數(shù)據(jù)分析與挖掘機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)指南

數(shù)據(jù)分析與挖掘機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)指南TOC\o"1-2"\h\u14052第1章數(shù)據(jù)預(yù)處理基礎(chǔ) 4322121.1數(shù)據(jù)清洗 4217901.2數(shù)據(jù)整合 563691.3數(shù)據(jù)變換 5181511.4數(shù)據(jù)規(guī)范化 53667第2章數(shù)據(jù)摸索性分析 5192692.1描述性統(tǒng)計(jì)分析 59592.1.1集中趨勢(shì) 6208802.1.2離散程度 6293852.1.3偏態(tài) 6240112.1.4峰度 693942.2可視化技術(shù) 672762.2.1散點(diǎn)圖 6254432.2.2直方圖 624922.2.3箱線圖 6214772.2.4餅圖 6289292.2.5熱力圖 6198002.3基本關(guān)系摸索 7271372.3.1相關(guān)性分析 7227632.3.2交叉分析 7285852.3.3主成分分析 7108622.4異常值檢測(cè) 7165992.4.1箱線圖法 777772.4.2距離法 711842.4.3密度法 7291192.4.4機(jī)器學(xué)習(xí)方法 713696第3章基本機(jī)器學(xué)習(xí)算法 7186393.1監(jiān)督學(xué)習(xí)概述 8131473.2無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)概述 814693.3分類算法 867123.3.1邏輯回歸 8135203.3.2決策樹 8112913.3.3支持向量機(jī)（SVM） 8172683.3.4樸素貝葉斯 8200753.3.5集成學(xué)習(xí)方法 883073.4回歸算法 8245153.4.1線性回歸 859033.4.2嶺回歸 943893.4.3Lasso回歸 99923.4.4決策樹回歸 915103.4.5支持向量回歸（SVR） 9147503.4.6神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸 922474第4章特征工程 9238714.1特征提取 9187254.1.1基本特征提取方法 9317664.1.2高級(jí)特征提取方法 9320074.2特征選擇 10296534.2.1過(guò)濾式特征選擇 1035124.2.2包裹式特征選擇 10173054.2.3嵌入式特征選擇 10235604.3特征變換 10221284.3.1線性變換 1016104.3.2非線性變換 1069044.4特征學(xué)習(xí) 11112444.4.1深度學(xué)習(xí)與特征學(xué)習(xí) 1164064.4.2集成學(xué)習(xí)方法 112826第5章模型評(píng)估與選擇 11321195.1評(píng)估指標(biāo) 11121505.1.1分類問(wèn)題評(píng)估指標(biāo) 1155295.1.2回歸問(wèn)題評(píng)估指標(biāo) 11263675.2交叉驗(yàn)證 11160805.2.1常用交叉驗(yàn)證方法 1133335.2.2交叉驗(yàn)證在機(jī)器學(xué)習(xí)中的應(yīng)用 12134055.3超參數(shù)調(diào)優(yōu) 1239955.3.1網(wǎng)格搜索（GridSearch） 12134345.3.2隨機(jī)搜索（RandomSearch） 12252865.3.3貝葉斯優(yōu)化（BayesianOptimization） 12325415.4模型比較與選擇 12313805.4.1模型比較方法 1210665.4.2模型選擇策略 1227432第6章深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ) 129876.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理 1215196.1.1神經(jīng)元模型 13152596.1.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu) 13178086.1.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化 13191276.2卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1398226.2.1卷積操作 1355156.2.2池化操作 13141596.2.3卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 13253626.3循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 13204276.3.1循環(huán)神經(jīng)元 1341026.3.2長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM） 14309296.3.3門控循環(huán)單元（GRU） 14194426.4深度學(xué)習(xí)框架 14195096.4.1TensorFlow 14143106.4.2PyTorch 14253666.4.3Keras 14152726.4.4其他深度學(xué)習(xí)框架 1429883第7章深度學(xué)習(xí)模型 15198677.1卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 