机器学习(完整版课件)

机器学习(完整版课件)机器学习概述机器学习基础监督学习非监督学习深度学习强化学习机器学习实践与应用contents目录01机器学习概述03机器学习是人工智能的一个分支，旨在让计算机具有自我学习和改进的能力。01机器学习是一种从数据中自动提取知识、学习规律和模式的方法。02它通过训练模型来识别数据中的模式，并使用这些模式对新数据进行预测或分类。机器学习的定义机器学习的起源可以追溯到20世纪50年代，当时科学家们开始研究如何让计算机从数据中学习。在随后的几十年里，机器学习经历了多个发展阶段，包括符号学习、统计学习、神经网络等。近年来，随着大数据和计算能力的提升，机器学习得到了广泛应用和快速发展。机器学习的历史与发展通过训练模型来识别图像和视频中的对象、场景和行为。计算机视觉自然语言处理语音识别让计算机理解和生成人类语言，包括文本分类、情感分析、机器翻译等。将人类语音转换为文本或命令，用于语音助手、语音搜索等场景。030201机器学习的应用领域推荐系统金融领域医疗领域自动驾驶机器学习的应用领域01020304根据用户的历史行为和兴趣，为用户推荐相关的内容或服务。用于信用评分、股票预测、风险管理等方面。辅助医生进行疾病诊断、药物研发等。通过训练模型来识别交通信号、障碍物等，实现车辆的自动驾驶。02机器学习基础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过滤法通过统计指标评估特征的重要性。包裹法使用模型性能作为特征选择的评价标准。特征选择与特征提取嵌入法：在模型训练过程中进行特征选择。特征选择与特征提取特征选择与特征提取文本特征提取图像特征提取自定义特征提取卷积神经网络等。根据领域知识提取有效特征。词袋模型、TF-IDF等。模型评估与选择分类模型评估指标准确率、精确率、召回率、F1分数等。回归模型评估指标均方误差、均方根误差、平均绝对误差等。聚类模型评估指标：轮廓系数、Calinski-Harabasz指数等。模型评估与选择通过多次划分训练集和验证集来评估模型的性能。交叉验证对不同的超参数组合进行穷举搜索，以找到最优的模型参数。网格搜索在指定的超参数范围内进行随机采样，以找到较好的模型参数。随机搜索模型评估与选择03监督学习一种通过最小化预测值与真实值之间的均方误差来拟合数据的统计方法。它假设因变量和自变量之间存在线性关系，并通过梯度下降等优化算法求解模型参数。线性回归一种用于解决二分类问题的广义线性模型。它使用sigmoid函数将线性回归的输出映射到[0,1]区间，表示样本属于正类的概率。逻辑回归通过最大似然估计求解模型参数，并使用交叉熵作为损失函数。逻辑回归线性回归与逻辑回归支持向量机（SVM）一种基于统计学习理论的二分类模型。它通过在特征空间中寻找最大间隔超平面来实现分类，对于非线性问题，可以通过核函数将数据映射到高维空间。SVM具有优秀的泛化能力和鲁棒性，在文本分类、图像识别等领域有广泛应用。要点一要点二决策树一种基于树形结构的分类与回归方法。它通过递归地将数据集划分为若干个子集，每个子集对应一个决策树的节点，最终形成一个倒立的树状结构。决策树的每个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，叶子节点表示类别或回归值。常见的决策树算法有ID3、C4.5和CART等。支持向量机与决策树集成学习与随机森林一种通过构建并结合多个基学习器来完成学习任务的方法。集成学习通过整合不同基学习器的预测结果，可以提高模型的泛化能力和鲁棒性。常见的集成学习方法有Bagging、Boosting和Stacking等。集成学习一种基于决策树的集成学习方法。它通过自助采样法（bootstrapsampling）从原始数据集中生成多个不同的训练子集，并对每个子集构建一颗决策树，然后将这些决策树的预测结果进行投票或平均得到最终的预测结果。随机森林具有优秀的预测性能和抗过拟合能力，在分类、回归和特征选择等任务中有广泛应用。随机森林04非监督学习

