《机器学习简介》课件

机器学习简介什么是机器学习计算机科学领域机器学习是计算机科学的一个分支，它使计算机系统能够在没有明确编程的情况下从数据中学习。从数据中学习机器学习算法通过分析大量数据来识别模式和规律，并利用这些规律进行预测或决策。无需显式编程与传统的编程方式不同，机器学习不需要开发者为每个任务编写特定的代码，而是让算法自动学习解决问题。机器学习的发展历程早期20世纪50年代，机器学习研究开始起步。人工神经网络的概念被提出，但由于计算能力的限制，发展缓慢。发展20世纪80年代，专家系统和决策树等机器学习算法出现，并开始应用于各个领域。突破20世纪90年代，支持向量机和贝叶斯网络等新算法被提出，机器学习进入快速发展阶段。繁荣21世纪，随着互联网技术和计算能力的快速发展，机器学习迎来了新的发展高峰，深度学习等新技术不断涌现。机器学习的主要应用领域图像识别人脸识别、物体检测、图像分类等自然语言处理机器翻译、语音识别、文本摘要等推荐系统电商推荐、音乐推荐、新闻推荐等金融风控信用卡欺诈检测、贷款风险评估等监督学习和无监督学习监督学习利用已知标签的数据集训练模型，预测新数据的标签。无监督学习从无标签的数据中学习数据结构和模式，发现隐藏的知识。分类算法介绍逻辑回归用于预测离散变量的概率，例如判断电子邮件是否为垃圾邮件。决策树通过一系列决策节点对数据进行分类，适合处理非线性数据。支持向量机寻找最优超平面，最大化不同类别数据之间的间隔，具有较强的泛化能力。K近邻通过计算新数据点与已知数据点之间的距离，将其归类到最相似的类别。线性回归算法原理目标:找到一条直线，能最好地拟合数据点，预测目标变量的值方法:利用最小二乘法，找到使误差平方和最小的直线应用:预测房价、股票价格、销售额等连续型变量逻辑回归算法原理逻辑回归算法通过sigmoid函数将线性模型的输出转换为概率值。决策树算法原理1特征选择选择最佳特征，划分数据。2树构建递归构建树节点，直至满足条件。3剪枝防止过拟合，简化树结构。K近邻算法原理基于距离K近邻算法是基于实例的学习算法，它根据训练数据中的样本点的特征，计算待分类样本点与训练数据集中每个样本点的距离，并找到与待分类样本点距离最近的k个样本点。投票机制根据这k个样本点的类别，进行投票，最终选择得票最多的类别作为待分类样本点的类别。支持向量机算法原理2类别划分寻找最佳超平面，最大化不同类别之间的间隔。1支持向量最接近超平面的数据点，决定超平面的位置。3核函数将低维数据映射到高维空间，解决线性不可分问题。神经网络算法原理仿生学灵感模拟人脑结构，由神经元和连接组成学习与适应通过训练数据调整神经元权重，学习数据特征非线性建模处理复杂非线性关系，突破传统算法局限集成学习算法原理集成学习通过结合多个学习器来提高泛化性能Bagging从训练集中随机采样生成多个子集，训练多个独立的学习器Boosting将多个弱学习器按顺序组合成一个强学习器，每个学习器都根据之前学习器的错误进行调整Stacking使用多个学习器作为基础学习器，并将它们的输出作为另一个学习器的输入聚类算法介绍聚类算法是一种无监督学习算法，旨在将数据点分组到不同的集群中，使得同一集群中的数据点彼此相似，而不同集群中的数据点彼此不同。聚类算法不需要预先标记数据，而是根据数据点的特征来进行分组。聚类算法可以发现数据中的潜在模式，并将其应用于不同的场景，例如客户细分、图像分割和异常检测。K-Means算法原理Cluster1Cluster2Cluster3K-Means是一种无监督学习算法，用于将数据点分组到不同的聚类中。该算法通过迭代的方式将数据点分配到最接近的聚类中心，并更新聚类中心的位置。