《機(jī)器學(xué)習(xí)入門課件》-2024鮮版

《機(jī)器學(xué)習(xí)入門課件》12024/3/27目錄CONTENTS機(jī)器學(xué)習(xí)概述機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識監(jiān)督學(xué)習(xí)算法無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法深度學(xué)習(xí)算法機(jī)器學(xué)習(xí)實踐與應(yīng)用22024/3/2701機(jī)器學(xué)習(xí)概述32024/3/27機(jī)器學(xué)習(xí)是一門跨學(xué)科的學(xué)科，它使用計算機(jī)模擬或?qū)崿F(xiàn)人類學(xué)習(xí)行為，通過不斷地獲取新的知識和技能，重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)，從而提高自身的性能。機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個重要分支，其目標(biāo)是讓計算機(jī)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，并利用經(jīng)驗來改善自身的性能，而不需要進(jìn)行明確的編程。機(jī)器學(xué)習(xí)的主要任務(wù)是指導(dǎo)計算機(jī)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，然后利用經(jīng)驗來提高自身的性能，從而完成一些復(fù)雜的任務(wù)，如預(yù)測、分類、聚類、異常檢測等。機(jī)器學(xué)習(xí)的定義42024/3/27到了20世紀(jì)80年代，機(jī)器學(xué)習(xí)開始蓬勃發(fā)展，出現(xiàn)了許多經(jīng)典的算法和模型，如決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等。進(jìn)入21世紀(jì)后，隨著大數(shù)據(jù)時代的到來和計算能力的提升，機(jī)器學(xué)習(xí)得到了更廣泛的應(yīng)用和發(fā)展，深度學(xué)習(xí)等復(fù)雜模型也相繼被提出和應(yīng)用。機(jī)器學(xué)習(xí)的歷史可以追溯到20世紀(jì)50年代，當(dāng)時主要研究的是基于符號邏輯的推理和證明。機(jī)器學(xué)習(xí)的歷史與發(fā)展52024/3/2701020304計算機(jī)視覺自然語言處理智能推薦金融風(fēng)控機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用領(lǐng)域機(jī)器學(xué)習(xí)在計算機(jī)視覺領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用，如圖像分類、目標(biāo)檢測、人臉識別等。自然語言處理是機(jī)器學(xué)習(xí)的另一個重要應(yīng)用領(lǐng)域，包括文本分類、情感分析、機(jī)器翻譯等。在金融領(lǐng)域，機(jī)器學(xué)習(xí)可以幫助銀行和金融機(jī)構(gòu)進(jìn)行風(fēng)險評估和信用評級，提高風(fēng)控水平。機(jī)器學(xué)習(xí)也被廣泛應(yīng)用于智能推薦系統(tǒng)，如電商平臺的商品推薦、音樂和視頻平臺的個性化推薦等。62024/3/2702機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識72024/3/27監(jiān)督學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)帶有標(biāo)簽的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。無監(jiān)督學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)無標(biāo)簽的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)類型與數(shù)據(jù)預(yù)處理82024/3/27半監(jiān)督學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)：部分帶有標(biāo)簽的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)類型與數(shù)據(jù)預(yù)處理92024/3/27數(shù)據(jù)清洗處理缺失值和異常值。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。數(shù)據(jù)類型與數(shù)據(jù)預(yù)處理102024/3/27將分類變量轉(zhuǎn)換為數(shù)值型變量。數(shù)據(jù)編碼將數(shù)據(jù)集分割為訓(xùn)練集、驗證集和測試集。