機(jī)器學(xué)習(xí)算法的原理與實踐

機(jī)器學(xué)習(xí)算法的原理與實踐演講人：日期：目錄contents機(jī)器學(xué)習(xí)概述監(jiān)督學(xué)習(xí)算法無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法深度學(xué)習(xí)算法強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法機(jī)器學(xué)習(xí)實踐與應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)概述01機(jī)器學(xué)習(xí)是一種通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)自動發(fā)現(xiàn)規(guī)律，并應(yīng)用于新數(shù)據(jù)的算法和模型。定義從早期的符號學(xué)習(xí)到統(tǒng)計學(xué)習(xí)，再到深度學(xué)習(xí)，機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)歷了多個發(fā)展階段。發(fā)展歷程機(jī)器學(xué)習(xí)的定義與發(fā)展通過已知輸入和輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，以預(yù)測新數(shù)據(jù)的輸出。監(jiān)督學(xué)習(xí)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的內(nèi)在結(jié)構(gòu)和模式，如聚類、降維等。無監(jiān)督學(xué)習(xí)智能體通過與環(huán)境互動來學(xué)習(xí)最佳策略，以最大化累積獎勵。強(qiáng)化學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的主要任務(wù)圖像分類、目標(biāo)檢測、人臉識別等。機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用領(lǐng)域計算機(jī)視覺機(jī)器翻譯、情感分析、智能問答等。自然語言處理語音助手、語音轉(zhuǎn)文字等。語音識別個性化推薦、廣告投放等。推薦系統(tǒng)信用評分、股票預(yù)測等。金融領(lǐng)域疾病診斷、藥物研發(fā)等。醫(yī)療領(lǐng)域監(jiān)督學(xué)習(xí)算法02線性回歸是一種通過最小化預(yù)測值與實際值之間的平方誤差來擬合數(shù)據(jù)的算法。它假設(shè)目標(biāo)變量與輸入特征之間存在線性關(guān)系，并通過學(xué)習(xí)得到最佳擬合直線的參數(shù)。原理線性回歸可用于預(yù)測連續(xù)的目標(biāo)變量，如房價、銷售額等。在訓(xùn)練過程中，算法會根據(jù)輸入特征和對應(yīng)的目標(biāo)值學(xué)習(xí)到一組最優(yōu)的參數(shù)，使得預(yù)測值與實際值的誤差最小。實踐線性回歸原理邏輯回歸是一種用于解決二分類問題的算法，它通過sigmoid函數(shù)將線性回歸的輸出映射到[0,1]區(qū)間，表示樣本屬于正類的概率。邏輯回歸使用最大似然估計來求解模型參數(shù)。實踐邏輯回歸可用于預(yù)測離散的目標(biāo)變量，如是否患病、是否購買等。在訓(xùn)練過程中，算法會根據(jù)輸入特征和對應(yīng)的目標(biāo)值學(xué)習(xí)到一組最優(yōu)的參數(shù)，使得模型對正類和負(fù)類的區(qū)分能力最強(qiáng)。邏輯回歸原理支持向量機(jī)（SVM）是一種二分類模型，它的基本模型是定義在特征空間上的間隔最大的線性分類器。SVM通過核函數(shù)將數(shù)據(jù)映射到高維空間，并在高維空間中尋找最優(yōu)超平面進(jìn)行分類。實踐SVM可用于解決各種分類和回歸問題，如圖像識別、文本分類等。在訓(xùn)練過程中，算法會根據(jù)輸入特征和對應(yīng)的目標(biāo)值學(xué)習(xí)到一組最優(yōu)的參數(shù)和核函數(shù)，使得模型在訓(xùn)練集和測試集上的性能最優(yōu)。支持向量機(jī)決策樹是一種基于樹形結(jié)構(gòu)的分類與回歸算法，它通過遞歸地選擇最優(yōu)特征進(jìn)行劃分來構(gòu)建決策樹。隨機(jī)森林是一種基于決策樹的集成學(xué)習(xí)算法，它通過構(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。原理決策樹和隨機(jī)森林可用于解決各種分類和回歸問題，如信用評分、醫(yī)療診斷等。在訓(xùn)練過程中，算法會根據(jù)輸入特征和對應(yīng)的目標(biāo)值學(xué)習(xí)到一組最優(yōu)的決策樹或隨機(jī)森林模型，使得模型在訓(xùn)練集和測試集上的性能最優(yōu)。實踐決策樹與隨機(jī)森林無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法0303DBSCAN聚類基于密度的聚類方法，能夠發(fā)現(xiàn)任意形狀的簇，且對噪聲數(shù)據(jù)具有較強(qiáng)的魯棒性。01K-means聚類通過迭代將數(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。02層次聚類通過構(gòu)建聚類層次結(jié)構(gòu)（樹狀圖）對數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類，可以根據(jù)需要選擇不同層次的聚類結(jié)果。聚類分析t-SNE一種非線性降維方法，適用于高維數(shù)據(jù)的可視化，能夠保留數(shù)據(jù)的局部結(jié)構(gòu)。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，通過學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的低維表示實現(xiàn)降維。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，實現(xiàn)降維。降維技術(shù)異常檢測通過計算數(shù)據(jù)點(diǎn)的局部密度偏差來檢測異常，適用于密度不均勻的數(shù)據(jù)集。