機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)

機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)匯報(bào)人：張老師2023-12-02contents目錄機(jī)器學(xué)習(xí)概述機(jī)器學(xué)習(xí)的主要算法機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)預(yù)處理機(jī)器學(xué)習(xí)的模型評(píng)估與優(yōu)化機(jī)器學(xué)習(xí)的進(jìn)階技術(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)例分析CHAPTER01機(jī)器學(xué)習(xí)概述什么是機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)是一種人工智能方法，通過(guò)訓(xùn)練模型學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和模式，從而在面對(duì)新數(shù)據(jù)時(shí)做出準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)和分類(lèi)。機(jī)器學(xué)習(xí)涵蓋了各種算法和技術(shù)，如監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等，可以應(yīng)用于各種領(lǐng)域，如自然語(yǔ)言處理、圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別等。機(jī)器學(xué)習(xí)的基本原理是通過(guò)訓(xùn)練數(shù)據(jù)，調(diào)整模型參數(shù)，使得模型能夠最大程度地?cái)M合訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并在面對(duì)新數(shù)據(jù)時(shí)做出準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)。機(jī)器學(xué)習(xí)通常包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取、模型訓(xùn)練、模型評(píng)估和調(diào)整等步驟，其中模型訓(xùn)練是核心環(huán)節(jié)。機(jī)器學(xué)習(xí)的基本原理機(jī)器學(xué)習(xí)廣泛應(yīng)用于各種領(lǐng)域，如自然語(yǔ)言處理、圖像識(shí)別、金融風(fēng)控、醫(yī)療診斷等。在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域，機(jī)器學(xué)習(xí)可以應(yīng)用于文本分類(lèi)、情感分析、機(jī)器翻譯等方面；在圖像識(shí)別領(lǐng)域，機(jī)器學(xué)習(xí)可以應(yīng)用于人臉識(shí)別、物體檢測(cè)等任務(wù)；在金融風(fēng)控領(lǐng)域，機(jī)器學(xué)習(xí)可以用于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、欺詐檢測(cè)等問(wèn)題。機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用場(chǎng)景CHAPTER02機(jī)器學(xué)習(xí)的主要算法線(xiàn)性回歸是一種基于數(shù)據(jù)擬合線(xiàn)性模型的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，用于預(yù)測(cè)連續(xù)型目標(biāo)變量。它通過(guò)最小化誤差平方和的方式，尋找最優(yōu)的模型參數(shù)，以建立一個(gè)能最好地描述數(shù)據(jù)特征的線(xiàn)性模型。線(xiàn)性回歸在回歸分析中占有重要地位，適用于解釋變量和因變量之間存在線(xiàn)性關(guān)系的情況。線(xiàn)性回歸算法支持向量機(jī)（SVM）是一種基于間隔最大化的分類(lèi)器。它通過(guò)將數(shù)據(jù)映射到高維空間中，使得數(shù)據(jù)在高維空間中線(xiàn)性可分，從而解決在原始空間中無(wú)法分類(lèi)的問(wèn)題。SVM適用于二分類(lèi)問(wèn)題，也可以用于多分類(lèi)和回歸問(wèn)題。支持向量機(jī)算法決策樹(shù)是一種樹(shù)形結(jié)構(gòu)的分類(lèi)器，適用于解決分類(lèi)和回歸問(wèn)題。它通過(guò)將數(shù)據(jù)集拆分成若干個(gè)子集，并對(duì)每個(gè)子集進(jìn)行遞歸劃分，直到滿(mǎn)足停止條件（如子集中樣本數(shù)小于預(yù)設(shè)閾值）為止。決策樹(shù)具有直觀(guān)易懂、易于理解和解釋的優(yōu)點(diǎn)，但容易過(guò)擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)。決策樹(shù)算法K-近鄰算法是一種基于實(shí)例的學(xué)習(xí)算法，適用于解決分類(lèi)和回歸問(wèn)題。它根據(jù)距離度量將最近的k個(gè)訓(xùn)練樣本分配給新的測(cè)試樣本，并依據(jù)這些樣本的類(lèi)別或值來(lái)對(duì)新樣本進(jìn)行分類(lèi)或回歸預(yù)測(cè)。K-近鄰算法簡(jiǎn)單直觀(guān)，對(duì)異常值和噪聲具有較強(qiáng)的魯棒性，但在處理大數(shù)據(jù)集時(shí)可能會(huì)變得很慢。K-近鄰算法它通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行有放回的隨機(jī)抽樣，生成多個(gè)子數(shù)據(jù)集，并針對(duì)每個(gè)子數(shù)據(jù)集構(gòu)建一個(gè)決策樹(shù)。隨機(jī)森林在處理高維特征和降低過(guò)擬合方面具有優(yōu)勢(shì)，適用于解決各種類(lèi)型的問(wèn)題。隨機(jī)森林是一種集成學(xué)習(xí)算法，通過(guò)構(gòu)建多個(gè)決策樹(shù)并取其輸出的平均值來(lái)進(jìn)行分類(lèi)或回歸預(yù)測(cè)。隨機(jī)森林算法CHAPTER03機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)預(yù)處理對(duì)于存在缺失值的數(shù)據(jù)，需要選擇合適的策略進(jìn)行填充或刪除，如使用均值、中位數(shù)或回歸模型預(yù)測(cè)等方式。