機器學習實戰(zhàn)課件-Python實現(xiàn)

機器學習實戰(zhàn)課件-Python實現(xiàn)CATALOGUE目錄機器學習概述Python語言基礎機器學習常用算法數(shù)據(jù)預處理與特征工程模型評估與優(yōu)化實戰(zhàn)案例：Python實現(xiàn)機器學習項目機器學習概述0103機器學習的核心是“學習”，即通過對知識庫的不斷學習和更新，提高模型的性能和準確性。01機器學習是一種通過訓練數(shù)據(jù)自動發(fā)現(xiàn)規(guī)律，并應用于新數(shù)據(jù)的算法和模型。02機器學習是人工智能的一個分支，旨在讓計算機具有類似于人類的學習能力。機器學習的定義監(jiān)督學習無監(jiān)督學習半監(jiān)督學習強化學習機器學習的分類通過已知輸入和輸出數(shù)據(jù)進行訓練，以預測新數(shù)據(jù)的輸出。結合監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習的優(yōu)點，利用部分有標簽數(shù)據(jù)和大量無標簽數(shù)據(jù)進行訓練。通過對無標簽數(shù)據(jù)進行學習，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的內在結構和規(guī)律。通過智能體與環(huán)境進行交互，并根據(jù)環(huán)境反饋調整行為策略，以達到最優(yōu)目標。感知機算法的提出，奠定了機器學習的基礎。1950年代決策樹、K近鄰等算法的涌現(xiàn)，推動了機器學習的快速發(fā)展。1980年代支持向量機（SVM）的提出，在分類和回歸問題上取得了顯著成果。1990年代深度學習技術的崛起，以神經(jīng)網(wǎng)絡為基礎的模型在圖像、語音、自然語言處理等領域取得了突破性進展。2000年代至今機器學習的發(fā)展歷程Python語言基礎02Python是一種解釋型、面向對象、動態(tài)數(shù)據(jù)類型的高級程序設計語言。Python語法簡潔清晰，易讀性強，讓開發(fā)者可以用更少的代碼表達想法。Python擁有豐富和強大的庫，常被昵稱為“膠水語言”，能夠把用其他語言制作的各種模塊（尤其是C/C）很輕松地聯(lián)結在一起。Python語言簡介Python數(shù)據(jù)類型與運算符01Python中的基本數(shù)據(jù)類型包括：數(shù)字（整數(shù)、浮點數(shù)）、字符串、布爾值等。02Python支持多種運算符，如算術運算符、比較運算符、邏輯運算符等。Python中的變量不需要聲明，可以直接賦值，且變量類型可以隨時改變。03010203Python中的控制流語句包括條件語句（if-elif-else）、循環(huán)語句（for、while）等。通過控制流語句，可以實現(xiàn)程序的分支和循環(huán)邏輯，控制程序的執(zhí)行流程。Python中的縮進非常重要，用于表示代碼塊的層次結構。Python控制流語句123Python中可以使用def關鍵字定義函數(shù)，實現(xiàn)代碼的重用和模塊化。函數(shù)可以接收參數(shù)，并返回結果，使得代碼更加靈活和可維護。Python中的模塊是一個包含Python定義和語句的文件，通過導入模塊可以使用模塊中定義的函數(shù)、類和變量等。Python函數(shù)與模塊機器學習常用算法03通過最小化預測值與真實值之間的均方誤差，求解最優(yōu)的模型參數(shù)。原理數(shù)據(jù)預處理、構建模型、訓練模型、評估模型。實現(xiàn)步驟簡單易懂，計算量小，可解釋性強。優(yōu)點對非線性關系建模效果較差，對異常值和離群點敏感。缺點線性回歸算法通過sigmoid函數(shù)將線性回歸的預測值映射到[0,1]區(qū)間，表示樣本屬于正類的概率。原理實現(xiàn)步驟優(yōu)點缺點數(shù)據(jù)預處理、構建模型、訓練模型、評估模型。適用于二分類問題，計算量相對較小，可解釋性強。對多分類問題處理不佳，容易欠擬合，對特征相關性敏感。邏輯回歸算法原理通過遞歸地選擇最優(yōu)特征進行劃分，構建一棵樹狀結構的分類器。實現(xiàn)步驟特征選擇、決策樹生成、決策樹剪枝。優(yōu)點易于理解和解釋，能夠處理非線性關系，對特征缺失不敏感。缺點容易過擬合，對連續(xù)特征處理不佳，對樣本不均衡問題敏感。決策樹算法1原理通過集成學習的思想，構建多個決策樹并結合它們的預測結果進行分類或回歸。實現(xiàn)步驟構建決策樹、隨機選擇特征、結合多個決策樹的預測結果。優(yōu)點具有較高的預測精度和穩(wěn)定性，能夠處理高維特征和大量數(shù)據(jù)。缺點計算量較大，對噪聲和異常值較為敏感。隨機森林算法原理數(shù)據(jù)預處理、選擇核函數(shù)、訓練模型、評估模型。實現(xiàn)步驟優(yōu)點缺點01020403對大規(guī)模數(shù)據(jù)集訓練時間較長，對參數(shù)和核函數(shù)選擇敏感。通過尋找一個超平面使得正負樣本間隔最大化進行分類。