分類常用技術課件

分類常用技術課件匯報人：小無名22分類技術概述常用分類算法介紹特征選擇與降維方法模型評估與優(yōu)化策略實戰(zhàn)案例：分類技術應用舉例總結與展望contents目錄分類技術概述01定義分類技術是一種根據(jù)數(shù)據(jù)特征將數(shù)據(jù)劃分為不同類別的方法，是數(shù)據(jù)挖掘和機器學習領域的重要技術之一。發(fā)展歷程分類技術經(jīng)歷了從基于規(guī)則的方法到基于統(tǒng)計學習的方法，再到基于深度學習的方法的發(fā)展歷程。隨著計算機技術和大數(shù)據(jù)技術的不斷發(fā)展，分類技術的準確性和效率不斷提高。定義與發(fā)展歷程用于新聞分類、垃圾郵件識別、情感分析等。分類技術在各領域應用文本分類用于人臉識別、物體識別、場景分類等。圖像分類用于語音識別、說話人識別、語音情感分析等。語音分類用于視頻內(nèi)容識別、視頻推薦等。視頻分類用于信用評分、股票預測等。金融領域用于疾病診斷、藥物發(fā)現(xiàn)等。醫(yī)療領域基本原理3.模型訓練4.模型評估5.分類預測2.特征提取1.數(shù)據(jù)準備分類技術通過訓練數(shù)據(jù)集學習分類規(guī)則或模型，然后利用這些規(guī)則或模型對新的數(shù)據(jù)進行分類。分類技術通常包括特征提取、模型訓練和分類預測三個主要步驟。包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)預處理等步驟，以準備用于訓練和測試的數(shù)據(jù)集。從原始數(shù)據(jù)中提取出與分類任務相關的特征，以便后續(xù)模型訓練使用。選擇合適的分類算法，并利用訓練數(shù)據(jù)集對模型進行訓練，以學習分類規(guī)則或模型參數(shù)。利用測試數(shù)據(jù)集對訓練好的模型進行評估，以驗證模型的準確性和泛化能力。將新的數(shù)據(jù)輸入到訓練好的模型中，得到相應的分類結果。分類技術基本原理及流程常用分類算法介紹02決策樹基本概念01決策樹是一種基于樹形結構的分類算法，通過遞歸地將數(shù)據(jù)集劃分為若干個子集，從而生成一棵樹狀的決策模型。決策樹構建過程02決策樹的構建通常包括特征選擇、決策樹生成和決策樹剪枝三個步驟。其中，特征選擇是選擇最優(yōu)劃分特征的過程，常見的特征選擇方法有信息增益、增益率和基尼指數(shù)等。決策樹優(yōu)缺點03決策樹算法具有易于理解和實現(xiàn)的優(yōu)點，能夠處理非線性關系的數(shù)據(jù)，并且對缺失值和異常值不敏感。但是，決策樹容易過擬合，對訓練數(shù)據(jù)集的微小變化非常敏感。決策樹算法樸素貝葉斯基本概念樸素貝葉斯是一種基于貝葉斯定理的分類算法，通過計算樣本屬于各個類別的概率來進行分類。它假設各個特征之間相互獨立，因此稱為“樸素”。樸素貝葉斯分類過程樸素貝葉斯分類過程包括先驗概率計算、條件概率計算和后驗概率計算三個步驟。其中，先驗概率是指各個類別的概率分布，條件概率是指各個特征在給定類別下的概率分布，后驗概率是指樣本屬于各個類別的概率。樸素貝葉斯優(yōu)缺點樸素貝葉斯算法具有簡單、高效和穩(wěn)定的優(yōu)點，能夠處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集和多分類問題。但是，它假設特征之間相互獨立，這個假設在實際情況中往往不成立，因此會影響分類精度。樸素貝葉斯算法K近鄰基本概念K近鄰是一種基于實例的學習算法，通過計算樣本之間的距離來找出與待分類樣本最相似的K個樣本，然后根據(jù)這K個樣本的類別來判斷待分類樣本的類別。K近鄰分類過程K近鄰分類過程包括距離計算和類別判斷兩個步驟。其中，距離計算可以采用歐氏距離、曼哈頓距離等不同的距離度量方式；類別判斷可以采用投票法、加權投票法等方法。K近鄰優(yōu)缺點K近鄰算法具有簡單、直觀和易于實現(xiàn)的優(yōu)點，能夠處理非線性關系的數(shù)據(jù)和不平衡數(shù)據(jù)集。但是，它對訓練數(shù)據(jù)集的規(guī)模和特征維度敏感，計算量大且容易受到噪聲數(shù)據(jù)的影響。K近鄰算法支持向量機（SVM）是一種基于統(tǒng)計學習理論的分類算法，通過尋找一個最優(yōu)超平面來將不同類別的樣本分開，并使得兩類樣本之間的間隔最大。支持向量機分類過程包括線性可分支持向量機、線性支持向量機和非線性支持向量機三種情況。其中，線性可分支持向量機適用于線性可分的數(shù)據(jù)集；線性支持向量機通過引入松弛變量來處理線性不可分的數(shù)據(jù)集；非線性支持向量機通過核函數(shù)將低維空間中的數(shù)據(jù)映射到高維空間中進行處理。支持向量機算法具有優(yōu)秀的泛化能力和高維數(shù)據(jù)處理能力，能夠處理非線性關系的數(shù)據(jù)和不平衡數(shù)據(jù)集。但是，它對參數(shù)和核函數(shù)的選擇敏感，需要花費大量時間進行調(diào)參和選擇合適的核函數(shù)。支持向量機基本概念支持向量機分類過程支持向量機優(yōu)缺點支持向量機算法特征選擇與降維方法03

