机器学习与深度学习培训资料

机器学习与深度学习培训资料汇报人：XX2024-01-23CONTENTS机器学习基础深度学习原理及应用特征工程与数据预处理常见算法介绍及实现模型调优与参数设置实践案例分析与挑战机器学习基础01通过训练数据自动发现规律，并应用于新数据的算法和模型。利用训练数据集进行训练，得到一个模型，然后使用这个模型对新的数据进行预测或分类。包括图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等。机器学习的定义机器学习的基本原理机器学习的应用领域机器学习概念与原理03监督学习与非监督学习的比较监督学习需要标签数据，适用于有明确目标的任务；非监督学习无需标签数据，适用于探索性数据分析。01监督学习训练数据带有标签，通过学习输入与输出之间的映射关系来进行预测。02非监督学习训练数据无标签，通过发现数据之间的内在结构和关系来进行聚类、降维或异常检测等任务。监督学习与非监督学习AUC-ROC曲线通过绘制不同阈值下的真正例率和假正例率，来评估模型的性能。AUC值越大，模型性能越好。准确率分类任务中正确分类的样本占总样本的比例。精确率与召回率精确率指预测为正且实际为正的样本占预测为正的样本的比例；召回率指预测为正且实际为正的样本占实际为正的样本的比例。F1分数综合考虑精确率和召回率的指标，是它们的调和平均数。评估模型性能方法深度学习原理及应用02神经元模型前向传播反向传播优化算法神经网络基本原理介绍神经元的基本结构，包括输入、权重、偏置、激活函数等概念。解释神经网络如何通过反向传播调整权重和偏置，以最小化损失函数。阐述神经网络如何通过前向传播计算输出结果。介绍常见的优化算法，如梯度下降、随机梯度下降、Adam等，以及它们在神经网络训练中的应用。解释卷积层的工作原理，包括卷积核、步长、填充等概念。卷积层介绍池化层的作用和实现方式，如最大池化、平均池化等。池化层阐述全连接层在CNN中的作用和实现方式。全连接层介绍经典的CNN模型，如LeNet-5、AlexNet、VGGNet、ResNet等，以及它们在图像分类、目标检测等领域的应用。经典CNN模型卷积神经网络（CNN）循环神经网络（RNN）RNN基本原理解释RNN的基本结构和工作原理，包括输入、隐藏状态、输出等概念。长短期记忆网络（LSTM）介绍LSTM的原理和实现方式，以及它在处理序列数据中的优势。门控循环单元（GRU）阐述GRU的原理和实现方式，以及它与LSTM的异同点。经典RNN模型介绍经典的RNN模型，如RNN、LSTM、GRU等，以及它们在自然语言处理、语音识别等领域的应用。特征工程与数据预处理03包括均值、方差、偏度、峰度等统计量，用于描述数据的分布特性。基于统计的特征提取包括过滤式、包裹式和嵌入式三种类型，如基于卡方检验、互信息、递归特征消除等方法进行特征选择。特征选择方法如词袋模型、TF-IDF、Word2Vec等，用于从文本数据中提取特征。基于文本的特征提取如SIFT、HOG、LBP等，用于从图像数据中提取特征。基于图像的特征提取特征提取与选择方法如删除缺失值、填充缺失值（均值、中位数、众数等）、插值等方法。如基于标准差、箱线图等方法识别异常值，并进行删除或替换。如对数转换、Box-Cox转换等，用于改善数据的分布特性。如去除停用词、词形还原、去除特殊符号等，用于提高文本数据的质量。缺失值处理异常值处理数据转换文本数据清洗数据清洗和转换技巧数据标准化01将数据转换为均值为0，标准差为1的分布，常用方法有Z-Score标准化和Min-Max标准化。数据归一化02将数据映射到[0,1]或[-1,1]的区间内，常用方法有Min-Max归一化和Sigmoid归一化。标准化与归一化的选择03根据数据的分布特性和算法的要求选择合适的处理方法。