《机器学习基础》课件

机器学习基础机器学习是计算机科学领域中的一个重要分支,它旨在通过算法和统计模型让计算机系统能够在没有显式编程的情况下,自动完成某些特定任务。这是一个跨学科的研究领域,融合了数学、统计学、人工智能等多个学科。什么是机器学习数据驱动的算法机器学习是一种通过从数据中学习并做出预测的算法过程。自动优化性能机器学习系统能够自动改进其性能,随着接收到更多数据而不断提高。广泛应用领域机器学习在计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等众多领域有着广泛应用。提升人类决策机器学习可以帮助人类做出更加精准和高效的决策。机器学习算法分类监督学习通过给定的输入和期望输出来训练模型，学习预测新输入的正确输出。无监督学习无需标注数据，通过发现数据中的内在模式和结构来学习。强化学习智能体通过与环境的互动，获得激励信号来学习最优决策。半监督学习结合有标注和无标注数据来训练模型，利用未标注数据提高性能。监督学习监督学习是机器学习中最常用和最成熟的一种算法,通过训练使用标注的数据来预测输出。它可以解决分类和回归等常见的机器学习问题。回归算法线性回归线性回归是最基础的回归算法之一，用于预测连续型数值变量。它通过找到变量之间的最佳拟合线来做出预测。多元回归与线性回归类似，但可以处理多个输入变量。通过寻找多个变量的最佳组合来预测目标变量。岭回归解决线性回归容易过拟合的问题。通过添加惩罚项来缩小回归系数，提高模型泛化性能。Lasso回归和岭回归类似，但使用L1正则化来实现特征选择。可以自动删除不重要的特征。分类算法逻辑回归逻辑回归是一种常用的分类算法,能够将输入特征映射到概率输出,从而对新样本进行分类预测。决策树决策树是一种基于树状结构的分类算法,通过建立规则树来进行分类和预测。它具有可解释性强的特点。支持向量机支持向量机是一种基于边界划分的分类算法,通过寻找最优分割超平面来实现高效分类。它对噪音数据具有较强的容忍度。无监督学习无监督学习是一类数据挖掘和信息提取技术,能从未标注的数据中发现隐藏的模式和结构。这类算法不需要人工标注训练数据,通过分析数据的内部特征自动寻找数据间的潜在关系。聚类算法无监督学习聚类算法属于无监督学习,它根据样本的相似性将数据划分到不同的簇中,无需预先标记样本。发现隐藏模式聚类能够自动发现数据中的内在结构和潜在分组,从而帮助识别数据中未被发现的模式。多种算法选择K-Means、层次聚类、DBSCAN等是常见的聚类算法,各有特点可以适用于不同场景。应用广泛聚类广泛应用于市场细分、异常检测、推荐系统等领域,帮助发现数据中有价值的洞见。降维算法主成分分析(PCA)通过线性变换将高维数据映射到低维空间,保留数据中最重要的信息。广泛应用于图像处理、文本分析等领域。线性判别分析(LDA)寻找最佳投影方向,使类间距离最大化,类内距离最小化。在分类任务中表现出色。t-SNE通过非线性映射将高维数据映射到二维或三维空间,保留原数据的局部结构。适合于可视化高维数据。流形学习基于流形假设,利用高维数据的几何结构进行降维。能够有效地捕捉数据的内在结构特征。强化学习强化学习是机器学习的一种重要分支,它通过与环境的交互来学习最佳行为策略,从而达到最大化奖励的目标。与其他类型的机器学习不同,强化学习不需要预先标注的训练数据,而是通过试错和反馈不断优化决策行为。机器学习模型训练数据预处理清洗、填充和转换数据是训练模型的基础。确保数据质量和格式满足要求。特征工程选择有效特征和构建新特征可显著提升模型性能。这需要深入理解数据和目标。模型选择根据问题类型和数据特点选择合适的学习算法。比如线性回归、决策树或神经网络。超参数调优通过调整学习率、正则化强度等超参数来优化模型性能,提高泛化能力。