国产设备的运杂费 设备运杂费的计算公式为： 运杂费=国产设备原价X国产设备运杂费率（3-2-1）《机械工业建设项目概算编制办法及各项概算指标》（1995年版）中规定的设备运杂费率见表3-2-1 表3-2-1 机械行业国产设备运杂费率表 《纺织工业工程建设概预算编制办法及规定》（1993年版）中规定的设备运杂费率取值见表3-2-2。 表3-2-2 纺织行业国产设备运杂费率表 《冶金工业建设初步设计概算编制办法》（1994年版）中规定的设备运杂费率取值见表3-2-3。 表3-2-3 冶金行业国产设备运杂费率表 《风电场工程可行性研究报告设计概算编制办法及计算标准》（2007年版）中规定该行业设备运杂费率取值见 ^表3-2-4、^表3-2-5。 表3-2-4 主要设备运杂费率表(%)

表3-2-5 其他设备运杂费率表 （二）进口设备的国内运杂费 进口设备国内运杂费的计算公式为: 进口设备国内运杂费=进口设备原价X 进口设备运杂费率 （3-2-2） 《机械工业建设项目概算编制办法及各项概算指标》 （1995年版）中规定的设备运杂费率见表 3-2-6、表3-2-7。 表3-2-6 机械行业进口设备海运方式国内运杂费率表 表3-2-7 机械行业进口设备陆运方式国内运杂费率表 二、设备安装费估算方法与参数 （一）国产设备的安装费 国产设备的安装费计算公式为：

式中，设备安装费率按所在行业概算指标中规定的费率计算。 《机械工业建设项目概算编制办法及各项概算指标》（1995年版）中规定的国产设备安装费率见表3-2-8。

机器学习概述

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/e63654351.html, 机器学习概述 作者：李炜 来源：《科技视界》2017年第12期 【摘要】机器学习成为人工智能、模式识别领域的共同研究热点，其理论方法已经被广 泛应用于解决实际工程应用及科学领域的复杂问题。随着技术的快速发展，以统计为基础的机器学习受到人们的关注，并在语音、自然语言、视觉等领域获得成功应用。本文主要阐述了机器学习的分类，介绍几种常用的机器学习方法。 【关键词】机器学习分类；人工智能；P-N Leraning 0 概述 机器学习是实现人工智能领域的一个重要的研究分支，其研究的主要内容是实现利用计算机程序让带有处理器及计算功能的机器可以随着经验的增加提高处理问题的性能。目前，机器学习的理论已经被广泛的应用到，如智能视频监控、生物识别、无人驾驶等各个领域。 1 机器学习的发展及分类 机器学习基本上可分为 4 个阶段。第一阶段：上世纪 50 年代到 60 年代中期，系统通过自身不断的学习输入、输出反馈，完善系统参数及本身的性能。第二阶段：从 1960 年代中叶到70 年代中，该阶段主要是对系统结构的研究，如通过逻辑结构或者图结构来解释描述机器内 部结构。第三阶段的时间是从上世纪 70 年代中到 80 年代中期，主要通过研究学习策略和学习方法来提高改善学习的效率，同时引入知识数据库，此阶段机器学习取得了长足的发展；1986 年至今，神经网络的引入，及人工智能的需要，人们对机器学了得连接机制进行了研 究。 目前机器学习领域的研究一般可分四类，即无监督学习、监督学习、半监督学习以及增强学习[1-2]。 1.1 无监督学习 无监督学习是一种自学习的分类方式，对没标记的训练样本进行学习，发掘未知数据间隐藏的结构关系。无监督学习和核密度估计方法非常相似。常用的无监督学习有关联规则学习和聚类学习 1.2 监督学习 监督学习是有人工参与的一种学习。监督学习一般分为 3 步，第一标记样本，第二训练，第三模型概率估计。其大概过程如下：（1）输入样本的特征向量和样本类别标记，（2）训

