人工智能導(dǎo)論課件第五章機(jī)器學(xué)習(xí)

人工智能導(dǎo)論課件第五章機(jī)器學(xué)習(xí)目錄CONTENCT機(jī)器學(xué)習(xí)概述機(jī)器學(xué)習(xí)算法分類機(jī)器學(xué)習(xí)常用算法深度學(xué)習(xí)原理及應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)模型評估與優(yōu)化機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐案例分析01機(jī)器學(xué)習(xí)概述機(jī)器學(xué)習(xí)是一種從數(shù)據(jù)中自動發(fā)現(xiàn)規(guī)律，并利用這些規(guī)律對未知數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測的算法和技術(shù)。機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)分支，其目標(biāo)是讓計(jì)算機(jī)具有像人類一樣的學(xué)習(xí)能力，能夠不斷地從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)和改進(jìn)。機(jī)器學(xué)習(xí)的核心是數(shù)據(jù)，通過對大量數(shù)據(jù)的分析和挖掘，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的內(nèi)在規(guī)律和模式，從而實(shí)現(xiàn)對未知數(shù)據(jù)的預(yù)測和分類。機(jī)器學(xué)習(xí)的定義機(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)具有學(xué)習(xí)能力。在隨后的幾十年里，機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)歷了從符號學(xué)習(xí)到統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的轉(zhuǎn)變，涌現(xiàn)出了許多經(jīng)典的算法和技術(shù)，如決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等。近年來，隨著大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展，機(jī)器學(xué)習(xí)在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用取得了顯著的成果，成為了人工智能領(lǐng)域最熱門的研究方向之一。機(jī)器學(xué)習(xí)的歷史與發(fā)展語音識別自然語言處理計(jì)算機(jī)視覺推薦系統(tǒng)金融風(fēng)控機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用領(lǐng)域通過語音信號處理和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)語音的自動識別和轉(zhuǎn)換，應(yīng)用于智能語音助手、語音翻譯等領(lǐng)域。通過對自然語言文本的分析和理解，實(shí)現(xiàn)機(jī)器對人類語言的自動翻譯、情感分析、問答系統(tǒng)等應(yīng)用。通過圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對圖像和視頻的自動分析和理解，應(yīng)用于安防、醫(yī)療、自動駕駛等領(lǐng)域。通過分析用戶的歷史行為和興趣偏好，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化推薦和精準(zhǔn)營銷，應(yīng)用于電商、音樂、視頻等領(lǐng)域。通過機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)對金融交易數(shù)據(jù)進(jìn)行自動分析和預(yù)測，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)控制和反欺詐應(yīng)用。02機(jī)器學(xué)習(xí)算法分類定義常見算法應(yīng)用場景監(jiān)督學(xué)習(xí)是一種通過已有標(biāo)記數(shù)據(jù)來訓(xùn)練模型，并用于預(yù)測新數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。線性回歸、邏輯回歸、支持向量機(jī)（SVM）、決策樹、隨機(jī)森林等。分類、回歸、預(yù)測等。監(jiān)督學(xué)習(xí)80%80%100%無監(jiān)督學(xué)習(xí)無監(jiān)督學(xué)習(xí)是一種從無標(biāo)記數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)內(nèi)在結(jié)構(gòu)和特征的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。聚類分析（如K-means）、降維技術(shù)（如主成分分析PCA）、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘等。聚類、異常檢測、數(shù)據(jù)可視化等。定義常見算法應(yīng)用場景定義常見算法應(yīng)用場景半監(jiān)督學(xué)習(xí)半監(jiān)督支持向量機(jī)、標(biāo)簽傳播算法、生成式模型等。分類、回歸、預(yù)測等，尤其適用于標(biāo)記數(shù)據(jù)稀缺的情況。半監(jiān)督學(xué)習(xí)是一種利用少量標(biāo)記數(shù)據(jù)和大量無標(biāo)記數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，旨在提高學(xué)習(xí)性能。強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種通過智能體與環(huán)境交互，根據(jù)獲得的獎(jiǎng)勵(lì)或懲罰來學(xué)習(xí)最優(yōu)決策策略的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。定義Q-learning、策略梯度方法、深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)（如DQN、AlphaGo）等。常見算法游戲AI、機(jī)器人控制、自動駕駛等需要智能決策的場景。應(yīng)用場景強(qiáng)化學(xué)習(xí)03機(jī)器學(xué)習(xí)常用算法通過最小化預(yù)測值與真實(shí)值之間的均方誤差，求解最優(yōu)參數(shù)，得到線性回歸模型。線性回歸模型梯度下降法正則化用于求解線性回歸模型參數(shù)的一種優(yōu)化算法，通過迭代更新參數(shù)，使得損失函數(shù)達(dá)到最小值。為了避免過擬合，在損失函數(shù)中添加正則化項(xiàng)，對模型參數(shù)進(jìn)行約束和懲罰。030201線性回歸邏輯回歸一種用于二分類問題的廣義線性模型，通過sigmoid函數(shù)將線性回歸模型的輸出映射到[0,1]區(qū)間，表示樣本屬于正類的概率。最大似然估計(jì)用于求解邏輯回歸模型參數(shù)的一種方法，通過最大化似然函數(shù)，得到最優(yōu)參數(shù)。多分類邏輯回歸通過構(gòu)建多個(gè)二分類邏輯回歸模型，實(shí)現(xiàn)多分類問題的求解。邏輯回歸模型

