機(jī)器學(xué)習(xí)入門課件

機(jī)器學(xué)習(xí)入門課件機(jī)器學(xué)習(xí)概述監(jiān)督學(xué)習(xí)算法無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法強(qiáng)化學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)簡介特征工程與模型評(píng)估優(yōu)化實(shí)踐案例分析與討論contents目錄01機(jī)器學(xué)習(xí)概述機(jī)器學(xué)習(xí)是一種利用計(jì)算機(jī)算法從數(shù)據(jù)中自動(dòng)學(xué)習(xí)并改進(jìn)的技術(shù)。定義從20世紀(jì)50年代開始，經(jīng)歷了符號(hào)主義、連接主義、統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)等階段，目前深度學(xué)習(xí)成為主流。發(fā)展歷程定義與發(fā)展歷程監(jiān)督學(xué)習(xí)僅通過輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的結(jié)構(gòu)和規(guī)律。無監(jiān)督學(xué)習(xí)強(qiáng)化學(xué)習(xí)遷移學(xué)習(xí)01020403將已學(xué)習(xí)的知識(shí)遷移到其他相關(guān)任務(wù)中，實(shí)現(xiàn)快速學(xué)習(xí)。通過已知輸入和輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，預(yù)測未知數(shù)據(jù)輸出。智能體在與環(huán)境交互中通過試錯(cuò)學(xué)習(xí)，達(dá)到最優(yōu)策略。機(jī)器學(xué)習(xí)分類計(jì)算機(jī)視覺圖像分類、目標(biāo)檢測、人臉識(shí)別等。自然語言處理機(jī)器翻譯、情感分析、智能問答等。推薦系統(tǒng)個(gè)性化推薦、廣告投放等。金融風(fēng)控信用評(píng)分、欺詐檢測等。應(yīng)用領(lǐng)域介紹02監(jiān)督學(xué)習(xí)算法123線性回歸是一種通過尋找自變量和因變量之間的線性關(guān)系來預(yù)測目標(biāo)值的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。定義通過最小化預(yù)測值和實(shí)際值之間的殘差平方和來求解最優(yōu)參數(shù)，從而得到目標(biāo)值的預(yù)測模型。原理適用于連續(xù)型目標(biāo)變量的預(yù)測，如房價(jià)、股票價(jià)格等。應(yīng)用場景線性回歸模型定義支持向量機(jī)（SVM）是一種二分類監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，通過將數(shù)據(jù)映射到高維空間并尋找一個(gè)最大間隔超平面來對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。原理SVM通過最大化兩個(gè)類別之間的間隔來求解最優(yōu)分類超平面，從而提高分類的準(zhǔn)確性和泛化能力。應(yīng)用場景適用于二分類問題，如圖像分類、文本分類等。支持向量機(jī)要點(diǎn)三定義決策樹是一種基于樹形結(jié)構(gòu)的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，通過對(duì)特征進(jìn)行選擇和劃分來構(gòu)建決策樹，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)變量的預(yù)測和分類。隨機(jī)森林是一種集成學(xué)習(xí)方法，通過構(gòu)建多個(gè)決策樹的集成模型來提高預(yù)測的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。要點(diǎn)一要點(diǎn)二原理決策樹通過選擇最優(yōu)特征進(jìn)行劃分，使得每個(gè)葉子節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的目標(biāo)變量具有相似的取值。隨機(jī)森林通過引入隨機(jī)性和集成學(xué)習(xí)的思想，降低了單個(gè)決策樹的過擬合風(fēng)險(xiǎn)，提高了預(yù)測的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。應(yīng)用場景適用于分類和回歸問題，如客戶分群、股票價(jià)格預(yù)測等。要點(diǎn)三決策樹與隨機(jī)森林03無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法應(yīng)用場景圖像分割、文檔聚類、客戶分群等。優(yōu)缺點(diǎn)簡單易懂，收斂速度快，但需要預(yù)先指定K值，對(duì)初始質(zhì)心敏感，容易陷入局部最優(yōu)解。算法原理通過迭代的方式將數(shù)據(jù)劃分為K個(gè)簇，使得每個(gè)簇內(nèi)部的數(shù)據(jù)點(diǎn)盡可能相似，而不同簇之間的數(shù)據(jù)點(diǎn)盡可能不同。K-means聚類分析算法原理應(yīng)用場景優(yōu)缺點(diǎn)主成分分析通過正交變換將原始數(shù)據(jù)投影到一組新的坐標(biāo)軸上，使得新坐標(biāo)軸上的數(shù)據(jù)方差最大，從而達(dá)到降維的目的。數(shù)據(jù)可視化、降維處理、特征提取等?？梢杂行Ы档蛿?shù)據(jù)維度，去除噪聲和冗余信息，但可能會(huì)損失一些有用的非線性信息，對(duì)于高度相關(guān)的數(shù)據(jù)集效果較差。算法原理通過訓(xùn)練一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的有效表示，使得輸出盡可能接近輸入，從而得到數(shù)據(jù)的壓縮表示。