1544547.1.1卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ) 1527377.1.2卷積層與池化層 152467.1.3激活函數(shù) 15100247.1.4典型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 15192657.2循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 15178837.2.1循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ) 15247167.2.2長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM） 15295507.2.3門控循環(huán)單元（GRU） 15190947.2.4典型循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 15111767.3對(duì)抗網(wǎng)絡(luò) 16212507.3.1對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ) 16170697.3.2器與判別器 16128537.3.3GAN的應(yīng)用領(lǐng)域 1663917.3.4對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的變種 16127547.4自編碼器 16307927.4.1自編碼器基礎(chǔ) 16185657.4.2稀疏自編碼器 16104657.4.3去噪自編碼器 1683827.4.4變分自編碼器 172504第8章訓(xùn)練技巧與優(yōu)化策略 17190668.1參數(shù)初始化 1730428.1.1樸素初始化 1762438.1.2Glorot初始化 17120688.1.3He初始化 17273308.1.4Xavier初始化 17230978.2正則化方法 17325298.2.1L1正則化 17266888.2.2L2正則化 17207998.2.3Dropout 17260018.2.4EarlyStopping 18173708.3梯度下降優(yōu)化 18316678.3.1批量梯度下降 18119628.3.2隨機(jī)梯度下降 18199368.3.3小批量梯度下降 18122658.3.4動(dòng)量法 18211978.3.5Adam優(yōu)化器 18145508.4超參數(shù)調(diào)優(yōu)策略 18239528.4.1網(wǎng)格搜索 18251108.4.2隨機(jī)搜索 18222338.4.3貝葉斯優(yōu)化 1987708.4.4熱啟動(dòng) 19288938.4.5自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)（AutoML） 1910423第9章應(yīng)用案例與實(shí)踐 19132159.1計(jì)算機(jī)視覺(jué) 19253959.1.1圖像分類 19277749.1.2目標(biāo)檢測(cè) 19117049.1.3語(yǔ)義分割 1990059.2自然語(yǔ)言處理 19261309.2.1文本分類 1919279.2.2機(jī)器翻譯 20104789.2.3問(wèn)答系統(tǒng) 2099439.3推薦系統(tǒng) 20277619.3.1協(xié)同過(guò)濾 20277909.3.2內(nèi)容推薦 2032409.3.3深度學(xué)習(xí)在推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用 20208619.4語(yǔ)音識(shí)別 20164529.4.1語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)原理 20302209.4.2常用語(yǔ)音識(shí)別算法 20247119.4.3應(yīng)用案例 211804第10章機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)發(fā)展趨勢(shì) 21135810.1遷移學(xué)習(xí) 21256710.2強(qiáng)化學(xué)習(xí) 211601610.3聯(lián)邦學(xué)習(xí) 212183110.4人工智能倫理與法規(guī) 22第1章數(shù)據(jù)預(yù)處理基礎(chǔ)1.1數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)預(yù)處理過(guò)程中的首要步驟，其目的在于識(shí)別并糾正數(shù)據(jù)集中的錯(cuò)誤、不一致和重復(fù)記錄。本節(jié)將討論以下內(nèi)容：識(shí)別缺失值：分析數(shù)據(jù)集中的缺失數(shù)據(jù)，采用填充、刪除或插值等方法處理。去除重復(fù)數(shù)據(jù)：通過(guò)唯一性識(shí)別，刪除數(shù)據(jù)集中的重復(fù)記錄，保證數(shù)據(jù)的唯一性。異常值檢測(cè)與處理：采用統(tǒng)計(jì)方法和機(jī)器學(xué)習(xí)算法檢測(cè)數(shù)據(jù)集中的異常值，并對(duì)其進(jìn)行合理的處理。錯(cuò)誤糾正：識(shí)別數(shù)據(jù)集中的錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，如數(shù)據(jù)類型錯(cuò)誤、邏輯錯(cuò)誤等，并進(jìn)行糾正。