支持向量機(jī)支持向量機(jī)模型一種二分類模型，通過尋找一個(gè)超平面，使得正負(fù)樣本能夠被正確分類，并且間隔最大。核函數(shù)為了解決非線性問題，支持向量機(jī)引入核函數(shù)，將樣本映射到高維空間，使得樣本在新的空間中線性可分。軟間隔與正則化為了處理噪聲和異常點(diǎn)，支持向量機(jī)允許一些樣本被錯(cuò)誤分類，通過引入軟間隔和正則化項(xiàng)來平衡模型的復(fù)雜度和經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)。01020304決策樹特征選擇剪枝隨機(jī)森林決策樹與隨機(jī)森林為了避免決策樹過擬合，可以采用剪枝策略，包括預(yù)剪枝和后剪枝。決策樹在構(gòu)建過程中需要進(jìn)行特征選擇，常用的方法有信息增益、增益率、基尼指數(shù)等。一種樹形結(jié)構(gòu)模型，通過遞歸地選擇最優(yōu)特征進(jìn)行劃分，構(gòu)建二叉樹或多叉樹，實(shí)現(xiàn)分類或回歸任務(wù)。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，提高模型的泛化能力。隨機(jī)森林具有較高的準(zhǔn)確性和魯棒性，并且能夠處理高維數(shù)據(jù)和不平衡數(shù)據(jù)集。04深度學(xué)習(xí)原理及應(yīng)用神經(jīng)元模型激活函數(shù)前向傳播反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理神經(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。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)。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。根據(jù)輸出結(jié)果與真實(shí)值之間的誤差，反向調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重參數(shù)。卷積層池化層全連接層經(jīng)典模型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像識別中的應(yīng)用01020304通過卷積核在輸入圖像上滑動，提取局部特征。降低數(shù)據(jù)維度，減少計(jì)算量，同時(shí)保留重要特征。將卷積層和池化層提取的特征進(jìn)行整合，輸出分類結(jié)果。LeNet-5、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet等，在圖像識別領(lǐng)域取得了顯著成果。具有記憶功能，能夠處理序列數(shù)據(jù)。循環(huán)神經(jīng)單元解決循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的長期依賴問題，提高模型性能。長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）簡化LSTM結(jié)構(gòu)，減少計(jì)算量，同時(shí)保持較好的性能。門控循環(huán)單元（GRU）機(jī)器翻譯、文本生成、情感分析、語音識別等。經(jīng)典應(yīng)用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在自然語言處理中的應(yīng)用05機(jī)器學(xué)習(xí)模型評估與優(yōu)化模型評估指標(biāo)準(zhǔn)確率（Accuracy）：分類問題中最常用的評估指標(biāo)，表示模型預(yù)測正確的樣本占總樣本的比例。精確率（Precision）和召回率（Recall）：用于評估模型在某一類別上的表現(xiàn)，精確率表示模型預(yù)測為正樣本且實(shí)際為正樣本的占模型預(yù)測為正樣本的比例，召回率表示模型預(yù)測為正樣本且實(shí)際為正樣本的占實(shí)際為正樣本的比例。F1值（F1Score）：綜合考慮精確率和召回率的評估指標(biāo)，是精確率和召回率的調(diào)和平均數(shù)。AUC（AreaUnderCurve）：用于評估二分類模型的性能，表示模型預(yù)測正樣本的概率大于預(yù)測負(fù)樣本的概率的概率。過擬合與欠擬合問題過擬合（Overfitting）模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)很好，但在測試集上表現(xiàn)較差，因?yàn)槟Ｐ瓦^于復(fù)雜，把訓(xùn)練集中的噪聲也學(xué)習(xí)了進(jìn)來。欠擬合（Underfitting）模型在訓(xùn)練集和測試集上表現(xiàn)都較差，因?yàn)槟Ｐ瓦^于簡單，無法捕捉到數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式。解決過擬合的方法增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)、降低模型復(fù)雜度、使用正則化等。解決欠擬合的方法增加模型復(fù)雜度、使用更強(qiáng)大的模型、增加特征等。通過調(diào)整模型的超參數(shù)來優(yōu)化模型性能，如學(xué)習(xí)率、正則化系數(shù)等。參數(shù)調(diào)優(yōu)通過對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和轉(zhuǎn)換，提取出對模型訓(xùn)練有益的特征。特征工程將多個(gè)弱學(xué)習(xí)器組合成一個(gè)強(qiáng)學(xué)習(xí)器，提高模型的泛化能力。集成學(xué)習(xí)使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)模式，通過反向傳播算法優(yōu)化模型參數(shù)。深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化方法06機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐案例分析數(shù)據(jù)集采用信用卡交易數(shù)據(jù)，包括交易時(shí)間、交易金額、交易地點(diǎn)等特征。特征工程提取與欺詐行為相關(guān)的特征，如交易頻率、交易金額異常等。模型選擇采用邏輯回歸、隨機(jī)森林等模型進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測。評估指標(biāo)使用準(zhǔn)確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)等指標(biāo)評估模型性能。案例一：基于機(jī)器學(xué)習(xí)的信用卡欺詐檢測采用股票歷史交易數(shù)據(jù)，包括開盤價(jià)、收盤價(jià)、最高價(jià)、最低價(jià)等特征。數(shù)據(jù)集提取與股票價(jià)格相關(guān)的特征，如移動平均線、相對強(qiáng)弱指數(shù)等。特征工程采用線性回歸、支持向量機(jī)等模型進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測。模型選擇使用均方誤差、均方根誤差等指標(biāo)評估模型性能。評估指標(biāo)案例二：利用機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測股