DBSCAN算法原理2核心思想基于密度寻找簇1关键参数Eps和MinPts3类别核心点、边界点、噪声点4优势无需预设簇数量降维算法介绍数据维度高维数据会给机器学习模型带来挑战，例如计算量大、数据稀疏、模型复杂度高。降维目标降维是指将高维数据转化为低维数据，同时尽可能保留数据的重要信息和结构。降维方法常见的降维方法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、奇异值分解（SVD）等。PCA算法原理1降维减少特征数量，提高模型效率2方差最大化寻找数据方差最大的方向3特征向量主成分，解释数据最大方差4数据压缩保留重要信息，降低存储和计算成本异常检测算法介绍识别异常值异常检测算法旨在识别与正常数据点显著不同的数据点。应用场景广泛这些算法在欺诈检测、网络安全、医疗诊断等领域都有重要应用。多种类型常见的异常检测算法包括基于统计方法、机器学习方法和深度学习方法。异常检测的应用场景网络安全识别恶意流量、入侵企图和异常网络活动，保护网络安全。金融欺诈检测信用卡欺诈交易、洗钱活动和账户异常行为，保障金融安全。医疗诊断识别疾病早期症状、发现异常病变和预测患者风险，辅助医疗诊断。工业制造检测设备故障、生产过程异常和产品质量问题，提高生产效率和产品质量。机器学习模型的评估标准准确率模型预测正确的结果占总样本的比例精确率模型预测为正例的样本中，实际为正例的比例召回率模型预测为正例的样本占所有实际为正例的样本的比例F1分数精确率和召回率的调和平均数，综合评估模型的性能训练、验证、测试集划分1测试集评估模型泛化能力2验证集选择最佳模型参数3训练集训练模型过拟合和欠拟合分析1过拟合模型过于复杂，对训练数据拟合程度过高，导致对新数据的预测能力下降。2欠拟合模型过于简单，对训练数据拟合程度不足，导致对新数据的预测能力也不高。3平衡需要找到一个合适的模型复杂度，在拟合训练数据和泛化能力之间取得平衡。模型调优和超参数优化1评估指标使用不同的评估指标来衡量模型的性能，例如准确率、精确率、召回率和F1分数。2超参数调整尝试不同的超参数值，例如学习率、正则化系数和树的深度，以找到最佳的模型配置。3特征工程通过特征提取、特征选择和特征组合等技术，提高模型的预测能力。4模型集成将多个模型组合在一起，以提高模型的稳定性和泛化能力。大数据时代的机器学习大数据为机器学习提供了丰富的训练数据，推动着模型的准确性和效率不断提升。大数据时代的机器学习应用于各个领域，包括金融、医疗、制造、零售等，创造着巨大的商业价值。机器学习伦理与安全算法偏差算法偏差会影响模型的公平性和准确性。例如，一个用于招聘的模型可能会对某些群体有偏见。隐私保护机器学习模型可能需要访问敏感数据，因此需要采取措施保护用户隐私。安全漏洞机器学习模型可能容易受到攻击，例如对抗性攻击或数据中毒。机器学习的未来发展趋势更强大的算法深度学习、强化学习等新兴算法将不断发展，解决更复杂的任务。更广泛的应用机器学习将应用于更多领域，如医疗保健、金融、制造业等。更强大的计算能力云计算、边缘计算等技术将为机器学习提供更强大的计算能力。更注重伦理与安全机器学习的伦理和安全问题将越来越重要，需要制定相应的规范和标准。机器学习实践案例分享机器学习在各个领域都有广泛的应用。比如在图像识别中，机器学习可以用来识别图像中的物体，例如人脸、汽车、动物等。在自然语言处理中，机器学习可以用来分析文本数据，例如进行情感分析、机器翻译、文本摘要等。在金融领域，机器学习可以用来进行信用评分、欺诈检测等。以下是一些具体的案例：自动驾驶汽车：特斯拉等公司使用机器学习来实现自动驾驶汽车的功能，例如自动泊车、自动巡航等。智能客服：许多公司使用机器学习来构建智能客服系统，可以自动回答用户的常见问题，提高客服效率。精准医疗：机器