應(yīng)用場景數(shù)據(jù)降維、異常檢測、生成模型等。優(yōu)缺點(diǎn)可以學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)的非線性表示，具有較強(qiáng)的泛化能力，但需要大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，且容易過擬合。自編碼器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)04強(qiáng)化學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)簡介強(qiáng)化學(xué)習(xí)原理智能體在與環(huán)境交互過程中，通過不斷試錯(cuò)學(xué)習(xí)最優(yōu)策略，以最大化累積回報(bào)。應(yīng)用場景自動(dòng)駕駛、游戲AI、推薦系統(tǒng)等。強(qiáng)化學(xué)習(xí)原理及應(yīng)用場景利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)提取數(shù)據(jù)特征，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜函數(shù)的逼近和預(yù)測。從感知機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)到深度學(xué)習(xí)的演進(jìn)，以及關(guān)鍵技術(shù)和突破點(diǎn)。深度學(xué)習(xí)原理及發(fā)展歷程發(fā)展歷程深度學(xué)習(xí)原理03生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）由生成器和判別器組成，用于生成具有高度真實(shí)感的圖像、音頻等。01卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）適用于圖像識(shí)別、分類等任務(wù)，通過卷積操作提取圖像特征。02循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）適用于序列數(shù)據(jù)建模，如語音識(shí)別、自然語言處理等，通過捕捉序列信息實(shí)現(xiàn)預(yù)測。典型深度學(xué)習(xí)模型介紹05特征工程與模型評(píng)估優(yōu)化VS講述如何從原始數(shù)據(jù)中提取出有用的特征，包括文本特征提取、圖像特征提取等。特征選擇論述特征選擇的重要性，以及常見的特征選擇方法，如過濾式、包裹式和嵌入式等。特征提取特征提取與選擇方法論述詳細(xì)解釋這些指標(biāo)的含義和計(jì)算方法，以及它們?cè)诓煌瑘鼍跋碌膽?yīng)用。準(zhǔn)確率、精確率、召回率介紹AUC和ROC曲線的概念、計(jì)算方法和應(yīng)用場景，以及如何從ROC曲線中觀察模型性能。AUC、ROC曲線針對(duì)回歸問題，解釋這些指標(biāo)的含義和計(jì)算方法，以及它們?cè)谠u(píng)估模型性能時(shí)的作用。均方誤差、均方根誤差模型評(píng)估指標(biāo)體系建立01介紹網(wǎng)格搜索的原理和實(shí)現(xiàn)方法，以及如何使用網(wǎng)格搜索進(jìn)行超參數(shù)調(diào)優(yōu)。網(wǎng)格搜索02詳細(xì)解釋隨機(jī)搜索的原理和實(shí)現(xiàn)過程，以及它在超參數(shù)調(diào)優(yōu)中的應(yīng)用場景。隨機(jī)搜索03分享貝葉斯優(yōu)化的基本思想和實(shí)現(xiàn)方法，以及它在尋找最優(yōu)超參數(shù)時(shí)的優(yōu)勢。貝葉斯優(yōu)化超參數(shù)調(diào)優(yōu)策略分享06實(shí)踐案例分析與討論MNIST手寫數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)集，包括60,000個(gè)訓(xùn)練樣本和10,000個(gè)測試樣本。數(shù)據(jù)集介紹展示模型訓(xùn)練過程中的損失函數(shù)變化和準(zhǔn)確率變化曲線，解釋過擬合和欠擬合現(xiàn)象。訓(xùn)練過程展示卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）作為分類器，介紹其原理和優(yōu)勢。模型選擇展示模型在測試集上的表現(xiàn)，包括混淆矩陣、精確率、召回率、F1值等指標(biāo)，討論模型性能。測試與評(píng)估01030204手寫數(shù)字識(shí)別案例展示數(shù)據(jù)集介紹模型選擇訓(xùn)練過程展示測試與評(píng)估圖像分類任務(wù)實(shí)踐體驗(yàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）作為分類器，介紹其原理和優(yōu)勢，以及針對(duì)圖像任務(wù)的常用技巧（如數(shù)據(jù)增強(qiáng)、批量歸一化等）。展示模型訓(xùn)練過程中的損失函數(shù)變化和準(zhǔn)確率變化曲線，解釋過擬合和欠擬合現(xiàn)象，討論學(xué)習(xí)率調(diào)整策略。展示模型在測試集上的表現(xiàn)，包括混淆矩陣、精確率、召回率、F1值等指標(biāo)，討論模型性能，以及不同模型之間的性能差異。CIFAR-10圖像分類數(shù)據(jù)集，包括60,000張32x32彩色圖像，共10個(gè)類別。任務(wù)介紹以文本分類（如垃圾郵件識(shí)別、情感分析等）為例，介紹自然語言處理的基本任務(wù)和流程。模型選擇選擇適當(dāng)?shù)臋C(jī)器學(xué)習(xí)算法（如樸素貝葉斯、邏輯回歸、支持向量機(jī)等）或深度學(xué)習(xí)模型（如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Transformer等）進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測。評(píng)估指標(biāo)介紹針