机器学习实战课件-Python实现

机器学习实战课件-Python实现CATALOGUE目录机器学习概述Python语言基础机器学习常用算法数据预处理与特征工程模型评估与优化实战案例：Python实现机器学习项目机器学习概述0103机器学习的核心是“学习”，即通过对知识库的不断学习和更新，提高模型的性能和准确性。01机器学习是一种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。02机器学习是人工智能的一个分支，旨在让计算机具有类似于人类的学习能力。机器学习的定义监督学习无监督学习半监督学习强化学习机器学习的分类通过已知输入和输出数据进行训练，以预测新数据的输出。结合监督学习和无监督学习的优点，利用部分有标签数据和大量无标签数据进行训练。通过对无标签数据进行学习，发现数据中的内在结构和规律。通过智能体与环境进行交互，并根据环境反馈调整行为策略，以达到最优目标。感知机算法的提出，奠定了机器学习的基础。1950年代决策树、K近邻等算法的涌现，推动了机器学习的快速发展。1980年代支持向量机（SVM）的提出，在分类和回归问题上取得了显著成果。1990年代深度学习技术的崛起，以神经网络为基础的模型在图像、语音、自然语言处理等领域取得了突破性进展。2000年代至今机器学习的发展历程Python语言基础02Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。Python语法简洁清晰，易读性强，让开发者可以用更少的代码表达想法。Python拥有丰富和强大的库，常被昵称为“胶水语言”，能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C）很轻松地联结在一起。Python语言简介Python数据类型与运算符01Python中的基本数据类型包括：数字（整数、浮点数）、字符串、布尔值等。02Python支持多种运算符，如算术运算符、比较运算符、逻辑运算符等。Python中的变量不需要声明，可以直接赋值，且变量类型可以随时改变。03010203Python中的控制流语句包括条件语句（if-elif-else）、循环语句（for、while）等。通过控制流语句，可以实现程序的分支和循环逻辑，控制程序的执行流程。Python中的缩进非常重要，用于表示代码块的层次结构。Python控制流语句123Python中可以使用def关键字定义函数，实现代码的重用和模块化。函数可以接收参数，并返回结果，使得代码更加灵活和可维护。Python中的模块是一个包含Python定义和语句的文件，通过导入模块可以使用模块中定义的函数、类和变量等。Python函数与模块机器学习常用算法03通过最小化预测值与真实值之间的均方误差，求解最优的模型参数。原理数据预处理、构建模型、训练模型、评估模型。实现步骤简单易懂，计算量小，可解释性强。优点对非线性关系建模效果较差，对异常值和离群点敏感。缺点线性回归算法通过sigmoid函数将线性回归的预测值映射到[0,1]区间，表示样本属于正类的概率。原理实现步骤优点缺点数据预处理、构建模型、训练模型、评估模型。适用于二分类问题，计算量相对较小，可解释性强。对多分类问题处理不佳，容易欠拟合，对特征相关性敏感。逻辑回归算法原理通过递归地选择最优特征进行划分，构建一棵树状结构的分类器。实现步骤特征选择、决策树生成、决策树剪枝。优点易于理解和解释，能够处理非线性关系，对特征缺失不敏感。缺点容易过拟合，对连续特征处理不佳，对样本不均衡问题敏感。决策树算法1原理通过集成学习的思想，构建多个决策树并结合它们的预测结果进行分类或回归。实现步骤构建决策树、随机选择特征、结合多个决策树的预测结果。优点具有较高的预测精度和稳定性，能够处理高维特征和大量数据。缺点计算量较大，对噪声和异常值较为敏感。随机森林算法原理数据预处理、选择核函数、训练模型、评估模型。实现步骤优点缺点01020403对大规模数据集训练时间较长，对参数和核函数选择敏感。通过寻找一个超平面使得正负样本间隔最大化进行分类。适用于高维特征和非线性关系建模，具有较好的泛化能力。