《机器学习入门课件》-2024鲜版

《机器学习入门课件》12024/3/27目录CONTENTS机器学习概述机器学习基础知识监督学习算法无监督学习算法深度学习算法机器学习实践与应用22024/3/2701机器学习概述32024/3/27机器学习是一门跨学科的学科，它使用计算机模拟或实现人类学习行为，通过不断地获取新的知识和技能，重新组织已有的知识结构，从而提高自身的性能。机器学习是人工智能的一个重要分支，其目标是让计算机从数据中学习，并利用经验来改善自身的性能，而不需要进行明确的编程。机器学习的主要任务是指导计算机从数据中学习，然后利用经验来提高自身的性能，从而完成一些复杂的任务，如预测、分类、聚类、异常检测等。机器学习的定义42024/3/27到了20世纪80年代，机器学习开始蓬勃发展，出现了许多经典的算法和模型，如决策树、神经网络、支持向量机等。进入21世纪后，随着大数据时代的到来和计算能力的提升，机器学习得到了更广泛的应用和发展，深度学习等复杂模型也相继被提出和应用。机器学习的历史可以追溯到20世纪50年代，当时主要研究的是基于符号逻辑的推理和证明。机器学习的历史与发展52024/3/2701020304计算机视觉自然语言处理智能推荐金融风控机器学习的应用领域机器学习在计算机视觉领域有着广泛的应用，如图像分类、目标检测、人脸识别等。自然语言处理是机器学习的另一个重要应用领域，包括文本分类、情感分析、机器翻译等。在金融领域，机器学习可以帮助银行和金融机构进行风险评估和信用评级，提高风控水平。机器学习也被广泛应用于智能推荐系统，如电商平台的商品推荐、音乐和视频平台的个性化推荐等。62024/3/2702机器学习基础知识72024/3/27监督学习数据带有标签的训练数据。无监督学习数据无标签的训练数据。数据类型与数据预处理82024/3/27半监督学习数据：部分带有标签的训练数据。数据类型与数据预处理92024/3/27数据清洗处理缺失值和异常值。数据转换对数据进行规范化、标准化或归一化。数据类型与数据预处理102024/3/27将分类变量转换为数值型变量。数据编码将数据集分割为训练集、验证集和测试集。数据分割数据类型与数据预处理112024/3/27通过统计指标评估特征的重要性。过滤法在模型训练过程中进行特征选择。嵌入法特征选择与特征工程122024/3/27包装法：通过搜索特征子集的方式选择最优特征组合。$item2_c{单击此处添加正文，文字是您思想的提炼，为了最终呈现发布的良好效果单击此处添加正文单击此处添加正文，文字是您思想的提炼，为了最终呈现发布的良好效果单击此处添加正文单击此处添加正文，文字是一二三四五六七八九十一二三四五六七八九十一二三四五六七八九十一二三四五六七八九十一二三四五六七八九十单击此处添加正文单击此处添加正文，文字是您思想的提炼，为了最终呈现发布的良好效果单击此处添加正文单击此处添加正文，文字是您思想的提炼，为了最终呈现发布的良好效果单击此处添加正文单击5*48}特征选择与特征工程132024/3/27从原始数据中提取有意义的特征。特征提取特征创造特征变换结合现有特征创造新的特征。对特征进行非线性变换以改善模型性能。030201特征选择与特征工程142024/3/27模型评估指标准确率、精确率、召回率和F1分数等分类指标。均方误差、均方根误差和R方值等回归指标。模型评估与优化152024/3/27通过网格搜索、随机搜索或贝叶斯优化等方法寻找最优超参数组合。超参数调整通过结合多个模型的预测结果提高模型性能。集成学习构建深度神经网络模型以处理复杂的数据结构和模式。深度学习模型评估与优化162024/3/2703监督学习算法172024/3/27线性回归一种用于预测连续数值型输出的监督学习算法，通过拟合一个线性模型来最小化预测值与真实值之间的误差。虽然名为“回归”，但实际上是一种分类算法。通过逻辑函数将线性回归的输出映射到(0,1)之间，从而得到样本点属于某一类别的概率。两者都基于线性模型进行预测，但逻辑回归通过逻辑函数进行了非线性变换，使得输出具有概率意义。此外，线性回归通常用于回归问题，而逻辑回归则用于分类问题。