1.2數(shù)據(jù)整合數(shù)據(jù)整合是指將來(lái)自不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)匯集到一個(gè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)集中。本節(jié)將介紹以下內(nèi)容：數(shù)據(jù)集成：將不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)進(jìn)行合并，構(gòu)建一個(gè)完整的數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)合并：采用橫向合并和縱向合并的方式，將多個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行組合。數(shù)據(jù)融合：針對(duì)不同數(shù)據(jù)源中的同名或相似屬性，進(jìn)行屬性匹配和實(shí)體識(shí)別。1.3數(shù)據(jù)變換數(shù)據(jù)變換是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)學(xué)或邏輯轉(zhuǎn)換，以適應(yīng)后續(xù)機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)算法的需求。本節(jié)將包括以下內(nèi)容：數(shù)據(jù)歸一化：將數(shù)據(jù)縮放到一個(gè)固定范圍，如[0,1]或[1,1]，消除不同量綱對(duì)算法功能的影響。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化：對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，使其具有零均值和單位方差，便于比較不同特征的重要性。特征工程：通過(guò)構(gòu)造、選擇和提取特征，提高數(shù)據(jù)集對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的表征能力。數(shù)據(jù)離散化：將連續(xù)型數(shù)據(jù)劃分為若干個(gè)區(qū)間，便于進(jìn)行分類和預(yù)測(cè)。1.4數(shù)據(jù)規(guī)范化數(shù)據(jù)規(guī)范化是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行格式和結(jié)構(gòu)上的統(tǒng)一，以便于算法處理。本節(jié)將涵蓋以下內(nèi)容：數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換：將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為合適的類型，如數(shù)值型、類別型等。數(shù)據(jù)格式規(guī)范：統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式，如日期格式、貨幣格式等。數(shù)據(jù)編碼：對(duì)類別型數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼，如獨(dú)熱編碼、標(biāo)簽編碼等，以適應(yīng)算法需求。數(shù)據(jù)降維：采用主成分分析（PCA）等方法，降低數(shù)據(jù)的維度，減少計(jì)算復(fù)雜度。第2章數(shù)據(jù)摸索性分析2.1描述性統(tǒng)計(jì)分析描述性統(tǒng)計(jì)分析旨在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行初步的了解和概括，以便于我們發(fā)覺(jué)數(shù)據(jù)的基本特征。本節(jié)將從以下幾個(gè)方面進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析：集中趨勢(shì)、離散程度、偏態(tài)和峰度。2.1.1集中趨勢(shì)集中趨勢(shì)描述了數(shù)據(jù)向某一中心值靠攏的程度。常見(jiàn)的集中趨勢(shì)度量包括算術(shù)平均數(shù)、中位數(shù)和眾數(shù)等。2.1.2離散程度離散程度描述了數(shù)據(jù)分布的分散情況。常用的離散程度度量有標(biāo)準(zhǔn)差、方差、極差、四分位距等。2.1.3偏態(tài)偏態(tài)描述了數(shù)據(jù)分布的對(duì)稱性。偏態(tài)可以分為正偏、負(fù)偏和無(wú)偏。偏態(tài)系數(shù)可以用來(lái)量化偏態(tài)的程度。2.1.4峰度峰度描述了數(shù)據(jù)分布的尖峭或扁平程度。峰度可以分為尖峰、平峰和正常峰。峰度系數(shù)可以用來(lái)量化峰度的程度。2.2可視化技術(shù)數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)摸索性分析的重要手段，可以幫助我們直觀地發(fā)覺(jué)數(shù)據(jù)中的規(guī)律和關(guān)系。以下是一些常用的可視化技術(shù)：2.2.1散點(diǎn)圖散點(diǎn)圖用于觀察兩個(gè)變量之間的關(guān)系，可以發(fā)覺(jué)變量間的線性或非線性關(guān)系。2.2.2直方圖直方圖展示了數(shù)據(jù)在各個(gè)區(qū)間內(nèi)的分布情況，可以觀察到數(shù)據(jù)的分布形態(tài)、偏態(tài)和峰度等特征。2.2.3箱線圖箱線圖用于展示數(shù)據(jù)的分布情況，可以觀察到數(shù)據(jù)的四分位數(shù)、異常值等。