《机器学习基础》课件

《机器学习基础》课件机器学习概述监督学习无监督学习强化学习深度学习机器学习实践与应用contents目录01机器学习概述机器学习是一门研究如何通过计算的手段，利用经验来改善系统自身的性能的学科。从20世纪50年代的基于神经网络的连接主义学习，到80年代的符号主义学习，再到90年代以后的统计学习，机器学习经历了多个发展阶段。机器学习的定义与发展发展历程定义根据已有的标记数据训练模型，并用于预测新数据的标记。监督学习无监督学习强化学习从无标记数据中学习数据的内在结构和规律，如聚类、降维等。智能体在与环境的交互中，通过最大化累积奖赏来学习最优行为策略。030201机器学习的主要任务图像分类、目标检测、人脸识别等。机器学习的应用领域计算机视觉机器翻译、情感分析、智能问答等。自然语言处理语音助手、语音转文字等。语音识别个性化推荐、广告投放等。推荐系统信用评分、股票预测等。金融领域疾病诊断、药物研发等。医疗领域02监督学习03损失函数用于度量模型预测结果和真实结果之间的差距，是模型优化的目标。01学习过程通过训练数据集学习一个模型，再用模型对新的数据进行预测与分析。02训练数据集包含了输入和对应的输出，即特征和目标变量。监督学习的基本原理常见的监督学习算法支持向量机（SVM）寻找一个超平面使得两类数据间隔最大，适用于二分类和多分类问题。逻辑回归用于二分类问题，通过sigmoid函数将线性回归的结果映射到[0,1]区间，表示概率。线性回归通过最小化预测值和实际值之间的均方误差来学习模型参数。决策树通过树形结构对数据进行分类或回归，易于理解和解释。随机森林集成多个决策树的预测结果，提高模型的稳定性和准确性。信用评分根据用户的历史信用记录和其他信息，预测用户的信用评分。医疗诊断根据患者的症状、体征和检查结果，辅助医生进行疾病诊断。图像识别识别图像中的物体、文字或场景，应用于安防、自动驾驶等领域。自然语言处理分析文本的情感、主题或语义，应用于舆情分析、智能客服等场景。监督学习的应用案例03无监督学习123无监督学习通过分析输入数据，发现数据中的内在关联、结构和模式，而无需预先标注的数据。学习数据中的内在结构和模式无监督学习可用于数据降维，通过提取数据的主要特征，减少数据的复杂性，同时保留重要信息。数据降维无监督学习通过聚类算法将数据划分为不同的组或簇，使得同一组内的数据相似度较高，而不同组之间的数据相似度较低。聚类分析无监督学习的基本原理K-均值聚类（K-meansclustering）：将数据划分为K个簇，每个簇由其内部数据的均值表示。通过迭代优化簇中心和数据点的归属，使得同一簇内的数据点尽可能接近，不同簇之间的数据点尽可能远离。层次聚类（Hierarchicalclustering）：通过构建数据的层次结构来进行聚类。根据数据点之间的相似度或距离，将数据逐步合并成更大的簇，直到满足停止条件。主成分分析（PrincipalComponentAnalysis,PCA）：一种线性降维方法，通过找到数据中的主要特征向量（主成分），将数据投影到一个低维空间，同时保留数据的主要变化方向。自编码器（Autoencoders）：一种神经网络模型，用于学习数据的低维表示。自编码器由编码器和解码器两部分组成，编码器将数据压缩为低维表示，解码器则尝试从低维表示中恢复原始数据。常见的无监督学习算法市场细分：在市场营销中，无监督学习可用于将客户划分为不同的细分群体。通过分析客户的购买历史、行为特征等数据，可以识别出具有相似需求和偏好的客户群体，从而制定更精准的市场策略。图像压缩：在图像处理领域，无监督学习可用于图像压缩。通过训练自编码器模型，可以将图像压缩为低维表示，同时保留图像的主要特征和信息。这种方法可用于减少图像存储和传输的成本。异常检测：在网络安全、金融欺诈等领域，无监督学习可用于异常检测。通过分析正常数据的行为模式，可以建立正常行为的模型。