《機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)》課件

機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)機(jī)器學(xué)習(xí)是計算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域中的一個重要分支,它旨在通過算法和統(tǒng)計模型讓計算機(jī)系統(tǒng)能夠在沒有顯式編程的情況下,自動完成某些特定任務(wù)。這是一個跨學(xué)科的研究領(lǐng)域,融合了數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、人工智能等多個學(xué)科。什么是機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)驅(qū)動的算法機(jī)器學(xué)習(xí)是一種通過從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并做出預(yù)測的算法過程。自動優(yōu)化性能機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)能夠自動改進(jìn)其性能,隨著接收到更多數(shù)據(jù)而不斷提高。廣泛應(yīng)用領(lǐng)域機(jī)器學(xué)習(xí)在計算機(jī)視覺、自然語言處理、推薦系統(tǒng)等眾多領(lǐng)域有著廣泛應(yīng)用。提升人類決策機(jī)器學(xué)習(xí)可以幫助人類做出更加精準(zhǔn)和高效的決策。機(jī)器學(xué)習(xí)算法分類監(jiān)督學(xué)習(xí)通過給定的輸入和期望輸出來訓(xùn)練模型，學(xué)習(xí)預(yù)測新輸入的正確輸出。無監(jiān)督學(xué)習(xí)無需標(biāo)注數(shù)據(jù)，通過發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的內(nèi)在模式和結(jié)構(gòu)來學(xué)習(xí)。強(qiáng)化學(xué)習(xí)智能體通過與環(huán)境的互動，獲得激勵信號來學(xué)習(xí)最優(yōu)決策。半監(jiān)督學(xué)習(xí)結(jié)合有標(biāo)注和無標(biāo)注數(shù)據(jù)來訓(xùn)練模型，利用未標(biāo)注數(shù)據(jù)提高性能。監(jiān)督學(xué)習(xí)監(jiān)督學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)中最常用和最成熟的一種算法,通過訓(xùn)練使用標(biāo)注的數(shù)據(jù)來預(yù)測輸出。它可以解決分類和回歸等常見的機(jī)器學(xué)習(xí)問題?；貧w算法線性回歸線性回歸是最基礎(chǔ)的回歸算法之一，用于預(yù)測連續(xù)型數(shù)值變量。它通過找到變量之間的最佳擬合線來做出預(yù)測。多元回歸與線性回歸類似，但可以處理多個輸入變量。通過尋找多個變量的最佳組合來預(yù)測目標(biāo)變量。嶺回歸解決線性回歸容易過擬合的問題。通過添加懲罰項來縮小回歸系數(shù)，提高模型泛化性能。Lasso回歸和嶺回歸類似，但使用L1正則化來實(shí)現(xiàn)特征選擇?？梢宰詣觿h除不重要的特征。分類算法邏輯回歸邏輯回歸是一種常用的分類算法,能夠?qū)⑤斎胩卣饔成涞礁怕瘦敵?從而對新樣本進(jìn)行分類預(yù)測。決策樹決策樹是一種基于樹狀結(jié)構(gòu)的分類算法,通過建立規(guī)則樹來進(jìn)行分類和預(yù)測。它具有可解釋性強(qiáng)的特點(diǎn)。支持向量機(jī)支持向量機(jī)是一種基于邊界劃分的分類算法,通過尋找最優(yōu)分割超平面來實(shí)現(xiàn)高效分類。它對噪音數(shù)據(jù)具有較強(qiáng)的容忍度。無監(jiān)督學(xué)習(xí)無監(jiān)督學(xué)習(xí)是一類數(shù)據(jù)挖掘和信息提取技術(shù),能從未標(biāo)注的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱藏的模式和結(jié)構(gòu)。這類算法不需要人工標(biāo)注訓(xùn)練數(shù)據(jù),通過分析數(shù)據(jù)的內(nèi)部特征自動尋找數(shù)據(jù)間的潛在關(guān)系。聚類算法無監(jiān)督學(xué)習(xí)聚類算法屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí),它根據(jù)樣本的相似性將數(shù)據(jù)劃分到不同的簇中,無需預(yù)先標(biāo)記樣本。發(fā)現(xiàn)隱藏模式聚類能夠自動發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的內(nèi)在結(jié)構(gòu)和潛在分組,從而幫助識別數(shù)據(jù)中未被發(fā)現(xiàn)的模式。多種算法選擇K-Means、層次聚類、DBSCAN等是常見的聚類算法,各有特點(diǎn)可以適用于不同場景。應(yīng)用廣泛聚類廣泛應(yīng)用于市場細(xì)分、異常檢測、推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域,幫助發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中有價值的洞見。降維算法主成分分析(PCA)通過線性變換將高維數(shù)據(jù)映射到低維空間,保留數(shù)據(jù)中最重要的信息。廣泛應(yīng)用于圖像處理、文本分析等領(lǐng)域。線性判別分析(LDA)尋找最佳投影方向,使類間距離最大化,類內(nèi)距離最小化。在分類任務(wù)中表現(xiàn)出色。t-SNE通過非線性映射將高維數(shù)據(jù)映射到二維或三維空間,保留原數(shù)據(jù)的局部結(jié)構(gòu)。