数据挖掘技术与应用之机器学习绪论课件

数据挖掘技术与应用之机器学习绪论目录机器学习简介机器学习的主要算法机器学习的基本步骤机器学习的挑战与未来发展CONTENTS01机器学习简介CHAPTER机器学习的定义机器学习是人工智能的一个子领域，旨在通过算法让计算机从数据中学习并做出预测或决策。机器学习算法能够通过训练和优化，自动提取数据中的模式和规律，从而不断提高预测和决策的准确性。机器学习的历史与发展机器学习的概念可以追溯到20世纪50年代，当时科学家们开始探索如何让计算机模拟人类的思维过程。随着计算机技术和大数据的快速发展，机器学习在近年来取得了突破性的进展，广泛应用于各个领域。金融风控通过分析历史数据和实时交易信息，识别和预防金融欺诈和风险。自然语言处理让计算机理解和生成人类语言，实现人机交互。语音识别将语音转换为文本，实现语音输入和转写。推荐系统根据用户的历史行为和偏好，推荐相关内容或产品。图像识别通过训练算法识别图像中的物体、人脸等。机器学习的应用场景02机器学习的主要算法CHAPTER通过找到最佳拟合直线来预测连续值的目标变量。线性回归用于二元分类问题的预测，通过逻辑函数将输入映射到输出。逻辑回归基于统计学习理论的分类算法，适用于非线性问题。支持向量机通过树状图的形式对数据进行分类或回归分析。决策树监督学习算法将数据划分为K个集群，使得同一集群内的数据尽可能相似。K-均值聚类通过将数据点逐层合并为更大的集群来创建层次结构。层次聚类通过找到数据的主要成分来降低数据的维度。主成分分析用于发现数据中的模式和结构。自组织映射无监督学习算法强化学习算法Q-learning：通过在环境中与环境互动来学习最佳行为策略。PolicyGradientMethods：通过优化策略来最大化累积奖励。Sarsa：与Q-learning类似，但使用不同的更新规则。Actor-CriticMethods：结合策略和值函数来学习行为策略。03机器学习的基本步骤CHAPTER收集用于机器学习的数据集，确保数据来源可靠、多样且具有代表性。数据收集可从公开数据集、企业数据库、社交媒体等多种来源获取数据。数据源使用数据采集工具或编写爬虫程序，从目标网站或平台上抓取数据。数据采集工具数据收集数据清洗将数据转换为适合机器学习算法的格式和类型。数据转换数据归一化将特征值缩放到统一范围，如[0,1]或[-1,1]。去除重复、缺失或不完整的数据，纠正错误或异常值。数据清洗与预处理特征提取从原始数据中提取与预测目标相关的特征。特征转换将特征转换为新的表示形式，以增强模型性能。特征选择根据特征的重要性、相关性或特定标准选择特征子集。特征工程模型评估指标根据问题的类型选择适当的评估指标，如准确率、召回率、F1分数等。模型选择根据数据集和问题类型选择合适的机器学习模型，如决策树、支持向量机、神经网络等。模型训练使用训练数据集对所选模型进行训练，调整模型参数以获得最佳性能。模型选择与训练03020103模型部署将训练好的模型部署到实际应用中，进行实时预测或分类等任务。01模型评估使用测试数据集对训练好的模型进行评估，计算评估指标以衡量模型性能。02模型优化根据评估结果调整模型参数或尝试其他优化方法，以提高模型性能。模型评估与优化04机器学习的挑战与未来发展CHAPTER当模型过于复杂，对训练数据拟合过度，导致在新的、未见过的数据上表现不佳。过拟合当模型过于简单，无法捕捉到数据的复杂模式，导致在训练数据和新数据上都表现不佳。欠拟合过拟合与欠拟合问题数据不平衡是指各类别的样本数量差异很大，导致机器学习算法在训练时可能偏向于数量较多的类别。解决策略包括过采样少数类别、欠采样多数类别、使用合成数据等。数据不平衡问题从原始特征中选择最重要的特征，降低特征维度，提高模型性能。特征选择通过人工构造新的特征或对原始特征进行变换，以改善模型的性能。特征工程特征选择与特征工程问