《機(jī)器學(xué)習(xí)ch》課件

《機(jī)器學(xué)習(xí)ch》ppt課件contents目錄機(jī)器學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介機(jī)器學(xué)習(xí)的主要算法機(jī)器學(xué)習(xí)的進(jìn)階知識(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)的未來(lái)發(fā)展機(jī)器學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介01機(jī)器學(xué)習(xí)的定義010203機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)子領(lǐng)域，旨在通過(guò)算法讓計(jì)算機(jī)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并做出準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)或決策。機(jī)器學(xué)習(xí)利用統(tǒng)計(jì)學(xué)、概率論、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多學(xué)科知識(shí)，結(jié)合計(jì)算機(jī)硬件和軟件技術(shù)，實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的智能化。機(jī)器學(xué)習(xí)涵蓋監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等多種學(xué)習(xí)方式，通過(guò)訓(xùn)練數(shù)據(jù)和無(wú)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)方式，讓計(jì)算機(jī)系統(tǒng)能夠自動(dòng)地提取數(shù)據(jù)中的特征，并根據(jù)這些特征進(jìn)行分類、聚類、預(yù)測(cè)等任務(wù)。通過(guò)分析歷史數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)信貸違約、欺詐行為等風(fēng)險(xiǎn)，提高金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)管理能力。金融風(fēng)控利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)醫(yī)學(xué)影像、病理切片等數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)分析，輔助醫(yī)生進(jìn)行疾病診斷。醫(yī)療診斷根據(jù)用戶的歷史行為和喜好，自動(dòng)推薦相關(guān)內(nèi)容或產(chǎn)品，提高用戶滿意度和轉(zhuǎn)化率。推薦系統(tǒng)通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)自然語(yǔ)言文本進(jìn)行自動(dòng)分析、轉(zhuǎn)換和生成，實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互和智能問(wèn)答等應(yīng)用。自然語(yǔ)言處理機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用場(chǎng)景對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、去重、歸一化等操作，為后續(xù)的算法訓(xùn)練提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)預(yù)處理根據(jù)模型評(píng)估結(jié)果，對(duì)模型進(jìn)行調(diào)參、集成學(xué)習(xí)等優(yōu)化操作，以提高模型的性能和泛化能力。模型優(yōu)化從原始數(shù)據(jù)中提取出有意義的特征，這些特征能夠反映數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和模式。特征提取利用提取出的特征和標(biāo)注結(jié)果，訓(xùn)練出一個(gè)能夠進(jìn)行分類、聚類或回歸的模型。模型訓(xùn)練通過(guò)測(cè)試集對(duì)訓(xùn)練好的模型進(jìn)行評(píng)估，計(jì)算模型的準(zhǔn)確率、精度、召回率等指標(biāo)。模型評(píng)估0201030405機(jī)器學(xué)習(xí)的基本原理機(jī)器學(xué)習(xí)的主要算法02線性回歸線性回歸是一種基于數(shù)學(xué)模型的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，通過(guò)最小化預(yù)測(cè)值與實(shí)際值之間的平方誤差來(lái)訓(xùn)練模型。線性回歸模型簡(jiǎn)單易懂，適用于解釋性強(qiáng)的場(chǎng)景，如預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)、股票價(jià)格等。線性回歸模型可以通過(guò)添加多項(xiàng)式項(xiàng)或使用核函數(shù)進(jìn)行擴(kuò)展，以處理非線性問(wèn)題。03SVM可以通過(guò)核函數(shù)將低維非線性問(wèn)題映射到高維空間，從而在高維空間中尋找線性決策邊界。01支持向量機(jī)（SVM）是一種分類算法，通過(guò)找到能夠?qū)⒉煌悇e的數(shù)據(jù)點(diǎn)最大化分隔的決策邊界來(lái)實(shí)現(xiàn)分類。02SVM適用于解決高維數(shù)據(jù)和線性不可分的問(wèn)題，具有較好的泛化能力。支持向量機(jī)決策樹(shù)是一種基于樹(shù)結(jié)構(gòu)的分類和回歸算法，通過(guò)遞歸地將數(shù)據(jù)集劃分為更小的子集來(lái)構(gòu)建決策邊界。決策樹(shù)和隨機(jī)森林適用于處理特征間存在高度相關(guān)性的數(shù)據(jù)集，并且能夠解釋性強(qiáng)的展示分類或回歸的邏輯過(guò)程。隨機(jī)森林是一種集成學(xué)習(xí)算法，通過(guò)構(gòu)建多棵決策樹(shù)并綜合它們的預(yù)測(cè)結(jié)果來(lái)提高模型的泛化能力。決策樹(shù)與隨機(jī)森林K-近鄰算法是一種基于實(shí)例的學(xué)習(xí)算法，通過(guò)將新的數(shù)據(jù)點(diǎn)分配給與其最近的K個(gè)訓(xùn)練樣本中最多的類別來(lái)分類。K-近鄰算法簡(jiǎn)單易懂，適用于解決非線性問(wèn)題，并且對(duì)異常值和噪聲具有較強(qiáng)的魯棒性。K-近鄰算法的缺點(diǎn)是計(jì)算復(fù)雜度較高，尤其是在數(shù)據(jù)集較大時(shí)。