特征選擇方法Filter方法通過統(tǒng)計測試選擇特征，如卡方檢驗、信息增益等。Wrapper方法通過子集搜索和模型性能評估選擇特征，如遞歸特征消除。Embedded方法在模型訓練過程中選擇特征，如L1正則化、決策樹等。通過線性變換降低數(shù)據(jù)維度，如主成分分析（PCA）、線性判別分析（LDA）等。線性降維方法通過非線性變換降低數(shù)據(jù)維度，如核主成分分析（KPCA）、t-SNE等。非線性降維方法降維方法使用詞袋模型、TF-IDF、Word2Vec等方法提取文本特征。文本特征提取圖像特征提取語音特征提取使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）等深度學習方法提取圖像特征。使用梅爾頻率倒譜系數(shù)（MFCC）、線性預測編碼（LPC）等方法提取語音特征。030201特征提取技巧模型評估與優(yōu)化策略04正確分類的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例，用于評估模型整體性能。準確率（Accuracy）真正例占預測為正例的樣本數(shù)的比例，用于評估模型預測正例的準確性。精確率（Precision）真正例占實際為正例的樣本數(shù)的比例，用于評估模型找出所有正例的能力。召回率（Recall）精確率和召回率的調(diào)和平均數(shù)，用于綜合評估模型性能。F1分數(shù)評估指標介紹通過對原始特征進行變換、組合、選擇等操作，提取出對模型訓練更有用的特征。特征工程將多個基模型進行組合，得到一個更強大的模型，如隨機森林、梯度提升樹等。模型集成利用神經(jīng)網(wǎng)絡模型自動提取特征并進行分類，可通過增加網(wǎng)絡深度、改變激活函數(shù)等方式優(yōu)化模型。深度學習模型優(yōu)化策略探討通過遍歷所有可能的超參數(shù)組合，找到最優(yōu)的超參數(shù)組合。網(wǎng)格搜索在指定的超參數(shù)范圍內(nèi)隨機采樣，進行多次試驗以找到較優(yōu)的超參數(shù)組合。隨機搜索利用貝葉斯定理對目標函數(shù)進行建模，通過不斷更新先驗分布來找到最優(yōu)超參數(shù)組合。貝葉斯優(yōu)化將數(shù)據(jù)集分成多份，每次使用其中一份作為驗證集來評估模型性能，從而得到更準確的超參數(shù)評估結果。交叉驗證超參數(shù)調(diào)整技巧分享實戰(zhàn)案例：分類技術應用舉例05010405060302案例一：新聞分類描述：對新聞文章按照主題進行分類，如政治、經(jīng)濟、娛樂等。技術：使用自然語言處理技術，如詞袋模型、TF-IDF、文本向量化等，結合分類算法如樸素貝葉斯、支持向量機等進行分類。案例二：情感分析描述：對文本進行情感傾向性分析，如正面、負面或中性。技術：使用情感詞典、深度學習模型等方法進行情感分析。文本分類案例案例一：人臉識別描述：從圖像中識別出人臉，并進行身份驗證或表情識別等。技術：使用人臉檢測算法（如MTCNN）、特征提?。ㄈ鏞penFace、FaceNet）和分類器（如SVM、神經(jīng)網(wǎng)絡）進行人臉識別。案例二：物體識別描述：從圖像中識別出特定物體，如貓、狗、汽車等。技術：使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）進行特征提取和分類，常見模型包括VGG、ResNet、MobileNet等。圖像識別案例要點三案例一電商商品推薦要點一要點二描述根據(jù)用戶歷史行為和興趣，為用戶推薦相關商品。技術使用協(xié)同過濾、內(nèi)容推薦、深度學習等方法進行商品推薦。協(xié)同過濾包括基于用戶的協(xié)同過濾和基于物品的協(xié)同過濾；內(nèi)容推薦則通過分析商品屬性和用戶興趣進行推薦；深度學習模型如RNN、CNN等也可用于推薦系統(tǒng)。要點三推薦系統(tǒng)案例案例二：音樂推薦描述：根據(jù)用戶聽歌歷史和偏好，為用戶推薦相似風格或喜好的音樂。技術：使用音頻特征提取技術（如MFCC）、協(xié)同過濾、深度學習等方法進行音樂推薦。推薦系統(tǒng)案例總結與展望06本課程詳細介紹了分類技術的基本概念、原理、方法及應用，包括決策樹、支持向量機、樸素貝葉斯、K近鄰等常用分類算法。課程核心內(nèi)容概述重點講解了分類算法的原理、優(yōu)缺點、適用場景及性能評估方法，同時介紹了數(shù)據(jù)預處理、特征選擇等關鍵技術。關鍵知識點總結通過多個案例分析了分類技術在不同領域的應用，分享了實際項目中的經(jīng)驗教訓和最佳實踐。案例分析與實踐經(jīng)驗分享課程回顧與總結未來發(fā)展趨勢預測隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的