適用于高維特征和非線性關系建模，具有較好的泛化能力。支持向量機算法數(shù)據(jù)預處理與特征工程04缺失值處理刪除、填充（均值、中位數(shù)、眾數(shù)、插值等）異常值處理刪除、替換、分箱等數(shù)據(jù)類型轉換連續(xù)型數(shù)據(jù)離散化、類別型數(shù)據(jù)編碼（獨熱編碼、標簽編碼等）文本數(shù)據(jù)清洗去除停用詞、詞干提取、詞性還原等數(shù)據(jù)清洗與轉換過濾法（卡方檢驗、互信息法等）、嵌入法（L1正則化、隨機森林等）、包裝法（遞歸特征消除等）特征選擇方法主成分分析（PCA）、線性判別分析（LDA）、局部線性嵌入（LLE）等降維方法基于模型的特征重要性排序、PermutationImportance等特征重要性評估特征選擇與降維特征提取文本特征提?。═F-IDF、Word2Vec等）、圖像特征提?。–NN、SIFT等）自動特征構造使用遺傳算法、模擬退火等優(yōu)化算法自動搜索和構造有效特征特征構造基于領域知識構造新特征、特征交叉與組合等特征構造與提取將數(shù)據(jù)轉換為均值為0，標準差為1的分布，常用方法如Z-Score標準化標準化通過對數(shù)函數(shù)進行數(shù)據(jù)變換，以穩(wěn)定方差或使數(shù)據(jù)更接近正態(tài)分布對數(shù)變換將數(shù)據(jù)縮放到[0,1]或[-1,1]的范圍內，常用方法如Min-Max歸一化歸一化通過參數(shù)化的方法實現(xiàn)數(shù)據(jù)分布的變換，使得變換后的數(shù)據(jù)更接近正態(tài)分布Box-Cox變換01030204數(shù)據(jù)標準化與歸一化模型評估與優(yōu)化050102準確率（Accurac…分類問題中最常用的評估指標，表示模型預測正確的樣本占總樣本的比例。精確率（Precisi…針對某一類別，模型預測為正且實際為正的樣本占模型預測為正的樣本的比例。召回率（Recall）針對某一類別，模型預測為正且實際為正的樣本占實際為正的樣本的比例。F1值（F1Scor…精確率和召回率的調和平均值，用于綜合評估模型的性能。AUC（AreaUn…ROC曲線下的面積，用于評估模型在不同閾值下的性能表現(xiàn)。030405模型評估指標留出法（Hold-out）將數(shù)據(jù)集劃分為訓練集和測試集，用訓練集訓練模型，用測試集評估模型性能。交叉驗證（CrossValidation）將數(shù)據(jù)集劃分為k個子集，每次使用k-1個子集作為訓練集，剩余的一個子集作為測試集，重復k次取平均值作為評估結果。自助法（Bootstrapping）通過有放回抽樣生成多個訓練集和測試集，分別用于訓練模型和評估模型性能。模型選擇策略超參數(shù)調整與優(yōu)化利用貝葉斯定理和先驗知識來指導超參數(shù)的搜索過程，提高搜索效率。貝葉斯優(yōu)化（BayesianOptimizatio…通過遍歷所有可能的超參數(shù)組合來尋找最優(yōu)的超參數(shù)配置。網(wǎng)格搜索（GridSearch）在超參數(shù)空間中隨機采樣一定數(shù)量的點進行評估，以尋找較優(yōu)的超參數(shù)配置。隨機搜索（RandomSearch）Bagging通過自助采樣生成多個基模型，然后將它們的預測結果進行平均或投票來得到最終的預測結果。Boosting通過迭代地訓練基模型，每次根據(jù)前一個基模型的錯誤率來調整樣本權重，使得后續(xù)基模型能夠更關注于之前錯誤分類的樣本。Stacking將多個基模型的預測結果作為輸入特征，再訓練一個元模型來進行最終的預測。模型融合與集成學習實戰(zhàn)案例：Python實現(xiàn)機器學習項目06模型評估使用均方誤差等指標評估模型的預測性能。模型訓練使用線性回歸、決策樹回歸等模型進行訓練。特征選擇選擇與房價相關的特征，如房屋面積、房間數(shù)、建造年份等。數(shù)據(jù)收集收集房屋價格、房屋面積、地理位置等相關數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)預處理對數(shù)據(jù)進行清洗、轉換和標準化等處理。案例一：房價預測模型文本預處理對文本進行分詞、去除停用詞、詞干提取等處理。數(shù)據(jù)收集收集文本數(shù)據(jù)和對應的標簽，如新聞文章、電影評論等。特征提取使用詞袋模型、TF-IDF等方法提取文本特征。模型評估使用準確率、召回率等指標評估模型的分類性能。模型訓練使用樸素貝葉斯、邏輯回歸等模型進行訓練。案例二：文本分類模型收集圖像數(shù)據(jù)和對應的標簽，如手寫數(shù)字、人臉圖像等。數(shù)據(jù)收集使用準確率等指標評估模型的識別性能。模型評估對圖像進行縮放、歸一化等處理。圖像預處理使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡等方法提取圖像特征。特征提取使用深度學習模型進行訓練，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）。模型訓練0