局部異常因子（LocalOutlierFacto…通過訓(xùn)練一個超平面將數(shù)據(jù)與原點(diǎn)分開，實現(xiàn)異常檢測。一類支持向量機(jī)（One-classSVM）通過構(gòu)建多棵孤立樹對數(shù)據(jù)進(jìn)行異常檢測，異常數(shù)據(jù)在孤立樹中的路徑長度較短。孤立森林（IsolationForest）深度學(xué)習(xí)算法04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。神經(jīng)元模型引入非線性因素，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習(xí)和模擬復(fù)雜的非線性關(guān)系。激活函數(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)果的過程。前向傳播根據(jù)輸出結(jié)果與真實值之間的誤差，反向調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的過程。反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)卷積層池化層全連接層經(jīng)典模型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過卷積操作提取輸入數(shù)據(jù)的局部特征，實現(xiàn)特征的自動提取和降維。將卷積層和池化層提取的特征進(jìn)行整合，輸出最終的分類或回歸結(jié)果。對卷積層輸出的特征圖進(jìn)行降采樣，減少數(shù)據(jù)維度和計算量，同時保留重要特征。LeNet-5、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet等。具有記憶功能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元，能夠處理序列數(shù)據(jù)和時序信息。循環(huán)神經(jīng)單元解決循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)長期依賴問題的一種改進(jìn)模型，通過引入門控機(jī)制控制信息的傳遞和遺忘。長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）簡化LSTM模型的一種變體，具有較少的參數(shù)和較快的訓(xùn)練速度。門控循環(huán)單元（GRU）自然語言處理、語音識別、機(jī)器翻譯、情感分析等。經(jīng)典應(yīng)用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ABCD生成器與判別器生成對抗網(wǎng)絡(luò)由生成器和判別器兩部分組成，生成器負(fù)責(zé)生成偽造數(shù)據(jù)，判別器負(fù)責(zé)判斷數(shù)據(jù)真?zhèn)?。?jīng)典模型DCGAN、WGAN、CycleGAN、StyleGAN等。應(yīng)用領(lǐng)域圖像生成、圖像修復(fù)、超分辨率重建、風(fēng)格遷移等。對抗訓(xùn)練生成器和判別器通過不斷對抗訓(xùn)練，提高生成器的偽造能力和判別器的判別能力，最終達(dá)到納什均衡狀態(tài)。生成對抗網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法05描述環(huán)境的當(dāng)前狀態(tài)以及狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)移概率。狀態(tài)與狀態(tài)轉(zhuǎn)移智能體在環(huán)境中可執(zhí)行的動作以及執(zhí)行動作后獲得的獎勵。動作與獎勵智能體的行為策略，以及衡量策略好壞的價值函數(shù)。策略與價值函數(shù)馬爾可夫決策過程Q值表記錄每個狀態(tài)動作對的價值，用于指導(dǎo)智能體的決策。貝爾曼方程描述Q值表的更新方式，通過迭代計算逼近最優(yōu)Q值。ε-貪婪策略在探索和利用之間取得平衡，既保證智能體能夠探索未知狀態(tài)，又能夠利用已知信息獲得最大獎勵。Q-learning算法使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表示策略，輸出動作的概率分布。策略表示目標(biāo)函數(shù)梯度計算蒙特卡洛方法定義策略的目標(biāo)函數(shù)，通常使用期望總獎勵作為優(yōu)化目標(biāo)。計算目標(biāo)函數(shù)對策略參數(shù)的梯度，用于更新策略。通過采樣軌跡的方式估計目標(biāo)函數(shù)的梯度。策略梯度方法Actor網(wǎng)絡(luò)負(fù)責(zé)評估當(dāng)前策略的價值函數(shù)，即價值部分。Critic網(wǎng)絡(luò)損失函數(shù)訓(xùn)練過程01020403交替進(jìn)行Actor和Critic的訓(xùn)練，不斷更新網(wǎng)絡(luò)參數(shù)以優(yōu)化策略。負(fù)責(zé)輸出動作的概率分布，即策略部分。定義Actor和Critic的損失函數(shù)，用于指導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。Actor-Critic方法機(jī)器學(xué)習(xí)實踐與應(yīng)用06數(shù)據(jù)清洗去除重復(fù)、缺失、異常值等數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換歸一化、標(biāo)準(zhǔn)化、離散化等特征提取文本、圖像、語音等數(shù)據(jù)的特征提取特征選擇過濾式、包裹式、嵌入式等方法數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征工程模型選擇與評估方法線性回歸、邏輯回歸、決策樹、隨機(jī)森林、支持向量機(jī)等模型選擇k折交叉驗證、留一交叉驗證等交叉驗證網(wǎng)格搜索、隨機(jī)搜索、貝葉斯優(yōu)化等模型調(diào)優(yōu)準(zhǔn)確率、精確率、召回率、F1值、ROC曲線等評估指標(biāo)超參數(shù)類型學(xué)習(xí)率、正則化參數(shù)、樹的深度等調(diào)整方法手動調(diào)整、網(wǎng)格搜索、隨機(jī)搜索、自動調(diào)參等優(yōu)化技巧早停法、學(xué)習(xí)率衰減、集成方法等超參數(shù)調(diào)整與優(yōu)化技巧情感分析、機(jī)器翻譯、智能問答等自然語言處理圖像分類