逻辑回归线性回归与逻辑回归的异同线性回归与逻辑回归182024/3/27SVM分类01一种基于统计学习理论的分类算法，旨在找到一个超平面来最大化不同类别之间的间隔，从而实现分类。SVM回归02与SVM分类类似，但目标是最小化预测值与真实值之间的误差，同时保持超平面的平坦度。核函数03为了解决非线性问题，SVM引入了核函数的概念。核函数可以将原始特征空间映射到一个更高维的空间，从而在这个新空间中实现线性可分。支持向量机（SVM）192024/3/27决策树一种易于理解和实现的分类与回归算法。通过递归地划分数据集来构建一棵树形结构，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型输出。随机森林一种基于决策树的集成学习算法。通过构建多个决策树并结合它们的输出来提高模型的泛化能力。随机森林在构建每棵树时采用了随机抽样的方法，使得每棵树之间具有一定的差异性，从而降低了过拟合的风险。决策树与随机森林的优缺点决策树具有直观易懂、可解释性强的优点，但容易过拟合；而随机森林通过集成多个决策树来提高泛化能力，降低了过拟合的风险，但相应地也增加了模型的复杂度和计算成本。决策树与随机森林202024/3/2704无监督学习算法212024/3/27K-means聚类层次聚类DBSCAN聚类聚类分析通过迭代将数据划分为K个簇，使得同一簇内数据尽可能相似，不同簇间数据尽可能不同。通过计算数据点间的相似度，构建聚类树，将数据点逐层归并到不同的簇中。基于密度的聚类方法，能够发现任意形状的簇，且对噪声数据具有鲁棒性。222024/3/2703自编码器利用神经网络对数据进行编码和解码，学习数据的低维表示。01主成分分析（PCA）通过线性变换将原始数据投影到低维空间中，保留数据的主要特征。02t-SNE一种非线性降维技术，能够将高维数据映射到二维平面上，同时保持数据间的局部关系。降维技术232024/3/271234基于统计的异常检测基于密度的异常检测基于距离的异常检测基于集成方法的异常检测异常检测通过假设数据服从某种分布，根据分布的参数确定数据的异常程度。计算数据点与其他点的距离，将距离较远的点视为异常点。根据数据点周围的密度判断异常，密度较低的区域中的点被认为是异常点。结合多种异常检测算法的结果，提高检测的准确性和鲁棒性。242024/3/2705深度学习算法252024/3/27介绍神经元的基本结构和工作原理，包括输入、权重、偏置、激活函数等概念。神经元模型讲解多层感知机（MLP）的结构和训练过程，包括前向传播和反向传播算法。多层感知机介绍常用的激活函数，如Sigmoid、Tanh、ReLU等，并分析它们的优缺点。激活函数神经网络基础262024/3/27

卷积神经网络（CNN）卷积层讲解卷积层的工作原理和实现方式，包括卷积核、步长、填充等概念。池化层介绍池化层的作用和实现方式，包括最大池化、平均池化等。经典CNN模型介绍经典的卷积神经网络模型，如LeNet-5、AlexNet、VGG等，并分析它们的结构和特点。272024/3/27长短期记忆网络（LSTM）介绍LSTM的原理和实现方式，包括门控机制、记忆单元等概念，并分析其在处理序列数据中的优势。经典RNN模型介绍经典的循环神经网络模型，如RNN、LSTM、GRU等，并分析它们的结构和应用场景。RNN基本原理讲解RNN的基本原理和结构，包括循环神经元的输入、输出和状态更新过程。循环神经网络（RNN）282024/3/2706机器学习实践与应用292024/3/27数据集获取从公开数据集、竞赛数据集、企业数据集等渠道获取数据。数据预处理包括数据清洗、特征提取、特征转换等步骤，以提高数据质量。数据划分将数据划分为训练集、验证集和测试集，以便评估模型性能。数据集获取与处理302024/3/27模型训练0102030405根据任务类型和数据特点选择合适的机器学习模型。初始化模型参数，如学习率、正则化系数等。使用验证集评估模型性能，如准确率、召回率、F1分数等。使用训练数据对模型进行训练，调整模型参数以最小化损失函数。根据评估结果调整模型参数或尝试其他模型，以优化模型性能。模型训练与调优参数设置模型选择模型调优