010203K-近鄰算法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)01神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人腦神經(jīng)元結(jié)構(gòu)的計(jì)算模型，通過(guò)訓(xùn)練大量樣本數(shù)據(jù)來(lái)學(xué)習(xí)輸入與輸出之間的映射關(guān)系。02深度學(xué)習(xí)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的擴(kuò)展，通過(guò)構(gòu)建多層次的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來(lái)提高模型的表達(dá)能力。03神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)適用于處理大規(guī)模、高維度的數(shù)據(jù)集，并且在圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域取得了顯著成果。04神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)的缺點(diǎn)是計(jì)算復(fù)雜度較高，需要大量的訓(xùn)練樣本和計(jì)算資源，并且容易過(guò)擬合。機(jī)器學(xué)習(xí)的進(jìn)階知識(shí)03欠擬合模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測(cè)試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)都較差，因?yàn)槟Ｐ瓦^(guò)于簡(jiǎn)單，無(wú)法捕捉到數(shù)據(jù)的復(fù)雜模式。解決方法使用正則化、增加數(shù)據(jù)量、選擇合適的模型復(fù)雜度等。過(guò)擬合模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好，但在測(cè)試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)較差，因?yàn)槟Ｐ瓦^(guò)于復(fù)雜，對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行了過(guò)度的擬合。過(guò)擬合與欠擬合特征選擇從原始特征中選擇最重要的特征，以減少特征數(shù)量和提高模型性能。特征工程通過(guò)創(chuàng)建新的特征或?qū)ΜF(xiàn)有特征進(jìn)行變換來(lái)改進(jìn)模型性能。解決方法使用特征選擇算法、評(píng)估每個(gè)特征的重要性、嘗試不同的特征變換等。特征選擇與特征工程模型評(píng)估使用適當(dāng)?shù)脑u(píng)估指標(biāo)和測(cè)試數(shù)據(jù)集來(lái)評(píng)估模型的性能。解決方法使用交叉驗(yàn)證、網(wǎng)格搜索、貝葉斯優(yōu)化等。調(diào)參調(diào)整模型參數(shù)以優(yōu)化模型性能。模型評(píng)估與調(diào)參bagging、boosting、stacking等。常見(jiàn)方法選擇合適的基模型、確定模型組合方式、調(diào)整參數(shù)等。解決方法集成學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的未來(lái)發(fā)展04總結(jié)詞強(qiáng)化學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)重要分支，它通過(guò)與環(huán)境的交互來(lái)學(xué)習(xí)行為策略，以達(dá)到最優(yōu)的決策目標(biāo)。詳細(xì)描述強(qiáng)化學(xué)習(xí)基于試錯(cuò)原理，通過(guò)不斷與環(huán)境交互，嘗試不同的行為，并根據(jù)環(huán)境的反饋來(lái)調(diào)整行為策略，以獲得最大的累積獎(jiǎng)勵(lì)。強(qiáng)化學(xué)習(xí)在許多領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用，如游戲、自動(dòng)駕駛和機(jī)器人控制等。強(qiáng)化學(xué)習(xí)無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)是指在沒(méi)有標(biāo)簽數(shù)據(jù)的情況下，通過(guò)分析數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)和規(guī)律來(lái)發(fā)現(xiàn)模式和關(guān)聯(lián)性?？偨Y(jié)詞無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)挖掘、聚類、降維等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。常見(jiàn)的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法包括K-均值聚類、層次聚類、主成分分析等。隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集方面具有很大的潛力。詳細(xì)描述VS自監(jiān)督學(xué)習(xí)和半監(jiān)督學(xué)習(xí)是介于監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)之間的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，它們利用部分有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)和大量無(wú)標(biāo)簽的數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行訓(xùn)練。詳細(xì)描述自監(jiān)督學(xué)習(xí)通過(guò)利用輸入數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在關(guān)系來(lái)生成標(biāo)簽，如文本的上下文關(guān)系或圖像的像素關(guān)系。半監(jiān)督學(xué)習(xí)則結(jié)合了有標(biāo)簽數(shù)據(jù)和無(wú)標(biāo)簽數(shù)據(jù)的優(yōu)點(diǎn)，以提高模型的泛化能力。自監(jiān)督學(xué)習(xí)和半監(jiān)督學(xué)習(xí)在自然語(yǔ)言處理、圖像識(shí)別等領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用?？偨Y(jié)詞自監(jiān)督學(xué)習(xí)與半監(jiān)督學(xué)習(xí)總結(jié)詞遷移學(xué)習(xí)是一種將在一個(gè)任務(wù)上學(xué)到的知識(shí)應(yīng)用于另一個(gè)相關(guān)任務(wù)的方法。要點(diǎn)一要點(diǎn)二詳細(xì)描述遷移學(xué)習(xí)的核心思想是將已經(jīng)學(xué)到的知識(shí)或模型參數(shù)遷移到新的任務(wù)中