机器视觉基本介绍

机器视觉基本概念 2018.1.29 机器视觉系统 作用：利用机器代替人眼来做各种测量和判断。 它是计算机学科的一个重要分支，它综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技术，涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。 机器视觉系统的特点：是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉；同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。可以在最快的生产线上对产品进行测量、引导、检测、和识别，并能保质保量的完成生产任务 视觉检测：指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS 和CCD 两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。是用于生产、装配或包装的有价值的机制。它在检测缺陷和防止缺陷产品被配送到消费者的功能方面具有不可估量的价值。 照明 照明是影响机器视觉系统输入的重要因素，它直接影响输入数据的质量和应用效果。由于没有通用的机器视觉照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到最佳效果。 光源可分为可见光和不可见光。常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、水银灯和钠光灯。可见光的缺点是光能不能保持稳定。如何使光能在一定的程度上保持稳定，是实用化过程中急需要解决的问题。另一方面，环境光有可能影响图像的质量，所以可采用加防护屏的方法来减少环境光的影响。 照明系统按其照射方法可分为：背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。其中，背向照明是被测物放在光源和摄像机之间，它的优点是能获得高对比度的图像。前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧，这种方式便于安装。结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上，根据它们产生的畸变，解调出被测物的三维信息。频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上，摄像机拍摄要求与光源同步。 镜头 FOV（Field of Vision）=所需分辨率*亚象素*相机尺寸/PRTM（零件测量公差比） 镜头选择应注意： ①焦距②目标高度③影像高度④放大倍数⑤影像至目标的距离⑥中心点/节点⑦畸变

机械动力学名词解释

连续介质力学 它是研究质量连续分布的可变形物体的运动规律，主要讨论一切连续介质普遍遵从的力学规律。例如，质量守恒、动量和角动量定理、能量守恒等。弹性体力学和流体力学有时综合讨论称为连续介质力学。 转子动力学 固体力学的分支。主要研究转子-支承系统在旋转状态下的振动、平衡和稳定性问题，尤其是研究接近或超过临界转速运转状态下转子的横向振动问题。转子是涡轮机、电机等旋转式机械中的主要旋转部件。 大朗贝尔原理 在质点受力运动的任何时刻，作用于质点的主动力、约束力和惯性力互相平衡。利用达朗贝尔原理，可将质点系动力学问题化为静力学问题来解决 模态分析是研究结构动力特性一种近代方法，是系统辨别方法在工程振动领域中的应用。模态是机械结构的固有振动特性，每一个模态具有特定的固有频率、阻尼比和模态振型。这些模态参数可以由计算或试验分析取得，这样一个计算或试验分析过程称为模态分析。这个分析过程如果是由有限元计算的方法取得的，则称为计算模记分析；如果通过试验将采集的系统输入与输出信号经过参数识别获得模态参数，称为试验模态分析。通常，模态分析都是指试验模态分析。振动模态是弹性结构的固有的、整体的特性。如果通过模态分析方法搞清楚了结构物在某一易受影响的频率范围内各阶主要模态的特性，就可能预言结构在此频段内在外部或内部各种振源作用下实际振动响应。因此，模态分析是结构动态设计及设备的故障诊断的重要方法。 机器、建筑物、航天航空飞行器、船舶、汽车等的实际振动千姿百态、瞬息变化。模态分析提供了研究各种实际结构振动的一条有效途径。首先，将结构物在静止状态下进行人为激振，通过测量激振力与胯动响应并进行双通道快速傅里叶变换（FFT）分析，得到任意两点之间的机械导纳函数（传递函数）。用模态分析理论通过对试验导纳函数的曲线拟合，识别出结构物的模态参数，从而建立起结构物的模态模型。根据模态叠加原理，在已知各种载荷时间历程的情况下，就可以预言结构物的实际振动的响应历程或响应谱。

面向对象方法学概述资料

9.1 面向对象方法学概述 9.2 面向对象的概念 9.3 面向对象建模 9.4 对象模型 9.5 动态模型 9.6 功能模型 9.7 3种模型之间的关系 传统的软件工程方法学曾经给软件产业带来巨大进步，部分地缓解了软件危机，使用这种方法学开发的许多中、小规模软件项目都获得了成功。但是，人们也注意到当把这种方法学应用于大型软件产品的开发时，似乎很少取得成功。 在20世纪60年代后期出现的面向对象编程语言Simula-67中首次引入了类和对象的概念，自20世纪80年代中期起，人们开始注重面向对象分析和设计的研究，逐步形成了面向对象方法学。到了20世纪90年代，面向对象方法学已经成为人们在开发软件时首选的范型。面向对象技术已成为当前最好的软件开发技术。 9.1 面向对象方法学概述 9.1.1 面向对象方法学的要点 面向对象方法学的出发点和基本原则，是尽可能模拟人类习惯的思维方式，使开发软件的方法与过程尽可能接近人类认识世界解决问题的方法与过程，也就是使描述问题的问题空间(也称为问题域)与实现解法的解空间(也称为求解域)在结构上尽可能一致。 面向对象方法学所提供的“对象”概念，是让软件开发者自己定义或选取解空间对象，然后把软件系统作为一系列离散的解空间对象的集合。应该使这些解空间对象与问题空间对象尽可能一致。这些解空间对象彼此间通过发送消息而相互作用，从而得出问题的解。也就是说，面向对象方法是一种新的思维方法，它是把程序看作是相互协作而又彼此独立的对象的集合。

