機器學習周志華課件

機器學習周志華ppt課件機器學習概述機器學習算法機器學習實踐機器學習進階機器學習未來趨勢附錄與參考文獻目錄CONTENTS01機器學習概述機器學習是一門人工智能的科學，該領(lǐng)域的主要研究對象是人工智能，特別是如何在經(jīng)驗學習中改善具體算法的性能。機器學習定義根據(jù)學習方式的不同，機器學習可以分為監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習、半監(jiān)督學習和強化學習等。機器學習分類定義與分類01人工智能的啟蒙源于上世紀50年代，當時科學家們開始研究如何讓計算機像人一樣思考。啟蒙階段02到了80年代，隨著計算機性能的提高，機器學習開始得到廣泛應用。成長階段03近年來，隨著大數(shù)據(jù)和云計算技術(shù)的發(fā)展，機器學習在各個領(lǐng)域都取得了顯著的成果。繁榮階段發(fā)展歷程機器學習被廣泛應用于風險評估、信用評分、股票預測等。金融領(lǐng)域醫(yī)療領(lǐng)域自動駕駛機器學習可以幫助醫(yī)生進行疾病診斷和治療方案的制定。通過機器學習技術(shù)，自動駕駛汽車能夠識別交通標志和障礙物并進行決策。030201應用場景02機器學習算法一種簡單但非常強大的機器學習算法，用于解決回歸問題。線性回歸是一種預測連續(xù)值的機器學習算法，通過擬合一個最佳擬合線來預測結(jié)果。它是最基本的回歸分析形式，通常用于預測連續(xù)值。線性回歸詳細描述總結(jié)詞一種基于間隔最大化的分類算法，可以用于解決二分類問題?？偨Y(jié)詞支持向量機（SVM）是一種二分類算法，它通過找到一個超平面，將不同類別的數(shù)據(jù)分隔開，來實現(xiàn)分類。SVM的主要思想是間隔最大化，即在間隔最大的位置進行分類。詳細描述支持向量機總結(jié)詞決策樹是一種樹形結(jié)構(gòu)的分類模型，隨機森林是由多個決策樹組成的集成學習算法。要點一要點二詳細描述決策樹是一種樹形結(jié)構(gòu)的分類模型，它通過將數(shù)據(jù)集劃分為不同的子集來進行分類。決策樹的每個內(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（或類分布）。隨機森林是由多個決策樹組成的集成學習算法，每個決策樹都是在不同的數(shù)據(jù)子集上訓練得到的，然后通過投票或平均值來進行分類。決策樹與隨機森林總結(jié)詞神經(jīng)網(wǎng)絡是一種模擬人腦神經(jīng)元連接方式的計算模型，深度學習是神經(jīng)網(wǎng)絡的一種分支，通常用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。詳細描述神經(jīng)網(wǎng)絡是一種模擬人腦神經(jīng)元連接方式的計算模型，它由多個神經(jīng)元組成，每個神經(jīng)元接收輸入信號并產(chǎn)生輸出信號。深度學習是神經(jīng)網(wǎng)絡的一種分支，通常用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。深度學習模型通常由多個層次的神經(jīng)元組成，每個層次的神經(jīng)元都通過權(quán)重連接在一起，形成一個復雜的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)。深度學習模型可以處理圖像、語音、自然語言等不同類型的數(shù)據(jù)，并且在很多領(lǐng)域都取得了顯著的成果。神經(jīng)網(wǎng)絡與深度學習03機器學習實踐去除重復、錯誤、異常值等。清理數(shù)據(jù)選擇與任務相關(guān)或具有預測能力的特征。特征選擇將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為更易處理的形式，如歸一化、標準化等。特征工程通過增強、生成等方式增加數(shù)據(jù)量。擴充數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)預處理選擇模型根據(jù)任務類型和數(shù)據(jù)特性選擇合適的模型。模型參數(shù)設(shè)置調(diào)整模型參數(shù)以優(yōu)化性能。模型復雜度控制避免過擬合，考慮使用正則化、Dropout等技術(shù)。模型評估使用交叉驗證等方法評估模型性能。模型選擇與調(diào)參評估指標選擇通過誤差分析、ROC曲線等評估模型性能。模型性能分析優(yōu)化策略模型解釋性01020403考慮模型的解釋性，使用可解釋模型如決策樹等。