數(shù)據(jù)分割數(shù)據(jù)類型與數(shù)據(jù)預(yù)處理112024/3/27通過統(tǒng)計指標(biāo)評估特征的重要性。過濾法在模型訓(xùn)練過程中進(jìn)行特征選擇。嵌入法特征選擇與特征工程122024/3/27包裝法：通過搜索特征子集的方式選擇最優(yōu)特征組合。$item2_c{單擊此處添加正文，文字是您思想的提煉，為了最終呈現(xiàn)發(fā)布的良好效果單擊此處添加正文單擊此處添加正文，文字是您思想的提煉，為了最終呈現(xiàn)發(fā)布的良好效果單擊此處添加正文單擊此處添加正文，文字是一二三四五六七八九十一二三四五六七八九十一二三四五六七八九十一二三四五六七八九十一二三四五六七八九十單擊此處添加正文單擊此處添加正文，文字是您思想的提煉，為了最終呈現(xiàn)發(fā)布的良好效果單擊此處添加正文單擊此處添加正文，文字是您思想的提煉，為了最終呈現(xiàn)發(fā)布的良好效果單擊此處添加正文單擊5*48}特征選擇與特征工程132024/3/27從原始數(shù)據(jù)中提取有意義的特征。特征提取特征創(chuàng)造特征變換結(jié)合現(xiàn)有特征創(chuàng)造新的特征。對特征進(jìn)行非線性變換以改善模型性能。030201特征選擇與特征工程142024/3/27模型評估指標(biāo)準(zhǔn)確率、精確率、召回率和F1分?jǐn)?shù)等分類指標(biāo)。均方誤差、均方根誤差和R方值等回歸指標(biāo)。模型評估與優(yōu)化152024/3/27通過網(wǎng)格搜索、隨機(jī)搜索或貝葉斯優(yōu)化等方法尋找最優(yōu)超參數(shù)組合。超參數(shù)調(diào)整通過結(jié)合多個模型的預(yù)測結(jié)果提高模型性能。集成學(xué)習(xí)構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型以處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和模式。深度學(xué)習(xí)模型評估與優(yōu)化162024/3/2703監(jiān)督學(xué)習(xí)算法172024/3/27線性回歸一種用于預(yù)測連續(xù)數(shù)值型輸出的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，通過擬合一個線性模型來最小化預(yù)測值與真實值之間的誤差。雖然名為“回歸”，但實際上是一種分類算法。通過邏輯函數(shù)將線性回歸的輸出映射到(0,1)之間，從而得到樣本點屬于某一類別的概率。兩者都基于線性模型進(jìn)行預(yù)測，但邏輯回歸通過邏輯函數(shù)進(jìn)行了非線性變換，使得輸出具有概率意義。此外，線性回歸通常用于回歸問題，而邏輯回歸則用于分類問題。邏輯回歸線性回歸與邏輯回歸的異同線性回歸與邏輯回歸182024/3/27SVM分類01一種基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論的分類算法，旨在找到一個超平面來最大化不同類別之間的間隔，從而實現(xiàn)分類。SVM回歸02與SVM分類類似，但目標(biāo)是最小化預(yù)測值與真實值之間的誤差，同時保持超平面的平坦度。核函數(shù)03為了解決非線性問題，SVM引入了核函數(shù)的概念。核函數(shù)可以將原始特征空間映射到一個更高維的空間，從而在這個新空間中實現(xiàn)線性可分。支持向量機(jī)（SVM）192024/3/27決策樹一種易于理解和實現(xiàn)的分類與回歸算法。通過遞歸地劃分?jǐn)?shù)據(jù)集來構(gòu)建一棵樹形結(jié)構(gòu)，每個內(nèi)部節(jié)點表示一個特征屬性上的判斷條件，每個分支代表一個可能的屬性值，每個葉節(jié)點表示一個類別或數(shù)值型輸出。隨機(jī)森林一種基于決策樹的集成學(xué)習(xí)算法。通過構(gòu)建多個決策樹并結(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)建每棵樹時采用了隨機(jī)抽樣的方法，使得每棵樹之間具有一定的差異性，從而降低了過擬合的風(fēng)險。決策樹與隨機(jī)森林的優(yōu)缺點決策樹具有直觀易懂、可解釋性強(qiáng)的優(yōu)點，但容易過擬合；而隨機(jī)森林通過集成多個決策樹來提高泛化能力，降低了過擬合的風(fēng)險，但相應(yīng)地也增加了模型的復(fù)雜度和計算成本。決策樹與隨機(jī)森林202024/3/2704無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法212024/3/27K-means聚類層次聚類DBSCAN聚類聚類分析通過迭代將數(shù)據(jù)劃分為K個簇，使得同一簇內(nèi)數(shù)據(jù)盡可能相似，不同簇間數(shù)據(jù)盡可能不同。通過計算數(shù)據(jù)點間的相似度，構(gòu)建聚類樹，將數(shù)據(jù)點逐層歸并到不同的簇中?；诿芏鹊木垲惙椒ǎ軌虬l(fā)現(xiàn)任意形狀的簇，且對噪聲數(shù)據(jù)具有魯棒性。