機器學習(完整版課件)

機器學習(完整版課件)機器學習概述機器學習基礎(chǔ)監(jiān)督學習非監(jiān)督學習深度學習強化學習機器學習實踐與應用contents目錄01機器學習概述03機器學習是人工智能的一個分支，旨在讓計算機具有自我學習和改進的能力。01機器學習是一種從數(shù)據(jù)中自動提取知識、學習規(guī)律和模式的方法。02它通過訓練模型來識別數(shù)據(jù)中的模式，并使用這些模式對新數(shù)據(jù)進行預測或分類。機器學習的定義機器學習的起源可以追溯到20世紀50年代，當時科學家們開始研究如何讓計算機從數(shù)據(jù)中學習。在隨后的幾十年里，機器學習經(jīng)歷了多個發(fā)展階段，包括符號學習、統(tǒng)計學習、神經(jīng)網(wǎng)絡等。近年來，隨著大數(shù)據(jù)和計算能力的提升，機器學習得到了廣泛應用和快速發(fā)展。機器學習的歷史與發(fā)展通過訓練模型來識別圖像和視頻中的對象、場景和行為。計算機視覺自然語言處理語音識別讓計算機理解和生成人類語言，包括文本分類、情感分析、機器翻譯等。將人類語音轉(zhuǎn)換為文本或命令，用于語音助手、語音搜索等場景。030201機器學習的應用領(lǐng)域推薦系統(tǒng)金融領(lǐng)域醫(yī)療領(lǐng)域自動駕駛機器學習的應用領(lǐng)域01020304根據(jù)用戶的歷史行為和興趣，為用戶推薦相關(guān)的內(nèi)容或服務。用于信用評分、股票預測、風險管理等方面。輔助醫(yī)生進行疾病診斷、藥物研發(fā)等。通過訓練模型來識別交通信號、障礙物等，實現(xiàn)車輛的自動駕駛。02機器學習基礎(chǔ)監(jiān)督學習數(shù)據(jù)帶有標簽的訓練數(shù)據(jù)。無監(jiān)督學習數(shù)據(jù)無標簽的訓練數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)類型與數(shù)據(jù)預處理半監(jiān)督學習數(shù)據(jù)：部分帶有標簽的訓練數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)類型與數(shù)據(jù)預處理數(shù)據(jù)清洗處理缺失值和異常值。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換對數(shù)據(jù)進行規(guī)范化、標準化或歸一化。數(shù)據(jù)類型與數(shù)據(jù)預處理將分類變量轉(zhuǎn)換為數(shù)值型變量。數(shù)據(jù)編碼將數(shù)據(jù)集分割為訓練集、驗證集和測試集。數(shù)據(jù)分割數(shù)據(jù)類型與數(shù)據(jù)預處理過濾法通過統(tǒng)計指標評估特征的重要性。包裹法使用模型性能作為特征選擇的評價標準。特征選擇與特征提取嵌入法：在模型訓練過程中進行特征選擇。特征選擇與特征提取特征選擇與特征提取文本特征提取圖像特征提取自定義特征提取卷積神經(jīng)網(wǎng)絡等。根據(jù)領(lǐng)域知識提取有效特征。詞袋模型、TF-IDF等。模型評估與選擇分類模型評估指標準確率、精確率、召回率、F1分數(shù)等?；貧w模型評估指標均方誤差、均方根誤差、平均絕對誤差等。聚類模型評估指標：輪廓系數(shù)、Calinski-Harabasz指數(shù)等。模型評估與選擇通過多次劃分訓練集和驗證集來評估模型的性能。交叉驗證對不同的超參數(shù)組合進行窮舉搜索，以找到最優(yōu)的模型參數(shù)。網(wǎng)格搜索在指定的超參數(shù)范圍內(nèi)進行隨機采樣，以找到較好的模型參數(shù)。隨機搜索模型評估與選擇03監(jiān)督學習一種通過最小化預測值與真實值之間的均方誤差來擬合數(shù)據(jù)的統(tǒng)計方法。它假設因變量和自變量之間存在線性關(guān)系，并通過梯度下降等優(yōu)化算法求解模型參數(shù)。線性回歸一種用于解決二分類問題的廣義線性模型。它使用sigmoid函數(shù)將線性回歸的輸出映射到[0,1]區(qū)間，表示樣本屬于正類的概率。