概括地说，面向对象方法具有下述4个要点： (1) 认为客观世界是由各种对象组成的，任何事物都是对象，复杂的对象可以由比较简单的对象以某种方式组合而成。按照这种观点，可以认为整个世界就是一个最复杂的对象。因此，面向对象的软件系统是由对象组成的，软件中的任何元素都是对象，复杂的软件对象由比较简单的对象组合而成。 由此可见，面向对象方法用对象分解取代了传统方法的功能分解。 (2) 把所有对象都划分成各种对象类(简称为类，class)，每个对象类都定义了一组数据和一组方法。数据用于表示对象的静态属性，是对象的状态信息。因此，每当建立该对象类的一个新实例时，就按照类中对数据的定义为这个新对象生成一组专用的数据，以便描述该对象独特的属性值。 (3) 按照子类(或称为派生类)与父类(或称为基类)的关系，把若干个对象类组成一个层次结构的系统(也称为类等级)。在这种层次结构中，通常下层的派生类具有和上层的基类相同的特性(包括数据和方法)，这种现象称为继承(inheritance)。 (4) 对象彼此之间仅能通过传递消息互相联系。对象与传统的数据有本质区别，它不是被动地等待外界对它施加操作，相反，它是进行处理的主体，必须发消息请求它执行它的某个操作，处理它的私有数据，而不能从外界直接对它的私有数据进行操作。 重点：如果仅使用对象和消息，则这种方法可以称为基于对象的(object-based)方法，而不能称为面向对象的方法；如果进一步要求把所有对象都划分为类，则这种方法可称为基于类的(class-based)方法，但仍然不是面向对象的方法。只有同时使用对象、类、继承和消息的方法，才是真正面向对象的方法。 9.1.2 面向对象方法学的优点 1. 与人类习惯的思维方法一致 2. 稳定性好 3. 可重用性好（重点） 用已有的零部件装配新的产品，是典型的重用技术，例如，可以用已有的预制件建筑一幢结构和外形都不同于从前的新大楼。重用是提高生产率的最主要的方法。

机器视觉算法开发软件----HALCON

机器视觉算法开发软件----HALCON HALCON是世界范围内广泛使用的机器视觉软件，用户可以利用其开放式结构快速开发图像处理和机器视觉软件。 HALCON提供交互式的编程环境HDevelop。可在Windows,Linux,Unix下使用，使用HDevelop可使用户快速有效的解决图像处理问题。HDevelop含有多个对话框工具，实时交互检查图像的性质，比如灰度直方图，区域特征直方图，放大缩小等，并能用颜色标识动态显示任意特征阈值分割的效果，快速准确的为程序找到合适的参数设置。HDevelop程序提供进程，语法检查，建议参数值设置，可在任意位置开始或结束，动态跟踪所有控制变量和图标变量，以便查看每一步的处理效果。当用户对于机器视觉编程代码完成后，HDevelop可将此部分代码直接转化为C++,C或VB源代码，以方便将其集成到应用系统中。 HALCON提供交互式的模板描述文件生成工具HmatchIt,。可交互式地为一个模型定义一个任意形状的感性趣区域，HmatchIt优化给出此创建模型的合适参数, 自动生成模板描述文件以供程序调用，快速为基于形状匹配和结构匹配的用户找到实现目标识别和匹配应用的合适的参数设置。 HALCON提供支持多CPU处理器的交互式并行编程环境Paralell Develop, 其继承了单处理器板HDevelop的所有特点，在多处理器计算机上会自动将数据比如图像分配给多个线程，每一个线程对应一个处理器，用户无需改动已有的HALCON程序，就立即获得显

著的速度提升。 HALCON中HDevelop Demo中包含680个应用案例，根据不同的工业领域，不同的用法和算法分类列出，用户可以根据自己的需求方便的找到相对应的类似案例，快速掌握其函数用法。 HALCON提供的函数使用说明文档，详细介绍每个函数的功能和参数用法，提供在不用开发语言（VC,VB,.NET等）下的开发手册，而且提供一些算法（例如3D）的原理性介绍，给用户的学习提供帮助。 特点：原型化的开发平台，自动语法检查； 动态察看控制和图标变量； 支持多种操作系统； 支持多CPU； 支持多种文件格式； 自动语言转化功能； 与硬件无关，可支持各种硬件； 应用领域：医学图像分析； 2D/3D测量； 立体视觉； 匹配定位； 光学字符识别； Blob分析；