缺失值處理異常值可能會(huì)對(duì)模型訓(xùn)練產(chǎn)生負(fù)面影響，需要進(jìn)行檢測(cè)和處理，如使用箱線(xiàn)圖、3σ原則等方式。異常值處理不同特征的數(shù)值范圍可能存在較大差異，為了提高模型性能，需要將數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化到同一尺度，如使用最小-最大歸一化、Z-score等方式。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)清洗文本特征對(duì)于文本數(shù)據(jù)，可以提取出詞頻、TF-IDF、詞向量等特征，用于表示文本內(nèi)容的豐富程度和主題。時(shí)間序列特征對(duì)于時(shí)間序列數(shù)據(jù)，可以提取出趨勢(shì)、季節(jié)性、周期性等特征，用于表示數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)變化規(guī)律。數(shù)值特征對(duì)于數(shù)值型數(shù)據(jù)，可以提取出最大值、最小值、均值、中位數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差等統(tǒng)計(jì)特征。數(shù)據(jù)特征提取獨(dú)熱編碼將分類(lèi)變量轉(zhuǎn)換為二進(jìn)制向量，便于模型訓(xùn)練時(shí)進(jìn)行處理。哈希編碼將高維特征轉(zhuǎn)換為低維哈希碼，減少數(shù)據(jù)維度和計(jì)算復(fù)雜度。特征組合將多個(gè)特征進(jìn)行組合，生成新的特征，以豐富數(shù)據(jù)的表示能力。數(shù)據(jù)特征轉(zhuǎn)換03嵌入式在模型訓(xùn)練過(guò)程中自動(dòng)選擇特征，通過(guò)優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)和約束條件來(lái)實(shí)現(xiàn)特征選擇。01過(guò)濾式根據(jù)特征的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)（如相關(guān)性、卡方檢驗(yàn)等）選擇特征，過(guò)濾掉與目標(biāo)變量關(guān)系不大的特征。02包裝式根據(jù)模型訓(xùn)練的效果選擇特征，通過(guò)交叉驗(yàn)證等方式評(píng)估不同特征組合對(duì)模型的貢獻(xiàn)。數(shù)據(jù)特征選擇CHAPTER04機(jī)器學(xué)習(xí)的模型評(píng)估與優(yōu)化ROCAUC分?jǐn)?shù)ROC曲線(xiàn)下的面積，衡量模型對(duì)正負(fù)樣本的區(qū)分能力。F1分?jǐn)?shù)準(zhǔn)確率和召回率的調(diào)和平均數(shù)，綜合考慮了準(zhǔn)確率和召回率的表現(xiàn)。召回率預(yù)測(cè)為正的樣本中真正為正的樣本數(shù)所占比例，常用于二分類(lèi)問(wèn)題。準(zhǔn)確率最常用的評(píng)估指標(biāo)，計(jì)算預(yù)測(cè)正確的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例。精度僅考慮預(yù)測(cè)為正的樣本中預(yù)測(cè)正確的樣本數(shù)，常用于二分類(lèi)問(wèn)題。模型評(píng)估方法選擇與目標(biāo)變量相關(guān)性高的特征，可通過(guò)相關(guān)性分析、卡方檢驗(yàn)等方法進(jìn)行篩選。特征選擇通過(guò)交叉驗(yàn)證、網(wǎng)格搜索等方法尋找最佳的模型參數(shù)組合。參數(shù)優(yōu)化將多個(gè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行融合，如投票法、bagging、boosting等。集成學(xué)習(xí)利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等結(jié)構(gòu)進(jìn)行模型優(yōu)化，提高模型的表達(dá)能力。深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化策略模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很好，但在測(cè)試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳，原因是模型過(guò)于復(fù)雜，對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行了過(guò)擬合。過(guò)擬合模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測(cè)試數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)都不理想，原因是模型過(guò)于簡(jiǎn)單，無(wú)法捕捉到數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式。欠擬合過(guò)擬合與欠擬合問(wèn)題123不同的機(jī)器學(xué)習(xí)算法適用于不同的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，需要根據(jù)實(shí)際需求進(jìn)行選擇。根據(jù)業(yè)務(wù)需求選擇合適的模型針對(duì)選擇的模型，通過(guò)調(diào)整參數(shù)（如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)、每層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)、激活函數(shù)等）來(lái)優(yōu)化模型的性能。調(diào)整模型參數(shù)模型的選擇與調(diào)整需要考慮計(jì)算成本與時(shí)間，對(duì)于大規(guī)模的數(shù)據(jù)和復(fù)雜的模型，需要使用更高效的算法和計(jì)算資源?？紤]計(jì)算成本與時(shí)間模型選擇與調(diào)整CHAPTER05機(jī)器學(xué)習(xí)的進(jìn)階技術(shù)集成學(xué)習(xí)概述01集成學(xué)習(xí)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，通過(guò)將多個(gè)模型（也稱(chēng)為“基礎(chǔ)學(xué)習(xí)器”）的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行組合，以產(chǎn)生一個(gè)比單個(gè)模型更好的預(yù)測(cè)模型。