邏輯回歸通過最大似然估計求解模型參數(shù)，并使用交叉熵作為損失函數(shù)。邏輯回歸線性回歸與邏輯回歸支持向量機（SVM）一種基于統(tǒng)計學習理論的二分類模型。它通過在特征空間中尋找最大間隔超平面來實現(xiàn)分類，對于非線性問題，可以通過核函數(shù)將數(shù)據(jù)映射到高維空間。SVM具有優(yōu)秀的泛化能力和魯棒性，在文本分類、圖像識別等領(lǐng)域有廣泛應用。要點一要點二決策樹一種基于樹形結(jié)構(gòu)的分類與回歸方法。它通過遞歸地將數(shù)據(jù)集劃分為若干個子集，每個子集對應一個決策樹的節(jié)點，最終形成一個倒立的樹狀結(jié)構(gòu)。決策樹的每個節(jié)點表示一個特征屬性上的判斷條件，每個分支代表一個可能的屬性值，葉子節(jié)點表示類別或回歸值。常見的決策樹算法有ID3、C4.5和CART等。支持向量機與決策樹集成學習與隨機森林一種通過構(gòu)建并結(jié)合多個基學習器來完成學習任務的方法。集成學習通過整合不同基學習器的預測結(jié)果，可以提高模型的泛化能力和魯棒性。常見的集成學習方法有Bagging、Boosting和Stacking等。集成學習一種基于決策樹的集成學習方法。它通過自助采樣法（bootstrapsampling）從原始數(shù)據(jù)集中生成多個不同的訓練子集，并對每個子集構(gòu)建一顆決策樹，然后將這些決策樹的預測結(jié)果進行投票或平均得到最終的預測結(jié)果。隨機森林具有優(yōu)秀的預測性能和抗過擬合能力，在分類、回歸和特征選擇等任務中有廣泛應用。隨機森林04非監(jiān)督學習

聚類分析K-means聚類通過迭代將數(shù)據(jù)劃分為K個簇，使得同一簇內(nèi)數(shù)據(jù)相似度高，不同簇間數(shù)據(jù)相似度低。層次聚類通過計算數(shù)據(jù)點間的相似度，構(gòu)建聚類樹，將數(shù)據(jù)點逐層歸并到不同的簇中。DBSCAN聚類基于密度的聚類方法，能夠發(fā)現(xiàn)任意形狀的簇，且對噪聲數(shù)據(jù)具有魯棒性。t-SNE一種非線性降維方法，能夠?qū)⒏呔S數(shù)據(jù)映射到二維平面上，同時保持數(shù)據(jù)間的局部關(guān)系。自編碼器利用神經(jīng)網(wǎng)絡對數(shù)據(jù)進行編碼和解碼，學習數(shù)據(jù)的低維表示。主成分分析（PCA）通過線性變換將原始數(shù)據(jù)投影到低維空間中，保留數(shù)據(jù)的主要特征。降維技術(shù)通過假設數(shù)據(jù)服從某種分布，根據(jù)分布的偏差程度判斷異常。基于統(tǒng)計的異常檢測計算數(shù)據(jù)點與其他點的距離，根據(jù)距離判斷異常?；诰嚯x的異常檢測根據(jù)數(shù)據(jù)點周圍的密度判斷異常，適用于發(fā)現(xiàn)局部異常點?；诿芏鹊漠惓z測結(jié)合多種異常檢測算法的結(jié)果，提高檢測的準確性和穩(wěn)定性?；诩煞椒ǖ漠惓z測異常檢測05深度學習神經(jīng)元模型多層感知機激活函數(shù)損失函數(shù)與優(yōu)化器神經(jīng)網(wǎng)絡基礎(chǔ)介紹神經(jīng)元的基本結(jié)構(gòu)和工作原理，包括輸入、權(quán)重、偏置、激活函數(shù)等概念。介紹常用的激活函數(shù)，如Sigmoid、Tanh、ReLU等，并分析它們的優(yōu)缺點。講解多層感知機（MLP）的原理和實現(xiàn)，包括前向傳播和反向傳播算法。講解損失函數(shù)的定義和作用，以及常用的優(yōu)化器，如梯度下降、Adam等。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡與圖像識別卷積層與池化層介紹卷積層和池化層的原理和作用，包括卷積核、步長、填充等概念。圖像識別任務介紹圖像識別的基本任務和評價指標，包括分類、定位、檢測等任務，以及準確率、召回率、F1分數(shù)等指標。