數(shù)據(jù)挖掘技術與應用之機器學習緒論課件

數(shù)據(jù)挖掘技術與應用之機器學習緒論目錄機器學習簡介機器學習的主要算法機器學習的基本步驟機器學習的挑戰(zhàn)與未來發(fā)展CONTENTS01機器學習簡介CHAPTER機器學習的定義機器學習是人工智能的一個子領域，旨在通過算法讓計算機從數(shù)據(jù)中學習并做出預測或決策。機器學習算法能夠通過訓練和優(yōu)化，自動提取數(shù)據(jù)中的模式和規(guī)律，從而不斷提高預測和決策的準確性。機器學習的歷史與發(fā)展機器學習的概念可以追溯到20世紀50年代，當時科學家們開始探索如何讓計算機模擬人類的思維過程。隨著計算機技術和大數(shù)據(jù)的快速發(fā)展，機器學習在近年來取得了突破性的進展，廣泛應用于各個領域。金融風控通過分析歷史數(shù)據(jù)和實時交易信息，識別和預防金融欺詐和風險。自然語言處理讓計算機理解和生成人類語言，實現(xiàn)人機交互。語音識別將語音轉換為文本，實現(xiàn)語音輸入和轉寫。推薦系統(tǒng)根據(jù)用戶的歷史行為和偏好，推薦相關內容或產(chǎn)品。圖像識別通過訓練算法識別圖像中的物體、人臉等。機器學習的應用場景02機器學習的主要算法CHAPTER通過找到最佳擬合直線來預測連續(xù)值的目標變量。線性回歸用于二元分類問題的預測，通過邏輯函數(shù)將輸入映射到輸出。邏輯回歸基于統(tǒng)計學習理論的分類算法，適用于非線性問題。支持向量機通過樹狀圖的形式對數(shù)據(jù)進行分類或回歸分析。決策樹監(jiān)督學習算法將數(shù)據(jù)劃分為K個集群，使得同一集群內的數(shù)據(jù)盡可能相似。K-均值聚類通過將數(shù)據(jù)點逐層合并為更大的集群來創(chuàng)建層次結構。層次聚類通過找到數(shù)據(jù)的主要成分來降低數(shù)據(jù)的維度。主成分分析用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式和結構。自組織映射無監(jiān)督學習算法強化學習算法Q-learning：通過在環(huán)境中與環(huán)境互動來學習最佳行為策略。PolicyGradientMethods：通過優(yōu)化策略來最大化累積獎勵。Sarsa：與Q-learning類似，但使用不同的更新規(guī)則。Actor-CriticMethods：結合策略和值函數(shù)來學習行為策略。03機器學習的基本步驟CHAPTER收集用于機器學習的數(shù)據(jù)集，確保數(shù)據(jù)來源可靠、多樣且具有代表性。數(shù)據(jù)收集可從公開數(shù)據(jù)集、企業(yè)數(shù)據(jù)庫、社交媒體等多種來源獲取數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)源使用數(shù)據(jù)采集工具或編寫爬蟲程序，從目標網(wǎng)站或平臺上抓取數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)采集工具數(shù)據(jù)收集數(shù)據(jù)清洗將數(shù)據(jù)轉換為適合機器學習算法的格式和類型。數(shù)據(jù)轉換數(shù)據(jù)歸一化將特征值縮放到統(tǒng)一范圍，如[0,1]或[-1,1]。去除重復、缺失或不完整的數(shù)據(jù)，糾正錯誤或異常值。數(shù)據(jù)清洗與預處理特征提取從原始數(shù)據(jù)中提取與預測目標相關的特征。特征轉換將特征轉換為新的表示形式，以增強模型性能。特征選擇根據(jù)特征的重要性、相關性或特定標準選擇特征子集。特征工程模型評估指標根據(jù)問題的類型選擇適當?shù)脑u估指標，如準確率、召回率、F1分數(shù)等。模型選擇根據(jù)數(shù)據(jù)集和問題類型選擇合適的機器學習模型，如決策樹、支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡等。模型訓練使用訓練數(shù)據(jù)集對所選模型進行訓練，調整模型參數(shù)以獲得最佳性能。模型選擇與訓練03020103模型部署將訓練好的模型部署到實際應用中，進行實時預測或分類等任務。01模型評估使用測試數(shù)據(jù)集對訓練好的模型進行評估，計算評估指標以衡量模型性能。02模型優(yōu)化根據(jù)評估結果調整模型參數(shù)或嘗試其他優(yōu)化方法，以提高模型性能。模型評估與優(yōu)化04機器學習的挑戰(zhàn)與未來發(fā)展CHAPTER當模型過于復雜，對訓練數(shù)據(jù)擬合過度，導致在新的、未見過的數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳。過擬合當模型過于簡單，無法捕捉到數(shù)據(jù)的復雜模式，導致在訓練數(shù)據(jù)和新數(shù)據(jù)上都表現(xiàn)不佳。欠擬合過擬合與欠擬合問題數(shù)據(jù)不平衡是指各類別的樣本數(shù)量差異很大，導致機器學習算法在訓練時可能偏向于數(shù)量較多的類別。解決策略包括過采樣少數(shù)類別、欠采樣多數(shù)類別、使用合成數(shù)據(jù)等。數(shù)據(jù)不平衡問題從原始特征中選擇最重要的特征，降低特征維度，提高模型性能。特征選擇通過人工構造新的特征或對原始特征進行變換，以改善模型的性能。特征工程特征選擇與特征工程問