支持向量机算法数据预处理与特征工程04缺失值处理删除、填充（均值、中位数、众数、插值等）异常值处理删除、替换、分箱等数据类型转换连续型数据离散化、类别型数据编码（独热编码、标签编码等）文本数据清洗去除停用词、词干提取、词性还原等数据清洗与转换过滤法（卡方检验、互信息法等）、嵌入法（L1正则化、随机森林等）、包装法（递归特征消除等）特征选择方法主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、局部线性嵌入（LLE）等降维方法基于模型的特征重要性排序、PermutationImportance等特征重要性评估特征选择与降维特征提取文本特征提取（TF-IDF、Word2Vec等）、图像特征提取（CNN、SIFT等）自动特征构造使用遗传算法、模拟退火等优化算法自动搜索和构造有效特征特征构造基于领域知识构造新特征、特征交叉与组合等特征构造与提取将数据转换为均值为0，标准差为1的分布，常用方法如Z-Score标准化标准化通过对数函数进行数据变换，以稳定方差或使数据更接近正态分布对数变换将数据缩放到[0,1]或[-1,1]的范围内，常用方法如Min-Max归一化归一化通过参数化的方法实现数据分布的变换，使得变换后的数据更接近正态分布Box-Cox变换01030204数据标准化与归一化模型评估与优化050102准确率（Accurac…分类问题中最常用的评估指标，表示模型预测正确的样本占总样本的比例。精确率（Precisi…针对某一类别，模型预测为正且实际为正的样本占模型预测为正的样本的比例。召回率（Recall）针对某一类别，模型预测为正且实际为正的样本占实际为正的样本的比例。F1值（F1Scor…精确率和召回率的调和平均值，用于综合评估模型的性能。AUC（AreaUn…ROC曲线下的面积，用于评估模型在不同阈值下的性能表现。030405模型评估指标留出法（Hold-out）将数据集划分为训练集和测试集，用训练集训练模型，用测试集评估模型性能。交叉验证（CrossValidation）将数据集划分为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测试集，重复k次取平均值作为评估结果。自助法（Bootstrapping）通过有放回抽样生成多个训练集和测试集，分别用于训练模型和评估模型性能。模型选择策略超参数调整与优化利用贝叶斯定理和先验知识来指导超参数的搜索过程，提高搜索效率。贝叶斯优化（BayesianOptimizatio…通过遍历所有可能的超参数组合来寻找最优的超参数配置。网格搜索（GridSearch）在超参数空间中随机采样一定数量的点进行评估，以寻找较优的超参数配置。随机搜索（RandomSearch）Bagging通过自助采样生成多个基模型，然后将它们的预测结果进行平均或投票来得到最终的预测结果。Boosting通过迭代地训练基模型，每次根据前一个基模型的错误率来调整样本权重，使得后续基模型能够更关注于之前错误分类的样本。Stacking将多个基模型的预测结果作为输入特征，再训练一个元模型来进行最终的预测。模型融合与集成学习实战案例：Python实现机器学习项目06模型评估使用均方误差等指标评估模型的预测性能。模型训练使用线性回归、决策树回归等模型进行训练。特征选择选择与房价相关的特征，如房屋面积、房间数、建造年份等。数据收集收集房屋价格、房屋面积、地理位置等相关数据。数据预处理对数据进行清洗、转换和标准化等处理。案例一：房价预测模型文本预处理对文本进行分词、去除停用词、词干提取等处理。数据收集收集文本数据和对应的标签，如新闻文章、电影评论等。特征提取使用词袋模型、TF-IDF等方法提取文本特征。模型评估使用准确率、召回率等指标评估模型的分类性能。模型训练使用朴素贝叶斯、逻辑回归等模型进行训练。案例二：文本分类模型收集图像数据和对应的标签，如手写数字、人脸图像等。数据收集使用准确率等指标评估模型的识别性能。模型评估对图像进行缩放、归一化等处理。图像预处理使用卷积神经网络等方法提取图像特征。特征提取使用深度学习模型进行训练，如卷积神经网络（CNN）。模型训练0