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機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)與算法原理匯報(bào)人:XX2024-01-13目錄機(jī)器學(xué)習(xí)概述機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法深度學(xué)習(xí)算法強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐與應(yīng)用01機(jī)器學(xué)習(xí)概述機(jī)器學(xué)習(xí)的定義010203機(jī)器學(xué)習(xí)是一種從數(shù)據(jù)中自動(dòng)學(xué)習(xí)并改進(jìn)性能的算法和模型的技術(shù)。它通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)自動(dòng)發(fā)現(xiàn)規(guī)律和模式,并應(yīng)用于新數(shù)據(jù)以進(jìn)行預(yù)測或決策。機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)分支,旨在使計(jì)算機(jī)具有類似于人類的學(xué)習(xí)能力。機(jī)器學(xué)習(xí)的起源可以追溯到20世紀(jì)50年代,當(dāng)時(shí)科學(xué)家們開始研究如何讓計(jì)算機(jī)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)。在隨后的幾十年里,機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)歷了多個(gè)發(fā)展階段,包括符號學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。近年來,隨著大數(shù)據(jù)和計(jì)算能力的提升,機(jī)器學(xué)習(xí)得到了廣泛應(yīng)用和快速發(fā)展。機(jī)器學(xué)習(xí)的歷史與發(fā)展計(jì)算機(jī)視覺通過圖像和視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行目標(biāo)檢測、圖像分類、人臉識別等任務(wù)。自然語言處理處理和分析文本數(shù)據(jù),包括情感分析、機(jī)器翻譯、智能問答等。語音識別將語音轉(zhuǎn)換為文本或命令,應(yīng)用于語音助手、語音搜索等領(lǐng)域。機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用領(lǐng)域推薦系統(tǒng)金融領(lǐng)域醫(yī)療領(lǐng)域其他領(lǐng)域根據(jù)用戶的歷史行為和興趣,為用戶推薦相關(guān)的產(chǎn)品或內(nèi)容。用于信用評分、股票預(yù)測、風(fēng)險(xiǎn)管理等方面。輔助醫(yī)生進(jìn)行疾病診斷、藥物研發(fā)等。如智能交通、智能家居、環(huán)境保護(hù)等。0401機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用領(lǐng)域020302機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)ABDC數(shù)據(jù)類型機(jī)器學(xué)習(xí)涉及的數(shù)據(jù)類型包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(如表格數(shù)據(jù))、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(如文本、圖像、音頻、視頻等)以及半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(如XML、JSON等)。數(shù)據(jù)清洗去除重復(fù)、無效或異常數(shù)據(jù),處理缺失值和異常值,以確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換對數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)范化、標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化,以消除量綱影響,加快模型收斂速度。數(shù)據(jù)增強(qiáng)通過合成新數(shù)據(jù)或?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行變換,增加數(shù)據(jù)集多樣性,提高模型泛化能力。數(shù)據(jù)類型與數(shù)據(jù)預(yù)處理010203特征提取從原始數(shù)據(jù)中提取出有意義的特征,如文本中的詞頻、圖像中的邊緣和紋理等。特征選擇從提取的特征中選擇與目標(biāo)變量相關(guān)性強(qiáng)、對模型貢獻(xiàn)大的特征,以降低模型復(fù)雜度,提高模型性能。