《机械动力学》 期末复习题及答案

《机械动力学》期末复习题及答案1、判断 1.机构平衡问题在本质上是一种以动态静力分析为基础的动力学综合，或动力学设计。 答案:正确 2.优化平衡就是采用优化的方法获得一个绝对最佳解。 答案:错误 3.惯性力的计算是建立在主动构件作理想运动的假定的基础上的。 答案:正确 4.等效质量和等效转动惯量与机械驱动构件的真实速度无关。 答案:正确 5.作用于等效构件上的等效力（或等效力矩）所作的功等于作用于系统上的外力所作的功。答案:错误 6.两点动代换后的系统与原有系统在静力学上是完全等效的。 答案:错误 7.对于不存在多余约束和多个自由度的机构，动态静力分析是一个静定问题。 答案:错误 8.摆动力的完全平衡常常会导致机械结构的简单化。 答案:错误 9.机构摆动力完全平衡的条件是：机构运动时，其总质心作变速直线运动。 答案:错误 10.等效质量和等效转动惯量与质量有关。 答案:错误 11.平衡是在运动设计完成之前的一种动力学设计。 答案:错误 12.在动力分析中主要涉及的力是驱动力和生产阻力。 答案:正确 13.当取直线运动的构件作为等效构件时，作用于系统上的全部外力折算到该构件上得到等效力。 答案:正确 14.摆动力的平衡一定会导致机械结构的复杂化。 答案:错误 15.机器人操作机是一个多自由度的闭环的空间机构。 答案:错误 16.质量代换是将构件的质量用若干集中质量来代换，使这些代换质量与原有质量在运动学上等效 答案:正确 17.弹性动力分析考虑构件的弹性变形。 答案:正确 18.机构摆动力矩完全平衡的条件为机构的质量矩为常数。 答案:错误 19.拉格朗日方程是研究约束系统静力动力学问题的一个普遍的方法。 答案:正确

机器学习算法介绍整理

机器学习 有三种主要类型的机器学习：监督学习、非监督学习和强化学习 监督学习 一组标记数据。计识别每种标记的新样本。监督学习的两种主要类型是分类和回归。 在分类中，机器被训练成将一个组划分为特定的类。分类的一个简单例子是电子邮件帐户上的垃圾邮件过滤器。 在回归中，机器使用先前的(标记的)数据来预测未来。天气应用是回归的好例子。使用气象事件的历史数据(即平均气温、湿度和降水量)，你的手机天气应用程序可以查看当前天气，并在未来的时间内对天气进行预测。 无监督学习 数据是无标签的。由于大多数真实世界的数据都没有标签，这些算法特别有用。无监督学习分为聚类和降维。聚类用于根据属性和行为对象进行分组。这与分类不同，因为这些组不是你提供的。聚类的一个例子是将一个组划分成不同的子组(例如，基于年龄和婚姻状况)，然后应用到有针对性的营销方案中。降维通过找到共同点来减少数据集的变量。大多数大数据可视化使用降维来识别趋势和规则。 强化学习 使用机器的个人历史和经验来做出决定。强化学习的经典应用是玩游戏。与监督和非监督学习不同，强化学习不涉及提供“正确的”答案或输出。相反，它只关注性能。这反映了人类是如何根据积极和消极的结果学习的。很快就学会了不要重复这一动作。同样的道理，一台下棋的电脑可以学会不把它的国王移到对手的棋子可以进入的空间。然后，国际象棋的这一基本教训就可以被扩展和推断出来，直到机器能够打(并最终击败)人类顶级玩家为止。 回归算法 这可能是最流行的机器学习算法，线性回归算法是基于连续变量预测特定结果的监督学习算法。另一方面，Logistic回归专门用来预测离散值。这两种（以及所有其他回归算法）都以它们的速度而闻名，它们一直是最快速的机器学习算法之一。 k-最近邻算法（有监督算法，分类算法）也称为KNN。KNN用于分类，比较数据点的距离，并将每个点分配给它最接近的组。给一个新的数据时，离它最近的k 个点中，哪个类别多，这个数据就属于哪一类。K表示K个邻居，不表示距离，因为需要求所有邻居的距离，所以效率低下。 优点：可以用来填充缺失值，可以处理非线性问题 调优方法：K值的选择，k值太小，容易过拟合 应用：样本数少，特征个数较少，kNN更适合处理一些分类规则相对复杂的问题，在推荐系统大量使用