根據(jù)任務類型選擇合適的評估指標。嘗試不同的優(yōu)化策略，如集成學習、深度學習等。模型評估與優(yōu)化使用正則化、Dropout等技術(shù)防止過擬合。過擬合防止選擇合適的模型和參數(shù)設(shè)置，增加特征和數(shù)據(jù)量等。欠擬合防止在驗證集上過早停止訓練以避免過擬合。早期停止使用交叉驗證評估模型性能，避免過擬合和欠擬合。交叉驗證防止過擬合與欠擬合04機器學習進階123正則化是一種用于防止過擬合的技術(shù)，通過在損失函數(shù)中添加一個額外的項來懲罰模型的復雜性。正則化L1范數(shù)是指向量中各個元素絕對值之和，使用L1范數(shù)作為正則項可以使得模型更加稀疏。L1范數(shù)最小化L2范數(shù)是指向量中各個元素平方的和，使用L2范數(shù)作為正則項可以使得模型更加平滑。L2范數(shù)最小化正則化與L1/L2范數(shù)最小化損失函數(shù)損失函數(shù)是用于衡量模型預測結(jié)果與實際結(jié)果之間差距的函數(shù)，不同的任務需要選擇不同的損失函數(shù)。優(yōu)化算法選擇優(yōu)化算法是用于找到最小化損失函數(shù)的參數(shù)值，常用的優(yōu)化算法有梯度下降法、牛頓法、共軛梯度法等。損失函數(shù)與優(yōu)化算法選擇過擬合是指模型在訓練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很好，但在測試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)較差的現(xiàn)象。過擬合欠擬合過擬合解決方法欠擬合解決方法欠擬合是指模型在訓練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)都不好的現(xiàn)象。使用正則化、增加訓練數(shù)據(jù)、減少模型復雜度等方法可以緩解過擬合問題。增加模型復雜度、增加特征、減少正則化等方法可以緩解欠擬合問題。過擬合與欠擬合的解決方法特征選擇特征選擇是指從原始特征中選擇出對于預測任務最有用的特征，常用的特征選擇方法有過濾式、包裝式和嵌入式等。特征工程特征工程是指通過對原始特征進行變換或者組合來生成新的特征，常用的特征工程方法有離散化、歸一化、特征構(gòu)造等。特征選擇與特征工程05機器學習未來趨勢模型泛化能力提升隨著深度學習技術(shù)的不斷發(fā)展，模型的結(jié)構(gòu)和參數(shù)將更加復雜，從而提高模型的泛化能力，使其能夠更好地適應各種任務和場景。模型自適應學習能力增強未來深度學習將更加注重模型的自適應學習能力，即讓模型能夠根據(jù)不同的輸入數(shù)據(jù)自動調(diào)整其結(jié)構(gòu)和參數(shù)，從而更好地適應各種不同的數(shù)據(jù)分布和特征?？珙I(lǐng)域知識轉(zhuǎn)移隨著深度學習在各個領(lǐng)域的廣泛應用，不同領(lǐng)域之間的知識轉(zhuǎn)移將成為未來深度學習的一個重要研究方向，通過將一個領(lǐng)域的知識和經(jīng)驗應用于另一個領(lǐng)域，可以加速新任務的學習速度和提高模型的性能。深度學習的發(fā)展方向隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)隱私保護將成為越來越重要的問題。未來將有更多的技術(shù)和方法被應用于數(shù)據(jù)隱私保護，如差分隱私、同態(tài)加密等。數(shù)據(jù)隱私保護未來大數(shù)據(jù)和人工智能將更加注重數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策，即通過數(shù)據(jù)分析和挖掘來提供決策支持和優(yōu)化建議，從而提高企業(yè)的運營效率和競爭力。數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策未來人工智能將更加注重與人類的協(xié)同工作，即通過人工智能技術(shù)來輔助人類完成各種任務和工作，從而提高生產(chǎn)力和效率。人工智能與人類的協(xié)同大數(shù)據(jù)與人工智能的未來機器學習技術(shù)將在醫(yī)療健康領(lǐng)域發(fā)揮越來越重要的作用，如疾病診斷、藥物研發(fā)等。醫(yī)療健康機器學習技術(shù)將在金融領(lǐng)域發(fā)揮越來越重要的作用，如風險評估、投資策略等。金融機器學習技術(shù)將在智能交通領(lǐng)域發(fā)揮越來越重要的作用，如交通流量管理、智能駕駛等。智能交通機器學習在各領(lǐng)域的應用前景