特征降維通過主成分分析(PCA)、線性判別分析(LDA)等方法降低特征維度,減少計(jì)算量,同時(shí)保留主要信息。特征提取與特征選擇評估指標(biāo)根據(jù)任務(wù)類型選擇合適的評估指標(biāo),如分類任務(wù)中的準(zhǔn)確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)等,回歸任務(wù)中的均方誤差(MSE)、均方根誤差(RMSE)等。超參數(shù)調(diào)優(yōu)調(diào)整模型超參數(shù),如學(xué)習(xí)率、正則化系數(shù)等,以優(yōu)化模型性能。模型融合將多個(gè)模型進(jìn)行融合,如集成學(xué)習(xí)中的投票法、bagging、boosting等,以提高模型準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。交叉驗(yàn)證將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集,通過交叉驗(yàn)證評估模型性能,避免過擬合和欠擬合。模型評估與優(yōu)化03監(jiān)督學(xué)習(xí)算法一種通過最小化預(yù)測值與真實(shí)值之間的均方誤差來擬合數(shù)據(jù)的算法,可用于預(yù)測連續(xù)值。它基于假設(shè)數(shù)據(jù)之間存在線性關(guān)系,通過計(jì)算最佳擬合直線(即回歸線)來進(jìn)行預(yù)測。線性回歸一種用于解決二分類問題的算法,通過sigmoid函數(shù)將線性回歸的輸出映射到[0,1]區(qū)間,表示樣本屬于某一類別的概率。邏輯回歸使用最大似然估計(jì)來求解參數(shù),并使用梯度下降等優(yōu)化算法進(jìn)行訓(xùn)練。邏輯回歸線性回歸與邏輯回歸SVM原理支持向量機(jī)是一種有監(jiān)督學(xué)習(xí)模型,用于數(shù)據(jù)分類和回歸分析。給定一組訓(xùn)練實(shí)例,每個(gè)訓(xùn)練實(shí)例被標(biāo)記為屬于兩個(gè)類別中的一個(gè)或另一個(gè),SVM訓(xùn)練算法會(huì)構(gòu)建一個(gè)模型,將新的實(shí)例分配給一個(gè)類別或另一個(gè)類別,使其成為非概率二元線性分類器。SVM應(yīng)用SVM在許多領(lǐng)域都得到了成功應(yīng)用,如手寫數(shù)字識別、文本分類、圖像分類等。在處理高維數(shù)據(jù)時(shí),SVM通過核函數(shù)將數(shù)據(jù)映射到更高維的空間中,從而能夠處理非線性問題。支持向量機(jī)(SVM)一種樹形結(jié)構(gòu)的分類器,通過遞歸地將數(shù)據(jù)集劃分為若干個(gè)子集來構(gòu)建決策樹。每個(gè)內(nèi)部節(jié)點(diǎn)表示一個(gè)特征屬性上的判斷條件,每個(gè)分支代表一個(gè)可能的屬性值,每個(gè)葉節(jié)點(diǎn)表示一個(gè)類別。決策樹的構(gòu)建過程包括特征選擇、決策樹的生成和剪枝等步驟。決策樹一種基于決策樹的集成學(xué)習(xí)算法,通過構(gòu)建多個(gè)決策樹并結(jié)合它們的輸出來提高模型的泛化能力。隨機(jī)森林在構(gòu)建決策樹時(shí)引入了隨機(jī)性,如隨機(jī)選擇特征子集進(jìn)行劃分等,以增加模型的多樣性。隨機(jī)森林具有較高的預(yù)測精度和較強(qiáng)的魯棒性,能夠處理高維數(shù)據(jù)和缺失值等問題。隨機(jī)森林決策樹與隨機(jī)森林04無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法

聚類分析K-means聚類通過迭代將數(shù)據(jù)劃分為K個(gè)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。層次聚類通過構(gòu)建數(shù)據(jù)的層次結(jié)構(gòu)(樹狀圖)來進(jìn)行聚類,可以靈活處理不同粒度的聚類需求。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。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。t-SNE一種非線性降維方法,適用于高維數(shù)據(jù)的可視化,能夠保留數(shù)據(jù)的局部結(jié)構(gòu)。自編碼器利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征提取和降維,適用于處理大規(guī)模、高維度的數(shù)據(jù)。降維技術(shù)030201一類支持向量機(jī)(One-classSVM):通過訓(xùn)練一個(gè)分類器來識別正常數(shù)據(jù),將不符合正常數(shù)據(jù)分布的點(diǎn)視為異常點(diǎn)。孤立森林(IsolationForest):通過構(gòu)建多棵孤立樹來檢測異常點(diǎn),異常點(diǎn)通常具有較短的路徑長度。局部異常因子(LocalOutlierFactor,LOF):通過計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)的局部密度偏差來檢測異常點(diǎn),適用于發(fā)現(xiàn)局部異常。