《机器学习ch》课件

机器学习概览机器学习是计算机科学的一个重要分支,研究如何通过数据和算法构建智能系统。它涉及深度学习、神经网络等前沿技术,在图像识别、自然语言处理等领域取得了重大突破。课程大纲绪论探讨机器学习的定义、发展历史及其在各行业的广泛应用。监督学习介绍线性回归、逻辑回归、决策树和随机森林等监督学习算法。无监督学习讲解聚类算法、主成分分析和异常检测等无监督学习方法。深度学习介绍神经网络的基础知识以及卷积神经网络、循环神经网络和生成对抗网络等深度学习模型。绪论本章将为您介绍机器学习的基础概念和发展历程,并探讨其在各领域的广泛应用。通过对机器学习技术的深入了解,为后续的学习奠定坚实的基础。绪论机器学习的定义机器学习是一种通过数据驱动的方法,使计算机系统能够从经验中学习并改进其性能的过程。机器学习的发展历程从20世纪50年代的人工智能初创到深度学习的崛起,机器学习经历了漫长而曲折的发展历程。机器学习的应用领域机器学习广泛应用于图像识别、语音处理、自然语言处理、推荐系统等众多领域,为各行各业带来颠覆性变革。机器学习发展历程11950年代机器学习起源于人工智能领域,最早出现概念和应用。研究者关注机器是否可以通过模拟人类学习行为获取知识。21980年代随着计算机硬件和软件的迅速发展,机器学习技术得到广泛应用,如图像识别、语音识别等。深度学习等新型方法也开始出现。32000年代海量数据和计算能力的提升,推动了机器学习的飞跃发展。算法不断优化,应用范围进一步扩展,如自然语言处理、推荐系统等。应用领域工业智能化机器学习被广泛应用于工业生产的自动化、质量控制、预测性维护等领域,帮助提高生产效率和降低成本。智能医疗机器学习在医疗诊断、疾病预防、个体化治疗方面发挥重要作用,提升医疗服务质量和效率。智慧城市机器学习技术被应用于城市管理的各个领域,如交通规划、能源管理、环境监测等,提升城市运营的智能化水平。金融科技机器学习在风险管理、投资决策、欺诈检测等金融领域发挥重要作用,提高金融服务的精准性和效率。监督学习监督学习是机器学习的一个重要分支,通过分析已有的标记数据,训练出可以预测新数据的模型。以下将介绍几种常见的监督学习算法。线性回归数据分析分析数据特点,找出输入变量和输出变量之间的线性关系。模型建立建立最佳拟合线,用于预测输出变量的值。模型评估计算模型的误差指标,调整参数以提高预测精度。逻辑回归1预测概率逻辑回归通过拟合逻辑函数来预测样本属于某个类别的概率。2线性组合逻辑回归模型使用输入特征的加权线性组合作为输入。3分类边界逻辑回归可以找到最佳的分类边界来分隔不同类别的样本。4广泛应用逻辑回归广泛应用于信用评估、垃圾邮件检测、医疗诊断等领域。决策树特点决策树是一种基于树结构的机器学习算法，通过递归的方式对数据进行分类和预测。它容易理解和解释,能够高效地处理大规模数据。原理决策树通过衡量各个特征对目标变量的影响,选择最优特征作为根节点,然后递归地对剩余特征进行划分,直到得到最终的分类结果。随机森林多棵决策树组合随机森林由多个决策树组成,每棵树根据随机选取的特征进行训练。投票机制对于新的输入,各决策树独立做出预测,通过投票得出最终结果。集成学习随机森林利用集成学习提高了预测准确性和鲁棒性。无监督学习无监督学习是机器学习的一个重要分支,它的目标是在没有标注的数据中发现有价值的模式和结构。这类算法能够挖掘隐藏在数据中的内在规律,为数据分析和决策提供有价值的洞见。聚类算法K-均值聚类K-均值是最常用的聚类算法之一。它通过将数据划分为K个簇,使每个数据点都属于离它最近的簇中心。算法迭代计算簇中心位置,直到达到最优分类。层次聚类层次聚类是一种自底向上的聚类方法。它将每个数据点视为一个簇,然后逐步合并最相似的簇直到达到最终的聚类结构。结果可以用树状图来可视化。高斯混合模型高斯混合模型假设数据来自多个高斯分布的混合。它通过迭代的方式估计每个高斯分布的参数,并将数据分配到不同的簇中。适用于复杂结构的数据聚类。主成分分析降维效果主成分分析可以将高维数据投影到低维空间,保留原数据的主要特征,简化数据结构。特征提取主成分分析可以找出数据中最重要的特征指标,提取数据的关键信息。数据压缩利用主成分分析可以将原始数据压缩,减小数据存储空间和提高运算效率。可视化分析主成分分析结果可以用于对高维数据进行二维或三维可视化,有助于发现数据的内在规律。异常检测1识别离群值异常检测旨在发现数据集中异常或不寻常的数据点,这些数据点可能代表错误、欺诈或其他值得进一步分析的情况。2多种检测算法常用的异常检测算法包括基于距离的局部异常因子、基于密度的孤立森林以及基于统计建模的一类异常检测等。3广泛应用场景异常检测广泛应用于欺诈检测、系统故障监测、医疗诊断以及客户流失预测等领域。4挑战与局限性数据噪声、维度诅咒和异常样本稀缺等因素会给异常检测带来挑战,需要根据实际场景选择合适的算法。