2.2.4餅圖餅圖用于展示各部分?jǐn)?shù)據(jù)在整體中的占比情況，適用于分類變量的描述。2.2.5熱力圖熱力圖通過(guò)顏色深淺表示數(shù)據(jù)的大小，適用于展示多維數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)程度。2.3基本關(guān)系摸索在數(shù)據(jù)摸索性分析中，我們還需要關(guān)注變量之間的關(guān)系，以下是一些基本關(guān)系摸索方法：2.3.1相關(guān)性分析相關(guān)性分析用于衡量?jī)蓚€(gè)變量之間的線性關(guān)系。常見(jiàn)的相關(guān)性度量有皮爾遜相關(guān)系數(shù)、斯皮爾曼等級(jí)相關(guān)系數(shù)等。2.3.2交叉分析交叉分析通過(guò)對(duì)比不同類別數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)量，發(fā)覺(jué)變量之間的關(guān)系。例如，交叉表可以展示兩個(gè)分類變量之間的關(guān)系。2.3.3主成分分析主成分分析（PCA）是一種降維方法，可以將多個(gè)變量轉(zhuǎn)化為少數(shù)幾個(gè)綜合指標(biāo)，從而簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，便于發(fā)覺(jué)變量之間的關(guān)系。2.4異常值檢測(cè)異常值檢測(cè)是數(shù)據(jù)摸索性分析中的一項(xiàng)重要任務(wù)，它有助于我們發(fā)覺(jué)數(shù)據(jù)中的異常情況。以下是一些常見(jiàn)的異常值檢測(cè)方法：2.4.1箱線圖法通過(guò)箱線圖，我們可以發(fā)覺(jué)數(shù)據(jù)中的異常值。異常值通常定義為小于Q11.5IQR或大于Q31.5IQR的值。2.4.2距離法距離法根據(jù)樣本點(diǎn)與鄰近點(diǎn)的距離來(lái)判斷其是否為異常值。常用的距離度量有歐氏距離、馬氏距離等。2.4.3密度法密度法通過(guò)計(jì)算樣本點(diǎn)的局部密度來(lái)判斷其是否為異常值。常用的密度估計(jì)方法有核密度估計(jì)、局部離群因子等。2.4.4機(jī)器學(xué)習(xí)方法機(jī)器學(xué)習(xí)方法如支持向量機(jī)（SVM）、孤立森林（iForest）等也可以用于異常值檢測(cè)。這些方法具有較好的泛化能力，可以應(yīng)對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景下的異常值檢測(cè)問(wèn)題。第3章基本機(jī)器學(xué)習(xí)算法3.1監(jiān)督學(xué)習(xí)概述監(jiān)督學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種方法，通過(guò)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集來(lái)建立模型，并對(duì)新的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。本章將介紹幾種常見(jiàn)的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。監(jiān)督學(xué)習(xí)主要包括分類和回歸兩大任務(wù)，本章將分別對(duì)其進(jìn)行詳細(xì)討論。3.2無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)概述無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)是另一種重要的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，它不需要使用標(biāo)注的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。相反，無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法嘗試從未標(biāo)注的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)或規(guī)律。本節(jié)將簡(jiǎn)要介紹無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的主要任務(wù)和常見(jiàn)算法。3.3分類算法分類算法是監(jiān)督學(xué)習(xí)中的一個(gè)重要任務(wù)，其主要目的是將數(shù)據(jù)集劃分為若干個(gè)類別。以下是一些常見(jiàn)的分類算法：3.3.1邏輯回歸邏輯回歸是一種廣泛應(yīng)用于二分類問(wèn)題的算法。它通過(guò)計(jì)算一個(gè)線性組合來(lái)預(yù)測(cè)概率，并通過(guò)邏輯函數(shù)將這個(gè)組合映射到（0,1）之間的值。3.3.2決策樹決策樹是一種基于樹結(jié)構(gòu)的分類算法。它通過(guò)一系列的判斷規(guī)則對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分，直至達(dá)到葉子節(jié)點(diǎn)，從而實(shí)現(xiàn)分類。3.3.3支持向量機(jī)（SVM）支持向量機(jī)是一種二分類模型，其基本思想是尋找一個(gè)最佳的超平面，將不同類別的數(shù)據(jù)分開。3.3.4樸素貝葉斯樸素貝葉斯是基于貝葉斯定理的一種分類算法，假設(shè)特征之間相互獨(dú)立，通過(guò)計(jì)算后驗(yàn)概率來(lái)進(jìn)行分類。