數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與應(yīng)用之機器學(xué)習(xí)緒論課件

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與應(yīng)用之機器學(xué)習(xí)緒論目錄機器學(xué)習(xí)簡介機器學(xué)習(xí)的主要算法機器學(xué)習(xí)的基本步驟機器學(xué)習(xí)的挑戰(zhàn)與未來發(fā)展CONTENTS01機器學(xué)習(xí)簡介CHAPTER機器學(xué)習(xí)的定義機器學(xué)習(xí)是人工智能的一個子領(lǐng)域，旨在通過算法讓計算機從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并做出預(yù)測或決策。機器學(xué)習(xí)算法能夠通過訓(xùn)練和優(yōu)化，自動提取數(shù)據(jù)中的模式和規(guī)律，從而不斷提高預(yù)測和決策的準(zhǔn)確性。機器學(xué)習(xí)的歷史與發(fā)展機器學(xué)習(xí)的概念可以追溯到20世紀(jì)50年代，當(dāng)時科學(xué)家們開始探索如何讓計算機模擬人類的思維過程。隨著計算機技術(shù)和大數(shù)據(jù)的快速發(fā)展，機器學(xué)習(xí)在近年來取得了突破性的進(jìn)展，廣泛應(yīng)用于各個領(lǐng)域。金融風(fēng)控通過分析歷史數(shù)據(jù)和實時交易信息，識別和預(yù)防金融欺詐和風(fēng)險。自然語言處理讓計算機理解和生成人類語言，實現(xiàn)人機交互。語音識別將語音轉(zhuǎn)換為文本，實現(xiàn)語音輸入和轉(zhuǎn)寫。推薦系統(tǒng)根據(jù)用戶的歷史行為和偏好，推薦相關(guān)內(nèi)容或產(chǎn)品。圖像識別通過訓(xùn)練算法識別圖像中的物體、人臉等。機器學(xué)習(xí)的應(yīng)用場景02機器學(xué)習(xí)的主要算法CHAPTER通過找到最佳擬合直線來預(yù)測連續(xù)值的目標(biāo)變量。線性回歸用于二元分類問題的預(yù)測，通過邏輯函數(shù)將輸入映射到輸出。邏輯回歸基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論的分類算法，適用于非線性問題。支持向量機通過樹狀圖的形式對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類或回歸分析。決策樹監(jiān)督學(xué)習(xí)算法將數(shù)據(jù)劃分為K個集群，使得同一集群內(nèi)的數(shù)據(jù)盡可能相似。K-均值聚類通過將數(shù)據(jù)點逐層合并為更大的集群來創(chuàng)建層次結(jié)構(gòu)。層次聚類通過找到數(shù)據(jù)的主要成分來降低數(shù)據(jù)的維度。主成分分析用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式和結(jié)構(gòu)。自組織映射無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法強化學(xué)習(xí)算法Q-learning：通過在環(huán)境中與環(huán)境互動來學(xué)習(xí)最佳行為策略。PolicyGradientMethods：通過優(yōu)化策略來最大化累積獎勵。Sarsa：與Q-learning類似，但使用不同的更新規(guī)則。Actor-CriticMethods：結(jié)合策略和值函數(shù)來學(xué)習(xí)行為策略。03機器學(xué)習(xí)的基本步驟CHAPTER收集用于機器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)集，確保數(shù)據(jù)來源可靠、多樣且具有代表性。數(shù)據(jù)收集可從公開數(shù)據(jù)集、企業(yè)數(shù)據(jù)庫、社交媒體等多種來源獲取數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)源使用數(shù)據(jù)采集工具或編寫爬蟲程序，從目標(biāo)網(wǎng)站或平臺上抓取數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)采集工具數(shù)據(jù)收集數(shù)據(jù)清洗將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合機器學(xué)習(xí)算法的格式和類型。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)歸一化將特征值縮放到統(tǒng)一范圍，如[0,1]或[-1,1]。去除重復(fù)、缺失或不完整的數(shù)據(jù)，糾正錯誤或異常值。數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理特征提取從原始數(shù)據(jù)中提取與預(yù)測目標(biāo)相關(guān)的特征。特征轉(zhuǎn)換將特征轉(zhuǎn)換為新的表示形式，以增強模型性能。特征選擇根據(jù)特征的重要性、相關(guān)性或特定標(biāo)準(zhǔn)選擇特征子集。特征工程模型評估指標(biāo)根據(jù)問題的類型選擇適當(dāng)?shù)脑u估指標(biāo)，如準(zhǔn)確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)等。模型選擇根據(jù)數(shù)據(jù)集和問題類型選擇合適的機器學(xué)習(xí)模型，如決策樹、支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。模型訓(xùn)練使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對所選模型進(jìn)行訓(xùn)練，調(diào)整模型參數(shù)以獲得最佳性能。模型選擇與訓(xùn)練03020103模型部署將訓(xùn)練好的模型部署到實際應(yīng)用中，進(jìn)行實時預(yù)測或分類等任務(wù)。01模型評估使用測試數(shù)據(jù)集對訓(xùn)練好的模型進(jìn)行評估，計算評估指標(biāo)以衡量模型性能。02模型優(yōu)化根據(jù)評估結(jié)果調(diào)整模型參數(shù)或嘗試其他優(yōu)化方法，以提高模型性能。模型評估與優(yōu)化04機器學(xué)習(xí)的挑戰(zhàn)與未來發(fā)展CHAPTER當(dāng)模型過于復(fù)雜，對訓(xùn)練數(shù)據(jù)擬合過度，導(dǎo)致在新的、未見過的數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳。過擬合當(dāng)模型過于簡單，無法捕捉到數(shù)據(jù)的復(fù)雜模式，導(dǎo)致在訓(xùn)練數(shù)據(jù)和新數(shù)據(jù)上都表現(xiàn)不佳。欠擬合過擬合與欠擬合問題數(shù)據(jù)不平衡是指各類別的樣本數(shù)量差異很大，導(dǎo)致機器學(xué)習(xí)算法在訓(xùn)練時可能偏向于數(shù)量較多的類別。解決策略包括過采樣少數(shù)類別、欠采樣多數(shù)類別、使用合成數(shù)據(jù)等。數(shù)據(jù)不平衡問題從原始特征中選擇最重要的特征，降低特征維度，提高模型性能。特征選擇通過人工構(gòu)造新的特征或?qū)υ继卣鬟M(jìn)行變換，以改善模型的性能。特征工程特征選擇與特征工程問