聚类分析K-means聚类通过迭代将数据划分为K个簇，使得同一簇内数据相似度高，不同簇间数据相似度低。层次聚类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。DBSCAN聚类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。t-SNE一种非线性降维方法，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。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。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。降维技术通过假设数据服从某种分布，根据分布的偏差程度判断异常。基于统计的异常检测计算数据点与其他点的距离，根据距离判断异常。基于距离的异常检测根据数据点周围的密度判断异常，适用于发现局部异常点。基于密度的异常检测结合多种异常检测算法的结果，提高检测的准确性和稳定性。基于集成方法的异常检测异常检测05深度学习神经元模型多层感知机激活函数损失函数与优化器神经网络基础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。介绍常用的激活函数，如Sigmoid、Tanh、ReLU等，并分析它们的优缺点。讲解多层感知机（MLP）的原理和实现，包括前向传播和反向传播算法。讲解损失函数的定义和作用，以及常用的优化器，如梯度下降、Adam等。卷积神经网络与图像识别卷积层与池化层介绍卷积层和池化层的原理和作用，包括卷积核、步长、填充等概念。图像识别任务介绍图像识别的基本任务和评价指标，包括分类、定位、检测等任务，以及准确率、召回率、F1分数等指标。经典卷积神经网络讲解经典的卷积神经网络结构，如LeNet-5、AlexNet、VGG等，并分析它们的特点和性能。图像增强与数据预处理讲解图像增强的方法和数据预处理的技巧，如数据归一化、数据增强等。循环神经网络原理介绍循环神经网络（RNN）的原理和实现，包括前向传播和反向传播算法。讲解长短期记忆网络（LSTM）的原理和实现，包括门控机制、记忆单元等概念。介绍自然语言处理的基本任务和评价指标，包括文本分类、情感分析、机器翻译等任务，以及准确率、BLEU分数等指标。讲解词嵌入和词向量的概念和作用，以及常用的词嵌入方法，如Word2Vec、GloVe等。长短期记忆网络（LSTM）自然语言处理任务词嵌入与词向量循环神经网络与自然语言处理06强化学习强化学习通过智能体与环境交互，根据获得的奖励或惩罚来学习行为策略，目标是最大化累积奖励。奖励与惩罚机制强化学习任务通常建模为马尔可夫决策过程（MDP），包括状态、动作、转移概率和奖励等要素。马尔可夫决策过程强化学习通过估计值函数（状态值函数或动作值函数）来评估不同行为的好坏，并根据策略函数来选择动作。值函数与策略函数强化学习原理Q-learning算法01Q-learning是一种基于值迭代的强化学习算法，通过不断更新Q值表来学习最优策略。它采用ε-贪婪策略进行探索和利用。Sarsa算法02Sarsa是一种在线学习算法，与Q-learning类似，但它在选择动作和更新Q值时都考虑了当前策略。Sarsa算法相对保守，适用于需要避免风险的任务。算法比较03Q-learning和Sarsa在处理探索和利用问题时有所不同。Q-learning倾向于选择具有最大Q值的动作，而Sarsa则更关注当前策略下的动作选择。Q-learning与Sarsa算法DQN将深度神经网络与Q-learning相结合，通过神经网络逼近Q值函数，实现高维状态空间下的强化学习任务。深度Q网络（DQN）策略梯度方法直接对策略进行建模和优化，适用于连续动作空间和复杂环境。常见的算法包括REINFORCE、Actor-Critic等。策略梯度方法深度强化学习在计算机视觉、自然语言处理、机器人控制等领域取得了显著成果，如AlphaGo、自动驾驶、对话系统等。应用领域深度强化学习及应用07机器学习实践与应用从各种来源收集数据，包括公开数据集、企业内部数据和第三方数据等。数据收集数据清洗特征工程实验设计对数据进行预处理，包括去除重复值、处理缺失值和异常值等。提取和构造与任务相关的特征，包括数值特征、类别特征、文本特征和图像特征等。设计合理的实验方案，包括数据集划分、评估指标选择和模型参数设置等。数据集准备与实验设计根据任务类型和数据特点选择合适的模型，包括线性模型、树模型、神经网络等。模型选择通过网格搜索、随机搜索和贝叶斯优化等方法调整模型参数，提高模型性能。参数调优使用集成学习方法，如Bagging、Boosting和Stacking等，提高模型稳定性和泛化能力。模型集