222024/3/2703自編碼器利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼和解碼，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的低維表示。01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。02t-SNE一種非線性降維技術(shù)，能夠?qū)⒏呔S數(shù)據(jù)映射到二維平面上，同時保持?jǐn)?shù)據(jù)間的局部關(guān)系。降維技術(shù)232024/3/271234基于統(tǒng)計的異常檢測基于密度的異常檢測基于距離的異常檢測基于集成方法的異常檢測異常檢測通過假設(shè)數(shù)據(jù)服從某種分布，根據(jù)分布的參數(shù)確定數(shù)據(jù)的異常程度。計算數(shù)據(jù)點與其他點的距離，將距離較遠(yuǎn)的點視為異常點。根據(jù)數(shù)據(jù)點周圍的密度判斷異常，密度較低的區(qū)域中的點被認(rèn)為是異常點。結(jié)合多種異常檢測算法的結(jié)果，提高檢測的準(zhǔn)確性和魯棒性。242024/3/2705深度學(xué)習(xí)算法252024/3/27介紹神經(jīng)元的基本結(jié)構(gòu)和工作原理，包括輸入、權(quán)重、偏置、激活函數(shù)等概念。神經(jīng)元模型講解多層感知機(jī)（MLP）的結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練過程，包括前向傳播和反向傳播算法。多層感知機(jī)介紹常用的激活函數(shù)，如Sigmoid、Tanh、ReLU等，并分析它們的優(yōu)缺點。激活函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)262024/3/27

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）卷積層講解卷積層的工作原理和實現(xiàn)方式，包括卷積核、步長、填充等概念。池化層介紹池化層的作用和實現(xiàn)方式，包括最大池化、平均池化等。經(jīng)典CNN模型介紹經(jīng)典的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，如LeNet-5、AlexNet、VGG等，并分析它們的結(jié)構(gòu)和特點。272024/3/27長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）介紹LSTM的原理和實現(xiàn)方式，包括門控機(jī)制、記憶單元等概念，并分析其在處理序列數(shù)據(jù)中的優(yōu)勢。經(jīng)典RNN模型介紹經(jīng)典的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，如RNN、LSTM、GRU等，并分析它們的結(jié)構(gòu)和應(yīng)用場景。RNN基本原理講解RNN的基本原理和結(jié)構(gòu)，包括循環(huán)神經(jīng)元的輸入、輸出和狀態(tài)更新過程。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）282024/3/2706機(jī)器學(xué)習(xí)實踐與應(yīng)用292024/3/27數(shù)據(jù)集獲取從公開數(shù)據(jù)集、競賽數(shù)據(jù)集、企業(yè)數(shù)據(jù)集等渠道獲取數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)預(yù)處理包括數(shù)據(jù)清洗、特征提取、特征轉(zhuǎn)換等步驟，以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。數(shù)據(jù)劃分將數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集、驗證集和測試集，以便評估模型性能。數(shù)據(jù)集獲取與處理302024/3/27模型訓(xùn)練0102030405根據(jù)任務(wù)類型和數(shù)據(jù)特點選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。初始化模型參數(shù)，如學(xué)習(xí)率、正則化系數(shù)等。使用驗證集評估模型性能，如準(zhǔn)確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)等。使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行訓(xùn)練，調(diào)整模型參數(shù)以最小化損失函數(shù)。根據(jù)評估結(jié)果調(diào)整模型參數(shù)或嘗試其他模型，以優(yōu)化模型性能。模型訓(xùn)練與調(diào)優(yōu)參數(shù)設(shè)置模型選擇模型調(diào)優(yōu)