經(jīng)典卷積神經(jīng)網(wǎng)絡講解經(jīng)典的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)，如LeNet-5、AlexNet、VGG等，并分析它們的特點和性能。圖像增強與數(shù)據(jù)預處理講解圖像增強的方法和數(shù)據(jù)預處理的技巧，如數(shù)據(jù)歸一化、數(shù)據(jù)增強等。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡原理介紹循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）的原理和實現(xiàn)，包括前向傳播和反向傳播算法。講解長短期記憶網(wǎng)絡（LSTM）的原理和實現(xiàn)，包括門控機制、記憶單元等概念。介紹自然語言處理的基本任務和評價指標，包括文本分類、情感分析、機器翻譯等任務，以及準確率、BLEU分數(shù)等指標。講解詞嵌入和詞向量的概念和作用，以及常用的詞嵌入方法，如Word2Vec、GloVe等。長短期記憶網(wǎng)絡（LSTM）自然語言處理任務詞嵌入與詞向量循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡與自然語言處理06強化學習強化學習通過智能體與環(huán)境交互，根據(jù)獲得的獎勵或懲罰來學習行為策略，目標是最大化累積獎勵。獎勵與懲罰機制強化學習任務通常建模為馬爾可夫決策過程（MDP），包括狀態(tài)、動作、轉(zhuǎn)移概率和獎勵等要素。馬爾可夫決策過程強化學習通過估計值函數(shù)（狀態(tài)值函數(shù)或動作值函數(shù)）來評估不同行為的好壞，并根據(jù)策略函數(shù)來選擇動作。值函數(shù)與策略函數(shù)強化學習原理Q-learning算法01Q-learning是一種基于值迭代的強化學習算法，通過不斷更新Q值表來學習最優(yōu)策略。它采用ε-貪婪策略進行探索和利用。Sarsa算法02Sarsa是一種在線學習算法，與Q-learning類似，但它在選擇動作和更新Q值時都考慮了當前策略。Sarsa算法相對保守，適用于需要避免風險的任務。算法比較03Q-learning和Sarsa在處理探索和利用問題時有所不同。Q-learning傾向于選擇具有最大Q值的動作，而Sarsa則更關(guān)注當前策略下的動作選擇。Q-learning與Sarsa算法DQN將深度神經(jīng)網(wǎng)絡與Q-learning相結(jié)合，通過神經(jīng)網(wǎng)絡逼近Q值函數(shù)，實現(xiàn)高維狀態(tài)空間下的強化學習任務。深度Q網(wǎng)絡（DQN）策略梯度方法直接對策略進行建模和優(yōu)化，適用于連續(xù)動作空間和復雜環(huán)境。常見的算法包括REINFORCE、Actor-Critic等。策略梯度方法深度強化學習在計算機視覺、自然語言處理、機器人控制等領(lǐng)域取得了顯著成果，如AlphaGo、自動駕駛、對話系統(tǒng)等。應用領(lǐng)域深度強化學習及應用07機器學習實踐與應用從各種來源收集數(shù)據(jù)，包括公開數(shù)據(jù)集、企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)和第三方數(shù)據(jù)等。數(shù)據(jù)收集數(shù)據(jù)清洗特征工程實驗設計對數(shù)據(jù)進行預處理，包括去除重復值、處理缺失值和異常值等。提取和構(gòu)造與任務相關(guān)的特征，包括數(shù)值特征、類別特征、文本特征和圖像特征等。設計合理的實驗方案，包括數(shù)據(jù)集劃分、評估指標選擇和模型參數(shù)設置等。數(shù)據(jù)集準備與實驗設計根據(jù)任務類型和數(shù)據(jù)特點選擇合適的模型，包括線性模型、樹模型、神經(jīng)網(wǎng)絡等。模型選擇通過網(wǎng)格搜索、隨機搜索和貝葉斯優(yōu)化等方法調(diào)整模型參數(shù)，提高模型性能。參數(shù)調(diào)優(yōu)使用集成學習方法，如Bagging、Boosting和Stacking等，提高模型穩(wěn)定性和泛化能力。模型集