3.3.5集成學(xué)習(xí)方法集成學(xué)習(xí)方法是通過(guò)組合多個(gè)分類器來(lái)提高分類功能的方法。常見(jiàn)的集成學(xué)習(xí)方法包括隨機(jī)森林、Adaboost和GBDT等。3.4回歸算法回歸算法用于預(yù)測(cè)連續(xù)值，下面介紹幾種常見(jiàn)的回歸算法：3.4.1線性回歸線性回歸是最簡(jiǎn)單的回歸模型，它假設(shè)目標(biāo)值與特征之間呈線性關(guān)系。3.4.2嶺回歸嶺回歸是一種解決線性回歸中過(guò)擬合問(wèn)題的方法，通過(guò)在損失函數(shù)中添加正則化項(xiàng)來(lái)實(shí)現(xiàn)。3.4.3Lasso回歸Lasso回歸也是一種解決過(guò)擬合的回歸方法，與嶺回歸不同，它在損失函數(shù)中添加的是L1正則化項(xiàng)。3.4.4決策樹回歸決策樹回歸通過(guò)樹結(jié)構(gòu)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分，并在葉子節(jié)點(diǎn)給出預(yù)測(cè)值。3.4.5支持向量回歸（SVR）支持向量回歸是基于支持向量機(jī)的一種回歸算法，旨在尋找一個(gè)最佳的超平面，使數(shù)據(jù)點(diǎn)與超平面的距離最小。3.4.6神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸通過(guò)構(gòu)建多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行非線性擬合，從而實(shí)現(xiàn)回歸預(yù)測(cè)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有強(qiáng)大的表達(dá)能力，適用于解決復(fù)雜的回歸問(wèn)題。第4章特征工程4.1特征提取特征提取是數(shù)據(jù)預(yù)處理的重要環(huán)節(jié)，它將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為能夠表達(dá)數(shù)據(jù)特性的特征向量。本節(jié)將詳細(xì)介紹以下內(nèi)容：4.1.1基本特征提取方法字符串特征提?。和ㄟ^(guò)分詞、詞頻逆文檔頻率（TFIDF）等方法提取文本數(shù)據(jù)的特征；數(shù)值特征提?。夯诮y(tǒng)計(jì)方法，如最小最大縮放、標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化等對(duì)數(shù)值數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提??；日期時(shí)間特征提?。禾崛∪掌跁r(shí)間數(shù)據(jù)中的年、月、日、小時(shí)等特征。4.1.2高級(jí)特征提取方法向量空間模型（VSM）：將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為向量形式，以便進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練；詞嵌入（WordEmbedding）：通過(guò)詞向量技術(shù)，如Word2Vec和GloVe，將單詞映射為稠密的向量表示；多媒體特征提取：針對(duì)圖像、音頻和視頻等多媒體數(shù)據(jù)，提取顏色、紋理、形狀、音調(diào)等特征。4.2特征選擇特征選擇是從原始特征集中選擇與目標(biāo)變量相關(guān)且具有較強(qiáng)預(yù)測(cè)能力的特征子集。本節(jié)將介紹以下內(nèi)容：4.2.1過(guò)濾式特征選擇相關(guān)系數(shù)法：計(jì)算特征之間的相關(guān)性，選擇與目標(biāo)變量相關(guān)性較高的特征；卡方檢驗(yàn)：適用于分類問(wèn)題，通過(guò)卡方檢驗(yàn)評(píng)估特征與目標(biāo)變量之間的獨(dú)立性；互信息法：基于互信息評(píng)估特征與目標(biāo)變量之間的相關(guān)性。4.2.2包裹式特征選擇遞歸特征消除（RFE）：通過(guò)遞歸地訓(xùn)練模型并刪除最不重要的特征，直到達(dá)到預(yù)設(shè)的特征數(shù)量；決策樹特征選擇：利用決策樹模型的特征重要性評(píng)估進(jìn)行特征選擇。4.2.3嵌入式特征選擇正則化方法：通過(guò)L1和L2正則化懲罰項(xiàng)，選擇對(duì)模型貢獻(xiàn)較大的特征；基于模型的特征選擇：使用模型（如嶺回歸、Lasso回歸等）進(jìn)行特征選擇。4.3特征變換特征變換旨在改善特征的表達(dá)形式，提高模型功能。本節(jié)將介紹以下內(nèi)容：4.3.1線性變換主成分分析（PCA）：通過(guò)線性變換將原始特征映射到新的特征空間，保留數(shù)據(jù)的主要成分；線性判別分析（LDA）：尋找能夠最大化類間距離和最小化類內(nèi)距離的線性變換。4.3.2非線性變換核技巧：通過(guò)核函數(shù)將原始特征映射到高維空間，在高維空間進(jìn)行線性變換；多項(xiàng)式特征擴(kuò)展：對(duì)原始特征進(jìn)行多項(xiàng)式組合，以增加特征的非線性表達(dá)能力。4.4特征學(xué)習(xí)特征學(xué)習(xí)是指通過(guò)學(xué)習(xí)算法自動(dòng)從原始數(shù)據(jù)中提取特征，避免了手動(dòng)特征提取的復(fù)雜性。