数据集划分训练集用于训练模型的数据集,通常占总数据的70%-80%。模型在这部分数据上学习并优化参数。验证集用于调整模型超参数,监测模型性能的数据集,通常占10%-20%。测试集用于最终评估模型性能的数据集,通常占10%。与训练和验证集完全分离。特征工程数据预处理对原始数据进行清洗、填充缺失值、编码等操作,以确保数据的完整性和一致性。特征选择根据任务目标,选择相关性高且不冗余的特征,提高模型的泛化能力。特征构造通过组合、转换原有特征,创造出新的更有意义的特征,增强模型的学习能力。特征缩放对不同量纲的特征进行标准化或归一化处理,确保各特征在同等范围内。模型评估1模型性能检验通过测试数据集评估模型在未知数据上的泛化能力。2性能指标选择根据问题类型选择合适的指标,如准确率、精确率、召回率等。3交叉验证使用交叉验证技术获得更可靠的性能评估结果。4效果可视化利用混淆矩阵、ROC曲线等直观展示模型性能。过拟合和欠拟合模型性能过拟合会导致模型在训练集上表现出色,但在测试集上性能急剧下降。欠拟合则意味着模型无法完全学习训练数据的潜在规律。误差分析通过监控训练误差和验证误差的变化趋势,可以及时发现并纠正过拟合或欠拟合的问题。缓解措施可以通过增加训练样本、降低模型复杂度、正则化等方法来解决过拟合。而对于欠拟合,需要增加模型复杂度、优化特征工程等。正则化技术L1和L2正则化L1正则化通过惩罚模型参数的绝对值来防止过拟合,L2正则化则通过惩罚参数平方值。这两种方法都能增加模型的泛化能力。Dropout正则化Dropout正则化通过在训练过程中随机忽略一部分神经元,增加网络对噪音和过拟合的鲁棒性。数据增强数据增强通过对输入数据进行一些变换,如翻转、缩放等,人工扩充训练样本,提高模型的泛化性能。梯度下降算法1迭代优化梯度下降算法通过迭代地调整模型参数,最小化目标函数,实现优化。2导数指引方向算法根据参数的梯度方向,调整参数以降低目标函数的值。3批量处理可以对全部数据进行梯度计算,也可以采用小批量数据的随机梯度下降。4学习率调整通过调整学习率,可以控制每次参数更新的步长,提高收敛速度。线性回归线性预测线性回归利用数据集中的自变量和因变量之间的线性关系做出预测。通过学习模型参数来拟合最佳的线性函数。最小二乘法线性回归使用最小化残差平方和的方法来确定模型参数,使预测值与实际值之间的差异最小。特征工程在线性回归中,选择合适的特征对模型的性能影响很大。需要通过特征工程提取出最有效的特征。Logistic回归二分类模型Logistic回归是一种常用的二分类机器学习算法,用于预测目标变量是"是"还是"否"。概率输出Logistic回归模型会输出一个0到1之间的概率,表示样本属于正类的概率。线性组合Logistic回归通过线性组合特征变量来预测目标变量,并使用逻辑函数将结果转换为概率。决策树简单易懂决策树是一种简单直观的机器学习模型,通过构建树状结构对数据进行逐步划分和决策。它非常易于理解和解释。高度灵活决策树可以处理各种类型的数据,并能够自动捕捉变量之间的复杂关系,适用于分类和回归等广泛的机器学习任务。鲁棒性强决策树对异常值和缺失数据都有很强的容忍能力,能够在复杂的环境中保持稳定的性能。特征选择能力决策树算法可以自动对特征进行选择和排序,帮助识别最关键的影响因素。随机森林多模型融合随机森林由多棵决策树组成,通过随机性和投票机制提高预测准确性。决策树组成每棵决策树根据数据集的随机子集和随机特征子集进行训练。算法特点随机森林能够有效处理高维度数据,抗噪能力强,不易过拟合。支持向量机基本原理支持向量机通过找到最佳分割超平面来实现数据分类。它会选择使两类之间的间隔最大化的超平面作为决策边界。