深度学习深度学习作为机器学习的一个重要分支,近年来取得了令人瞩目的进展。它通过多层神经网络的复杂组合,能够学习出数据中复杂的特征和模式,在图像识别、语音处理等领域取得了卓越的成果。神经网络基础神经元神经网络的基本单元是神经元,负责接收输入信号并产生输出。神经元由细胞体、树突和轴突组成,通过突触连接传递信号。感知器模型感知器是最简单的神经网络模型,通过对输入信号进行加权求和并应用激活函数来产生输出。感知器可以实现简单的分类任务。多层神经网络复杂的神经网络由多个隐藏层组成,能够学习更复杂的特征并完成更具挑战性的任务,如图像识别、语音处理等。卷积神经网络1图像特征提取卷积神经网络能够自动学习图像的局部特征,如边缘、纹理和形状,有效提取图像的核心信息。2空间相关性建模卷积运算能够捕获图像中像素之间的空间相关性,更好地理解图像的整体结构。3参数共享卷积核在整个图像上共享权重,大大减少了模型参数量,提高了计算效率。4多层组合通过堆叠多个卷积层,可以从低层的简单特征逐步提取到高层的抽象特征。循环神经网络序列建模循环神经网络擅长对序列数据进行建模,如文本、语音、时间序列数据等。记忆能力循环神经网络拥有记忆能力,能保留之前的输入信息,用于更好地处理当前的输入。循环结构与前馈神经网络不同,循环神经网络具有循环反馈的结构,能够建立更复杂的关系。生成对抗网络对抗训练生成对抗网络由生成器和判别器两个网络组成,通过对抗训练实现网络性能的不断提升。多样性生成生成器可以生成高度多样化的样本,如逼真的图像、人工合成语音等,广泛应用于创造性任务。无监督学习生成对抗网络是一种重要的无监督学习方法,可以从无标签数据中学习数据分布。模型评估机器学习模型的性能评估是确保模型有效性和可靠性的关键步骤。从过拟合、欠拟合、交叉验证到各类性能指标的分析,为我们找到最佳的模型提供了指引。过拟合和欠拟合过拟合模型过多地适应训练数据,无法很好地推广到新的数据。这会导致模型在训练集上表现优秀,但在测试集或新数据上表现很差。欠拟合模型无法很好地拟合训练数据,即使在训练集上表现也不理想。这通常表示模型的复杂度太低,无法捕捉数据的潜在规律。交叉验证多样性训练集交叉验证通过多次在不同训练集上训练和测试模型,能更好地评估模型的泛化能力。性能评估交叉验证可以提供可靠的性能指标,如准确率、精确率、召回率等,帮助我们选择最佳模型。模型选择通过交叉验证,我们可以比较不同机器学习模型的性能,选择最合适的模型。性能指标准确率模型正确预测的样本占总样本的比例，是最常用的性能指标。精确率和召回率精确率反映了正确预测的正样本占所有预测为正样本的比例，召回率反映了正确预测的正样本占所有真实正样本的比例。F1分数综合了精确率和召回率的调和平均数，可以更全面地衡量模型的性能。ROC曲线和AUCROC曲线展示了模型在不同阈值下的性能表现，AUC值越大表示模型区分能力越强。优化算法机器学习模型的训练离不开高效的优化算法。这些算法利用数学优化技术来最小化模型的损失函数,从而提高模型的预测性能。本节将介绍几种常见的优化算法及其特点。梯度下降法算法原理梯度下降法是一种常用的优化算法,通过迭代更新参数来最小化损失函数。算法从初始参数出发,沿着梯度的负方向不断更新参数值。算法流程初始化参数计算损失函数梯度根据梯度更新参数重复2-3步直到收敛优化技巧合理设置学习率、批量大小等超参数对算法性能有重要影响。同时可使用动量法等技术加速收敛。随机梯度下降快速迭代随机梯度下降算法通过随机选择参数更新的样本点,可以更快地收敛到最优解,适用于大规模数据集的优化。降低噪音影响与批量梯度下降相比,随机梯度下降能够有效降低噪音对参数更新的影响,提高收敛速度。迭代优化随机梯度下降通过不断更新参数,逐步逼近全局最优解,是一种常用的机器学习优化算法。动量法和AdaGrad1动量法动量法通过引入惯性概念加速下降过程,帮助算法摆脱局部最优解,实现更快收敛。2AdaGradAdaGrad自适应地调整每个参数的学习率,对于稀疏特征可以达到更好的效果。3结合使用动量法和AdaGrad结合使用可以在收敛速度和鲁棒性之间达到平衡,是常见的优化策略。机器学习工程实践将机器学习算法应用于实际问题时需要关注数据处理、模型选择和部署等方面的工程实践。这些环节至关重要,关系到算法是否能真正发挥作用并产生价值。数据处理和特征工程1数据清洗识别并处理缺失数据、异常值和噪音,确保数据的完整性和准确性。2特征选择确定最相关的特征,减少冗余特征,提高模型性能。3特征工程利用领域知识创造新特征,如组合特征、派生特征等,增强模型学习能力。4数据转换将数据从原始格式转换为模型所需的形式,如标准化、正则化等。模型选择和调优模型选择根据业务目标和数据特点,选择合适的机器学习算法。需权衡模型复杂度、泛化能力和解释性。超参数调优通