本節(jié)將介紹以下內(nèi)容：4.4.1深度學(xué)習(xí)與特征學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）：通過(guò)卷積和池化操作，自動(dòng)提取圖像特征；循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）：利用序列數(shù)據(jù)的時(shí)間依賴性，自動(dòng)學(xué)習(xí)特征表示；自編碼器：基于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)輸入數(shù)據(jù)的特征表示。4.4.2集成學(xué)習(xí)方法隨機(jī)森林：通過(guò)集成多個(gè)決策樹，自動(dòng)學(xué)習(xí)特征的重要性；Adaboost：通過(guò)迭代訓(xùn)練多個(gè)弱學(xué)習(xí)器，自動(dòng)調(diào)整特征權(quán)重。第5章模型評(píng)估與選擇5.1評(píng)估指標(biāo)為了保證機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)模型的功能，我們需要采用合適的評(píng)估指標(biāo)來(lái)衡量模型在未知數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)。本章首先介紹常用的評(píng)估指標(biāo)，包括分類問(wèn)題與回歸問(wèn)題。5.1.1分類問(wèn)題評(píng)估指標(biāo)對(duì)于二分類問(wèn)題，常用的評(píng)估指標(biāo)有準(zhǔn)確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召回率（Recall）和F1分?jǐn)?shù)（F1Score）。而對(duì)于多分類問(wèn)題，則可以使用宏觀平均（Macroaverage）和微觀平均（Microaverage）等方法。5.1.2回歸問(wèn)題評(píng)估指標(biāo)回歸問(wèn)題的評(píng)估指標(biāo)主要包括均方誤差（MeanSquaredError，MSE）、均方根誤差（RootMeanSquaredError，RMSE）、平均絕對(duì)誤差（MeanAbsoluteError，MAE）和決定系數(shù)（R^2）。5.2交叉驗(yàn)證交叉驗(yàn)證是一種評(píng)估模型泛化能力的方法，通過(guò)將數(shù)據(jù)集劃分為若干個(gè)子集，輪流使用其中一部分作為驗(yàn)證集，其余部分作為訓(xùn)練集，多次評(píng)估模型的功能。5.2.1常用交叉驗(yàn)證方法常用的交叉驗(yàn)證方法有留出法（Holdout）、K折交叉驗(yàn)證（KfoldCrossValidation）和留一法（LeaveoneoutCrossValidation）。5.2.2交叉驗(yàn)證在機(jī)器學(xué)習(xí)中的應(yīng)用交叉驗(yàn)證在機(jī)器學(xué)習(xí)中的應(yīng)用有助于避免過(guò)擬合，提高模型的泛化能力，從而為實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景提供更為可靠的模型。5.3超參數(shù)調(diào)優(yōu)在機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)模型中，超參數(shù)的設(shè)置對(duì)模型功能具有顯著影響。本節(jié)將介紹一些常見(jiàn)的超參數(shù)調(diào)優(yōu)方法。5.3.1網(wǎng)格搜索（GridSearch）網(wǎng)格搜索是一種窮舉搜索方法，通過(guò)對(duì)所有超參數(shù)組合進(jìn)行評(píng)估，找到最優(yōu)的超參數(shù)組合。5.3.2隨機(jī)搜索（RandomSearch）與網(wǎng)格搜索相比，隨機(jī)搜索在超參數(shù)空間中進(jìn)行隨機(jī)抽樣，減少計(jì)算量，同時(shí)仍能找到較優(yōu)的超參數(shù)組合。5.3.3貝葉斯優(yōu)化（BayesianOptimization）貝葉斯優(yōu)化利用貝葉斯方法在超參數(shù)空間中尋找最優(yōu)解，通過(guò)不斷更新超參數(shù)的先驗(yàn)分布，提高搜索效率。5.4模型比較與選擇在完成超參數(shù)調(diào)優(yōu)后，我們需要比較不同模型的功能，從而選擇最佳模型。5.4.1模型比較方法常用的模型比較方法有學(xué)習(xí)曲線（LearningCurves）、混淆矩陣（ConfusionMatrix）和ROC曲線（ReceiverOperatingCharacteristicCurve）。5.4.2模型選擇策略模型選擇策略包括：1）選擇功能最好的模型；2）考慮模型復(fù)雜度和計(jì)算成本；3）根據(jù)實(shí)際應(yīng)用需求選擇合適的模型。通過(guò)本章的學(xué)習(xí)，讀者應(yīng)掌握模型評(píng)估與選擇的方法，為實(shí)際項(xiàng)目中的模型優(yōu)化和應(yīng)用提供指導(dǎo)。第6章深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)6.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理6.1.1神經(jīng)元模型神經(jīng)元結(jié)構(gòu)激活函數(shù)前向傳播算法6.1.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)單層感知機(jī)多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反向傳播算法6.1.