常見(jiàn)集成學(xué)習(xí)方法02常見(jiàn)的集成學(xué)習(xí)方法包括Bagging、Boosting和Stacking。集成學(xué)習(xí)的優(yōu)點(diǎn)03集成學(xué)習(xí)可以降低模型的方差，提高模型的泛化能力，增強(qiáng)模型的魯棒性。集成學(xué)習(xí)技術(shù)深度學(xué)習(xí)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，它使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作方式來(lái)進(jìn)行學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)。深度學(xué)習(xí)概述常見(jiàn)的深度學(xué)習(xí)模型包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）。常見(jiàn)深度學(xué)習(xí)模型深度學(xué)習(xí)可以處理高維度的數(shù)據(jù)，具有強(qiáng)大的特征提取能力，能夠自動(dòng)提取有用的特征，減少手工特征工程的需求。深度學(xué)習(xí)的優(yōu)點(diǎn)深度學(xué)習(xí)技術(shù)強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，它通過(guò)與環(huán)境的交互來(lái)學(xué)習(xí)最優(yōu)策略，從而實(shí)現(xiàn)目標(biāo)最大化。強(qiáng)化學(xué)習(xí)概述常見(jiàn)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法包括Q-learning、SARSA和DeepQ-network（DQN）。常見(jiàn)強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以適用于復(fù)雜的環(huán)境和任務(wù)，能夠自動(dòng)調(diào)整策略，實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)控制。強(qiáng)化學(xué)習(xí)的優(yōu)點(diǎn)強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)常見(jiàn)自監(jiān)督學(xué)習(xí)方法常見(jiàn)的自監(jiān)督學(xué)習(xí)方法包括自編碼器、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）和變分自編碼器（VAE）。自監(jiān)督學(xué)習(xí)的優(yōu)點(diǎn)自監(jiān)督學(xué)習(xí)可以利用大量的無(wú)標(biāo)簽數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，能夠自動(dòng)提取特征，適用于較復(fù)雜的數(shù)據(jù)類(lèi)型。自監(jiān)督學(xué)習(xí)概述自監(jiān)督學(xué)習(xí)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，它利用無(wú)標(biāo)簽數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，通過(guò)預(yù)測(cè)輸入數(shù)據(jù)的某個(gè)方面來(lái)學(xué)習(xí)特征表示。自監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)CHAPTER06機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)例分析通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)垃圾郵件進(jìn)行分類(lèi)，幫助用戶(hù)過(guò)濾垃圾郵件。總結(jié)詞垃圾郵件識(shí)別是機(jī)器學(xué)習(xí)在分類(lèi)問(wèn)題中的一個(gè)典型應(yīng)用。通常，機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如樸素貝葉斯分類(lèi)器、支持向量機(jī)或決策樹(shù)，會(huì)被用來(lái)訓(xùn)練模型，以便將郵件分類(lèi)為垃圾郵件或正常郵件。特征可能包括郵件發(fā)送者、主題、正文中的單詞或郵件的發(fā)送時(shí)間等。詳細(xì)描述分類(lèi)問(wèn)題實(shí)例：垃圾郵件識(shí)別VS利用歷史股票價(jià)格數(shù)據(jù)和多種特征，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法預(yù)測(cè)未來(lái)股票價(jià)格。詳細(xì)描述股票價(jià)格預(yù)測(cè)是機(jī)器學(xué)習(xí)在回歸問(wèn)題中的一個(gè)典型應(yīng)用。常見(jiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法包括線(xiàn)性回歸、決策樹(shù)回歸、支持向量回歸和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。特征可能包括歷史價(jià)格、市盈率、市凈率、股息率等。預(yù)測(cè)的目的是為了找到影響股票價(jià)格的因素以及它們之間的關(guān)系，從而為投資決策提供依據(jù)。總結(jié)詞回歸問(wèn)題實(shí)例：股票價(jià)格預(yù)測(cè)通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法將客戶(hù)分成不同的群體，以便更好地理解客戶(hù)需求并提供定制化服務(wù)。客戶(hù)細(xì)分是聚類(lèi)問(wèn)題的一個(gè)典型應(yīng)用。常見(jiàn)的聚類(lèi)算法包括K-均值聚類(lèi)、層次聚類(lèi)和DBSCAN等。特征可能包括客戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)行為、偏好、社交媒體互動(dòng)等。通過(guò)聚類(lèi)分析，企業(yè)可以更好地理解客戶(hù)需求，將資源集中在最有價(jià)值的客戶(hù)群體上，并提供更好的定制化服務(wù)?？偨Y(jié)詞詳細(xì)描述聚類(lèi)問(wèn)題實(shí)例：客戶(hù)細(xì)分分析總結(jié)詞利用歷史股票價(jià)格數(shù)據(jù)和時(shí)間序列預(yù)測(cè)算法