核函数支持向量机可以应用核函数将数据映射到更高维空间,从而能够处理复杂的非线性问题。常用核函数有线性核、多项式核、高斯核等。优势支持向量机具有良好的泛化性能,能够有效避免过拟合,对噪声数据也有较强的鲁棒性。同时,它可以处理高维数据。应用支持向量机被广泛应用于图像识别、自然语言处理、生物信息学等领域,是机器学习中的经典算法之一。神经网络1灵感源于大脑结构神经网络的基本建构块是人工神经元,模拟人脑中神经元之间的相互作用。2多层架构实现复杂功能神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成,可以学习并执行各种复杂的任务。3自动学习提取特征通过反复训练,神经网络可以自动从原始数据中学习和提取有意义的特征。4广泛应用于各领域神经网络在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域都有非常成功的应用。卷积神经网络多层结构卷积神经网络由卷积层、池化层和全连接层组成的多层神经网络。通过逐步提取特征实现更高层次的抽象。图像处理卷积神经网络在图像分类、物体检测、语义分割等计算机视觉任务中表现出色。可以自动学习特征提取。广泛应用卷积神经网络不仅用于图像处理,也在语音识别、自然语言处理等领域取得突破性进展。循环神经网络时间序列建模循环神经网络擅长处理时间序列数据,可以捕捉数据之间的依赖关系。这使其在语音识别、机器翻译等应用中表现出色。长短期记忆LSTM是循环神经网络的一个变种,能够学习长期和短期依赖,解决了标准RNN的"消失梯度"问题。循序渐进学习循环神经网络可以按步逐层学习特征,这与人类学习的方式更为相似,更容易解释和理解。应用广泛除了语音和翻译,循环神经网络还可应用于股票预测、机器人控制等领域。生成对抗网络生成网络通过学习真实数据分布生成相似的样本。判别网络判别生成样本是否与真实数据相同。对抗训练两个网络相互竞争提升,最终生成逼真数据。生成对抗网络由两个相互竞争的神经网络组成-生成网络和判别网络。生成网络学习从噪声生成与真实数据分布相似的样本,而判别网络则试图区分生成样本与真实数据。两个网络通过对抗训练不断提升,最终生成逼真的人工数据。K-Means聚类基本原理K-Means聚类是一种无监督学习算法,它根据样本的相似度将其划分为K个聚类。它首先随机选取K个样本作为聚类中心,然后迭代地更新中心点和样本的归属,直到收敛。算法步骤选择聚类数K随机初始化K个聚类中心计算每个样本与各聚类中心的距离,将样本分到最近的聚类计算每个聚类的新中心,迭代直到中心不再变化应用场景K-Means算法应用广泛,常用于客户细分、图像分割、异常检测等领域。它简单高效,能够快速发现数据中的隐藏模式。主成分分析(PCA)降维1数据压缩主成分分析通过寻找数据中最重要的特征,将高维数据压缩到低维空间,去除冗余信息。2特征选择PCA可以帮助选择最重要的特征,提高模型性能,降低模型复杂度。3可视化将高维数据降到2D或3D空间后,可以更直观地观察数据分布和聚类情况。4正则化PCA可以作为一种正则化技术,减少过拟合,提高模型的泛化能力。推荐系统应用电子商务推荐系统可以根据用户的浏览和购买历史,为他们推荐相关商品,提高转化率和销售额。内容推荐在视频、音乐、新闻等内容平台,推荐系统可以个性化推荐用户感兴趣的内容,增加用户粘性。广告投放推荐系统可以根据用户画像,将合适的广告投放给目标受众,提高广告的转化率。社交网络在社交网络中,推荐系统可以推荐感兴趣的好友、群组和内容,增强用户互动。自然语言处理应用智能助手基于自然语言处理技术的智能语音助手可以理解人类语言并做出智能回应,广泛应用于日常生活中。机器翻译自然语言处理可以实现高质量的机器翻译,打破语言障碍,促进国际交流合作。情感分析通过