異常檢測05深度學(xué)習(xí)算法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元,模擬生物神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)和功能,接收輸入信號并產(chǎn)生輸出。神經(jīng)元模型引入非線性因素,使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以逼近任意非線性函數(shù)。激活函數(shù)輸入信號通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層層傳遞,最終得到輸出結(jié)果。前向傳播根據(jù)輸出結(jié)果與真實(shí)結(jié)果的誤差,反向調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重參數(shù)。反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)卷積層通過卷積操作提取輸入數(shù)據(jù)的局部特征,實(shí)現(xiàn)特征提取和降維。池化層對卷積層輸出的特征圖進(jìn)行下采樣,降低數(shù)據(jù)維度,提高模型泛化能力。全連接層將卷積層和池化層提取的特征進(jìn)行整合,輸出最終的分類或回歸結(jié)果。經(jīng)典模型LeNet-5、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet等。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)RNN具有循環(huán)結(jié)構(gòu),能夠處理序列數(shù)據(jù),捕捉序列中的長期依賴關(guān)系。循環(huán)結(jié)構(gòu)RNN通過隱藏狀態(tài)保存歷史信息,實(shí)現(xiàn)信息的傳遞和共享。隱藏狀態(tài)RNN在訓(xùn)練過程中可能出現(xiàn)梯度消失或梯度爆炸問題,影響模型的訓(xùn)練效果。梯度消失與梯度爆炸LSTM(長短期記憶網(wǎng)絡(luò))、GRU(門控循環(huán)單元)等,通過引入門控機(jī)制改進(jìn)RNN的不足。變體模型循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)06強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法03獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)定義了智能體在每個(gè)狀態(tài)下執(zhí)行不同動(dòng)作所獲得的獎(jiǎng)勵(lì),是智能體優(yōu)化其行為的關(guān)鍵依據(jù)。01狀態(tài)與動(dòng)作在MDP中,智能體通過執(zhí)行動(dòng)作從一個(gè)狀態(tài)轉(zhuǎn)移到另一個(gè)狀態(tài),每個(gè)狀態(tài)都具有與之相關(guān)的獎(jiǎng)勵(lì)或懲罰。02轉(zhuǎn)移概率描述了智能體在執(zhí)行某個(gè)動(dòng)作后,從一個(gè)狀態(tài)轉(zhuǎn)移到另一個(gè)狀態(tài)的概率分布。馬爾可夫決策過程(MDP)表示在給定狀態(tài)下執(zhí)行某個(gè)動(dòng)作后,智能體能夠獲得的未來累積獎(jiǎng)勵(lì)的期望值。Q值函數(shù)Q值更新ε-貪婪策略智能體通過與環(huán)境交互,不斷更新Q值函數(shù)以逼近最優(yōu)策略。在探索和利用之間取得平衡,既保證了對環(huán)境的充分探索,又能夠利用已有的經(jīng)驗(yàn)選擇最優(yōu)動(dòng)作。030201Q-learning算法將智能體的策略表示為參數(shù)化的概率分布,通過優(yōu)化這些參數(shù)來改進(jìn)策略。策略表示計(jì)算策略參數(shù)的梯度,并沿著梯度的方向更新參數(shù),以提高期望獎(jiǎng)勵(lì)。梯度上升引入一個(gè)基線來減少梯度估計(jì)的方差,從而加速算法的收斂速度?;€技巧策略梯度方法07機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐與應(yīng)用數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備與劃分?jǐn)?shù)據(jù)清洗特征工程數(shù)據(jù)集劃分提取有意義的特征,進(jìn)行特征轉(zhuǎn)換和選擇。將數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集。去除重復(fù)、無效數(shù)據(jù),處理缺失值和異常值。根據(jù)問題類型和數(shù)據(jù)特點(diǎn)選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。選擇合適的算法

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