当新数据与正常行为模型不符时，即可视为异常行为并进行报警或处理。推荐系统：在电子商务、社交媒体等领域，无监督学习可用于构建推荐系统。通过分析用户的历史行为、兴趣偏好等数据，可以发现用户之间的相似性和关联性。基于这些相似性，可以向用户推荐他们可能感兴趣的产品或服务。无监督学习的应用案例04强化学习智能体与环境交互强化学习中的智能体通过与环境进行交互，根据环境反馈的奖励或惩罚来学习如何做出决策。状态、动作与奖励智能体在环境中感知当前状态，选择并执行一个动作，然后接收环境反馈的奖励或惩罚。策略与值函数策略定义了智能体在给定状态下选择动作的方式，而值函数则用于评估策略的好坏，即预期的未来奖励总和。强化学习的基本原理一种基于值迭代的方法，通过更新Q值表来学习最优策略，适用于状态和动作空间较小的问题。Q-学习直接对策略进行优化，通过梯度上升法更新策略参数以最大化期望奖励。策略梯度方法结合深度学习技术，使用神经网络来逼近值函数或策略，以处理高维状态和动作空间的问题。深度强化学习常见的强化学习算法游戏AI在游戏领域，强化学习被用于训练游戏AI，使其能够学习游戏策略并达到人类甚至超越人类的水平。机器人控制强化学习可用于机器人控制任务，如路径规划、物体抓取等，通过与环境交互学习控制策略。自然语言处理强化学习也可用于自然语言处理任务，如对话系统、文本生成等，通过与环境（用户或其他系统）的交互来学习自然语言理解和生成能力。强化学习的应用案例05深度学习前向传播输入数据通过神经网络的前向传播过程，逐层计算得到输出结果。反向传播根据输出结果与真实标签的误差，通过反向传播算法逐层调整网络参数，使得网络能够学习到数据的内在规律。神经元模型深度学习的基础是神经元模型，它模拟生物神经元的工作原理，接收输入信号并产生输出。深度学习的基本原理卷积神经网络（CNN）01适用于图像处理和计算机视觉任务，通过卷积层、池化层等操作提取图像特征。循环神经网络（RNN）02适用于序列数据处理，如自然语言处理、语音识别等，能够捕捉序列数据中的时序信息。Transformer模型03基于自注意力机制的深度学习模型，广泛应用于自然语言处理、图像识别等领域。常见的深度学习模型ABCD图像分类通过训练卷积神经网络模型，实现对图像的分类和识别，如人脸识别、物体检测等。语音识别基于深度学习模型实现语音信号的自动识别和转换，如语音助手、语音转文字等。推荐系统结合用户历史行为和兴趣偏好，利用深度学习技术构建个性化推荐系统，提高用户体验和满意度。自然语言处理利用循环神经网络或Transformer模型处理文本数据，实现情感分析、机器翻译、智能问答等应用。深度学习的应用案例06机器学习实践与应用数据清洗特征提取特征转换特征选择数据预处理与特征工程处理缺失值、异常值和重复数据，保证数据质量。通过特征缩放、归一化、标准化等方法，改变特征的分布和范围，提高模型的性能。从原始数据中提取有意义的特征，如文本数据中的词频、图像数据中的边缘特征等。从提取的特征中选择与任务相关的特征，降低模型复杂度，提高模型泛化能力。模型选择与评估模型选择根据任务类型和数据特点选择合适的机器学习模型，如分类、回归、聚类等。模型评估使用准确率、召回率、F1分数等指标评估模型的性能，同时采用交叉验证等方法避免过拟合。调参技巧通过网格搜索、随机搜索等方法调整模型参数，找到最优参数组合。模型融合将多个模型进行集成学习，如投票法、bagging、boosting等，提高模型性能。超参数概念了解机器学习模型中的超参数，如学习率、正则化系数等。超参数调整通过手动调整或自动搜索方法找到最优超参数组合。超参数优化算法了解常见的超参数优化算法，如网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等。超参数调试技巧掌握一些实用的超参数调试技巧，如早停法、学习率衰减等。超参数调整与