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化損失函數(shù)優(yōu)化算法超參數(shù)調(diào)整6.2卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)6.2.1卷積操作卷積原理卷積核邊界填充與步長(zhǎng)6.2.2池化操作最大池化平均池化池化層設(shè)計(jì)6.2.3卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)LeNetAlexNetVGGNetGoogLeNetResNet6.3循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)6.3.1循環(huán)神經(jīng)元循環(huán)結(jié)構(gòu)隱藏狀態(tài)梯度消失與梯度爆炸6.3.2長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）LSTM結(jié)構(gòu)遺忘門、輸入門與輸出門LSTM應(yīng)用6.3.3門控循環(huán)單元（GRU）GRU結(jié)構(gòu)更新門與重置門GRU與LSTM對(duì)比6.4深度學(xué)習(xí)框架6.4.1TensorFlow計(jì)算圖與會(huì)話張量與變量模型保存與加載6.4.2PyTorch動(dòng)態(tài)計(jì)算圖自動(dòng)求導(dǎo)集成數(shù)據(jù)加載與預(yù)處理6.4.3Keras高級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)API模型構(gòu)建與訓(xùn)練多后端支持6.4.4其他深度學(xué)習(xí)框架CaffeMXNetPaddlePaddleMindSporeONNX與OpenVINO第7章深度學(xué)習(xí)模型7.1卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型7.1.1卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的起源與發(fā)展卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層次結(jié)構(gòu)7.1.2卷積層與池化層卷積層的工作原理與參數(shù)設(shè)置池化層的作用及其種類7.1.3激活函數(shù)常見(jiàn)激活函數(shù)及其優(yōu)缺點(diǎn)激活函數(shù)在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用7.1.4典型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型LeNetAlexNetVGGNetGoogLeNetResNet7.2循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型7.2.1循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）的原理RNN與CNN的區(qū)別與聯(lián)系7.2.2長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）LSTM的提出背景LSTM的結(jié)構(gòu)與工作原理7.2.3門控循環(huán)單元（GRU）GRU的提出與改進(jìn)LSTM與GRU的對(duì)比7.2.4典型循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型Elman網(wǎng)絡(luò)Jordan網(wǎng)絡(luò)雙向RNNDeepRNN7.3對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)7.3.1對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的原理GAN與經(jīng)典模型的區(qū)別7.3.2器與判別器器的結(jié)構(gòu)與優(yōu)化目標(biāo)判別器的結(jié)構(gòu)與優(yōu)化目標(biāo)7.3.3GAN的應(yīng)用領(lǐng)域圖像合成風(fēng)格遷移數(shù)據(jù)增強(qiáng)7.3.4對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的變種條件對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（ConditionalGAN）聯(lián)邦對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（FederatedGAN）WGAN與WGANGP7.4自編碼器7.4.1自編碼器基礎(chǔ)自編碼器的原理與結(jié)構(gòu)自編碼器與深度學(xué)習(xí)的關(guān)系7.4.2稀疏自編碼器稀疏自編碼器的工作原理稀疏自編碼器的應(yīng)用7.4.3去噪自編碼器去噪自編碼器的提出去噪自編碼器的優(yōu)化目標(biāo)7.4.4變分自編碼器變分自編碼器（VAE）的原理VAE在模型中的應(yīng)用與優(yōu)勢(shì)第8章訓(xùn)練技巧與優(yōu)化策略8.1參數(shù)初始化參數(shù)初始化是機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練的第一步，其對(duì)于模型功能有著重要的影響。本節(jié)將介紹幾種常用的參數(shù)初始化方法。8.1.1樸素初始化樸素初始化是最簡(jiǎn)單的參數(shù)初始化方法，通常將權(quán)重初始化為較小的隨機(jī)數(shù)，偏置初始化為0或較小的常數(shù)。