•从文本分类图像分类 • 如何从图像中获取全局特征？ • 颜色特征、纹理特征、形状特征 • 如何从图像中获取局部特征？ • SIFT: Scale-invariant feature transform •图像分类的几个发展阶段 • Low-level Modelling • Semantic Modelling • Sparse Coding • Deep Learning

15.1 概述 15.2 数据挖掘和数据中心库 15.3 数据仓库的支持工具 15.4 数据仓库的实现步骤 15.5 数据的粒度、分割和元数据 15.6 本章小结

• 什么是Graphical Model • 定义、示例 • Representation、Inference、Learning • 主题模型与分类 • LSA (Latent Semantic Analysis), 1990 • pLSA (probabilistic Latent Semantic Analysis), 1999 • LDA(Latent Dirichlet Allocation), 2003 • Hierarchical Bayesian model • 主题模型的R语言实现示例

• 支持向量机 • 二元线性SVM • SVM用于非线性分类 • 机器学习方法 • 人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN） • 深度学习（Deep Learning）现状 • 经典的深度学习模型/算法 • 卷积神经网络 Convolutional Neural Networks (CNN) • 多层反馈网络 Recurrent neural Network(RNN) • 自动编码器 AutoEncoder • 受限玻尔兹曼机 Restricted Boltzmann Machine, RBM • 深度置信网络 (Deep Belief Nets，DBN）

一、算法描述 k中心点算法:首先为每一个簇随意选择一个代表对象;剩余的对象其与 代表的对象的距离分配给最近的一个簇。然后反复的用非代表对象来替代代表 对象,以改进聚类的质量。聚类结果的质量用一个代价函数来估算,该函数度 量对象与其参与对象之间的平均相异度。为了确定非代表对象Om是否是当 前代表对象O的好的替代,对于每一个非代表对象P,考虑以下四种情况

建立快速有效的针对大规模文本数据的聚类分析方法是当前数据挖掘研究和应用领域中的一个热点问题.为了同时保证聚类效果和提高聚类效率，提出基于\互为最小相似度文本对\搜索的文本聚类算法及分布式并行计算模型.首先利用向量空间模型提出一种文本相似度计算方法；其次，基于\互为最小相似度文本对\搜索选择二分簇中心，提出通过一次划分实现簇质心寻优的二分K-means聚类算法；最后，基于MapReduce框架设计面向云计算应用的大规模文本并行聚类模型.在Hadoop平台上运用真实文本数据的实验表明：提出的聚类算法与原始二分K-means相比，在获得相当聚类效果的同时，具有明显效率优势；并行聚类模型在不同数据规模和计算节点数目上具有良好的扩展性

针对现今煤岩图像识别方法的缺乏与不足,为了挖掘新的煤岩图像识别方法以及更好地处理高维煤岩图像数据,提出了基于最大池化稀疏编码的煤岩识别方法.本方法在提取煤岩图像特征时加入了池化操作,在分类识别时采用了集成分类器,即多个弱分类器组成一个强分类器.实验结果表明:最大池化稀疏编码的特征提取方式能简单有效表达煤岩图像的纹理特征,大大增强煤岩图像的可区分性,获得较高的识别率,并且具有良好的识别稳定性.研究结果可为煤岩界面的自动识别提供新的思路和方法

目前我国的幼儿艺术教育取得了很大的发展，无论是参与接受艺术教育的幼儿数量还是质量较以前都有很大的进步。但是在这成绩的背后也还存在一些亟待解决的问题。在教育内容上表现为艺术教育内容选择过于单一，不同艺术形式之间缺少融合沟通，远离幼儿的生活，游戏作为艺术教育的重要来源挖掘得远远不够。本文通过对艺术与游戏，艺术与艺术教育及“游戏精神”内涵的分析认为，在“游戏精神”的观照下来改革目前的幼儿艺术教育内容会使艺术教育内容能丰富更完善，会使艺术教育取得更好的效果和发展