例如，对于支持向量机（SVM）等算法，通常需要进行数据标准化；而对于神经网络等算法，则可以选择数据归一化。数据标准化和归一化处理常见算法介绍及实现04线性回归一种通过最小化预测值与实际值之间的均方误差来拟合数据的统计方法。它可以帮助我们理解自变量和因变量之间的关系，并用于预测和解释数据。逻辑回归虽然名为“回归”，但实际上是一种分类算法。它通过应用Sigmoid函数将线性回归的输出转换为介于0和1之间的概率值，从而实现对二分类问题的建模。线性回归与逻辑回归SVM是一种监督学习模型，主要用于分类和回归分析。它的基本思想是在高维空间中寻找一个超平面，使得不同类别的样本能够被最大间隔地分开。SVM的优点包括在高维空间中有效、对非线性问题处理能力较强以及在某些情况下具有较好的泛化性能。支持向量机（SVM）一种常见的分类和回归算法。它通过递归地将数据集划分为若干个子集，从而构建一个树状结构。每个内部节点表示一个特征属性上的判断条件，每个分支代表一个可能的属性值，每个叶节点表示一个类别或数值。决策树一种基于决策树的集成学习算法。它通过构建多个决策树并结合它们的输出来提高模型的预测性能。随机森林中的“随机”体现在两个方面：一是训练样本的随机抽取，二是特征的随机选择。这种随机性有助于降低模型的过拟合风险。随机森林决策树与随机森林模型调优与参数设置05通过遍历多种超参数组合，寻找最佳的超参数配置。网格搜索随机搜索贝叶斯优化在指定的超参数范围内随机采样，进行多次试验以找到较好的超参数。利用贝叶斯定理和先验知识，在每次试验后更新超参数的后验分布，从而更高效地找到最佳超参数。030201超参数调整策略123在损失函数中添加权重的L1范数作为惩罚项，使得模型倾向于选择较少的特征，达到特征选择的效果。L1正则化（Lasso）在损失函数中添加权重的L2范数作为惩罚项，使得模型权重更加平滑，防止某个特征对模型产生过大影响。L2正则化（Ridge）在训练过程中随机忽略（设置为0）神经网络的某些节点，以减少神经元之间的依赖性，达到防止过拟合的效果。Dropout正则化方法防止过拟合将数据集分成K个子集，每次使用K-1个子集作为训练集，剩余的一个子集作为验证集，重复K次，得到K个验证结果的平均值作为模型性能的评估指标。K折交叉验证当数据集较小时，每次留下一个样本作为验证集，其余样本作为训练集，重复N次（N为样本数），得到N个验证结果的平均值作为模型性能的评估指标。留一交叉验证从数据集中有放回地随机抽取样本作为训练集，未被抽到的样本作为验证集。这种方法适用于数据集较大时，可以减少计算量。自助法交叉验证交叉验证评估模型性能实践案例分析与挑战06设计卷积神经网络（CNN）模型，包括卷积层、池化层、全连接层等。01020304选择适当的图像数据集，如CIFAR-10、ImageNet等，并进行必要的预处理。使用梯度下降等优化算法训练模型，调整超参数以提高模型性能。评估模型的准确率、召回率等指标，并使用可视化工具展示模型训练过程中的关键信息。数据集准备训练与优化模型构建评估与可视化图像分类任务实践选择适当的文本数据集，如情感分析、机器翻译等任务的数据集，并进行必要的预处理。数据集准备模型构建训练与优化评估与可视化设计循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）或Transformer等模型结构。使用适当的优化算法训练模型，如随机梯度下降（SGD）、Adam等，同时调整超参数以提高模型性能。评估模型的性能，如准确率、BLEU分数等，并使用可视化工具展示模型训练过程中的关键信息。自然语言处理任务实践输入标题模型泛化能力数据不平衡问题挑战：复杂场景下模型应用在实际应用中，不同类别的样本数量可能存在严重不平衡，需要采用过采样、欠采样或生成合成样本等