8.1.2Glorot初始化Glorot初始化旨在保持每一層的輸入和輸出的方差一致，適用于tanh和ReLU激活函數(shù)。8.1.3He初始化He初始化針對(duì)ReLU激活函數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化，適用于具有ReLU激活函數(shù)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。8.1.4Xavier初始化Xavier初始化是基于Glorot初始化的一種改進(jìn)方法，主要針對(duì)具有不同激活函數(shù)的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化。8.2正則化方法過(guò)擬合是機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練中常見(jiàn)的問(wèn)題，正則化方法可以有效緩解這一問(wèn)題。本節(jié)將介紹幾種常用的正則化方法。8.2.1L1正則化L1正則化通過(guò)對(duì)權(quán)重參數(shù)的絕對(duì)值進(jìn)行懲罰，使得模型權(quán)重稀疏，從而降低模型復(fù)雜度。8.2.2L2正則化L2正則化通過(guò)對(duì)權(quán)重參數(shù)的平方進(jìn)行懲罰，以限制權(quán)重的大小，降低模型復(fù)雜度。8.2.3DropoutDropout是一種隨機(jī)正則化方法，通過(guò)在訓(xùn)練過(guò)程中隨機(jī)丟棄部分神經(jīng)元，提高模型的泛化能力。8.2.4EarlyStoppingEarlyStopping通過(guò)在驗(yàn)證集上監(jiān)控模型功能，當(dāng)功能不再提升時(shí)提前停止訓(xùn)練，以防止過(guò)擬合。8.3梯度下降優(yōu)化梯度下降是機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)中常用的優(yōu)化算法。本節(jié)將介紹幾種改進(jìn)的梯度下降方法。8.3.1批量梯度下降批量梯度下降使用整個(gè)訓(xùn)練集的數(shù)據(jù)計(jì)算梯度，更新權(quán)重參數(shù)。8.3.2隨機(jī)梯度下降隨機(jī)梯度下降每次僅使用一個(gè)樣本計(jì)算梯度，更新權(quán)重參數(shù)，加快訓(xùn)練速度。8.3.3小批量梯度下降小批量梯度下降結(jié)合了批量梯度下降和隨機(jī)梯度下降的優(yōu)點(diǎn)，每次使用部分樣本計(jì)算梯度，更新權(quán)重參數(shù)。8.3.4動(dòng)量法動(dòng)量法在梯度下降的基礎(chǔ)上，引入了物理中的動(dòng)量概念，加速學(xué)習(xí)過(guò)程中的收斂速度。8.3.5Adam優(yōu)化器Adam優(yōu)化器結(jié)合了動(dòng)量法和RMSprop優(yōu)化器的優(yōu)點(diǎn)，對(duì)學(xué)習(xí)率進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整，適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集。8.4超參數(shù)調(diào)優(yōu)策略超參數(shù)調(diào)優(yōu)是機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。本節(jié)將介紹幾種常用的超參數(shù)調(diào)優(yōu)策略。8.4.1網(wǎng)格搜索網(wǎng)格搜索是一種窮舉搜索方法，通過(guò)遍歷超參數(shù)的所有可能組合，找到最優(yōu)的超參數(shù)組合。8.4.2隨機(jī)搜索隨機(jī)搜索在超參數(shù)的搜索空間內(nèi)隨機(jī)選擇超參數(shù)組合進(jìn)行訓(xùn)練，相較于網(wǎng)格搜索，可以更高效地找到較優(yōu)的超參數(shù)組合。8.4.3貝葉斯優(yōu)化貝葉斯優(yōu)化通過(guò)構(gòu)建代理模型，根據(jù)已知的超參數(shù)組合及其功能，指導(dǎo)后續(xù)的超參數(shù)搜索，提高搜索效率。8.4.4熱啟動(dòng)熱啟動(dòng)是一種在已有超參數(shù)基礎(chǔ)上進(jìn)行微調(diào)的策略，可以節(jié)省超參數(shù)調(diào)優(yōu)的時(shí)間。8.4.5自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)（AutoML）自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)通過(guò)自動(dòng)搜索最優(yōu)的超參數(shù)組合，提高模型訓(xùn)練的效率，降低人工調(diào)參的負(fù)擔(dān)。第9章應(yīng)用案例與實(shí)踐9.1計(jì)算機(jī)視覺(jué)9.1.1圖像分類圖像分類技術(shù)原理常用圖像分類算法：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、遷移學(xué)習(xí)應(yīng)用案例：手寫數(shù)字識(shí)別、圖像識(shí)別競(jìng)賽9.1.2目標(biāo)檢測(cè)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)原理常用目標(biāo)檢測(cè)算法：RCNN、FastRCNN、FasterRCNN、SSD、YOLO應(yīng)用案例：自動(dòng)駕駛、視頻監(jiān)控9.1.3語(yǔ)義分割語(yǔ)義分割技術(shù)原理常用語(yǔ)義分割算法：全卷積神經(jīng)網(wǎng)