適合于可視化高維數(shù)據(jù)。流形學(xué)習(xí)基于流形假設(shè),利用高維數(shù)據(jù)的幾何結(jié)構(gòu)進(jìn)行降維。能夠有效地捕捉數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)特征。強(qiáng)化學(xué)習(xí)強(qiáng)化學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種重要分支,它通過與環(huán)境的交互來學(xué)習(xí)最佳行為策略,從而達(dá)到最大化獎勵的目標(biāo)。與其他類型的機(jī)器學(xué)習(xí)不同,強(qiáng)化學(xué)習(xí)不需要預(yù)先標(biāo)注的訓(xùn)練數(shù)據(jù),而是通過試錯和反饋不斷優(yōu)化決策行為。機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)預(yù)處理清洗、填充和轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)是訓(xùn)練模型的基礎(chǔ)。確保數(shù)據(jù)質(zhì)量和格式滿足要求。特征工程選擇有效特征和構(gòu)建新特征可顯著提升模型性能。這需要深入理解數(shù)據(jù)和目標(biāo)。模型選擇根據(jù)問題類型和數(shù)據(jù)特點(diǎn)選擇合適的學(xué)習(xí)算法。比如線性回歸、決策樹或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。超參數(shù)調(diào)優(yōu)通過調(diào)整學(xué)習(xí)率、正則化強(qiáng)度等超參數(shù)來優(yōu)化模型性能,提高泛化能力。數(shù)據(jù)集劃分訓(xùn)練集用于訓(xùn)練模型的數(shù)據(jù)集,通常占總數(shù)據(jù)的70%-80%。模型在這部分?jǐn)?shù)據(jù)上學(xué)習(xí)并優(yōu)化參數(shù)。驗證集用于調(diào)整模型超參數(shù),監(jiān)測模型性能的數(shù)據(jù)集,通常占10%-20%。測試集用于最終評估模型性能的數(shù)據(jù)集,通常占10%。與訓(xùn)練和驗證集完全分離。特征工程數(shù)據(jù)預(yù)處理對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、填充缺失值、編碼等操作,以確保數(shù)據(jù)的完整性和一致性。特征選擇根據(jù)任務(wù)目標(biāo),選擇相關(guān)性高且不冗余的特征,提高模型的泛化能力。特征構(gòu)造通過組合、轉(zhuǎn)換原有特征,創(chuàng)造出新的更有意義的特征,增強(qiáng)模型的學(xué)習(xí)能力。特征縮放對不同量綱的特征進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化處理,確保各特征在同等范圍內(nèi)。模型評估1模型性能檢驗通過測試數(shù)據(jù)集評估模型在未知數(shù)據(jù)上的泛化能力。2性能指標(biāo)選擇根據(jù)問題類型選擇合適的指標(biāo),如準(zhǔn)確率、精確率、召回率等。3交叉驗證使用交叉驗證技術(shù)獲得更可靠的性能評估結(jié)果。4效果可視化利用混淆矩陣、ROC曲線等直觀展示模型性能。過擬合和欠擬合模型性能過擬合會導(dǎo)致模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)出色,但在測試集上性能急劇下降。欠擬合則意味著模型無法完全學(xué)習(xí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的潛在規(guī)律。誤差分析通過監(jiān)控訓(xùn)練誤差和驗證誤差的變化趨勢,可以及時發(fā)現(xiàn)并糾正過擬合或欠擬合的問題。緩解措施可以通過增加訓(xùn)練樣本、降低模型復(fù)雜度、正則化等方法來解決過擬合。而對于欠擬合,需要增加模型復(fù)雜度、優(yōu)化特征工程等。正則化技術(shù)L1和L2正則化L1正則化通過懲罰模型參數(shù)的絕對值來防止過擬合,L2正則化則通過懲罰參數(shù)平方值。這兩種方法都能增加模型的泛化能力。Dropout正則化Dropout正則化通過在訓(xùn)練過程中隨機(jī)忽略一部分神經(jīng)元,增加網(wǎng)絡(luò)對噪音和過擬合的魯棒性。數(shù)據(jù)增強(qiáng)數(shù)據(jù)增強(qiáng)通過對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行一些變換,如翻轉(zhuǎn)、縮放等,人工擴(kuò)充訓(xùn)練樣本,提高模型的泛化性能。梯度下降算法1迭代優(yōu)化梯度下降算法通過迭代地調(diào)整模型參數(shù),最小化目標(biāo)函數(shù),實(shí)現(xiàn)優(yōu)化。2導(dǎo)數(shù)指引方向算法根據(jù)參數(shù)的梯度方向,調(diào)整參數(shù)以降低目標(biāo)函數(shù)的值。3批量處理可以對全部數(shù)據(jù)進(jìn)行梯度計算,也可以采用小批量數(shù)據(jù)的隨機(jī)梯度下降。4學(xué)習(xí)率調(diào)整通過調(diào)整學(xué)習(xí)率,可以控制每次參數(shù)更新的步長,提高收斂速度。線性回歸線性預(yù)測線性回歸利用數(shù)據(jù)集中的自變量和因變量之間的線性關(guān)系做出預(yù)測。通過學(xué)習(xí)模型參數(shù)來擬合最佳的線性函數(shù)。最小二乘法線性回歸使用最小化殘差平方和的方法來確定模型參數(shù),使預(yù)測值與實(shí)際值之間的差異最小。特征工程在線性回歸中,選擇合適的特征對模型的性能影響很大。需要通過特征工程提取出最有效的特征。Logistic回歸二分類模型Logistic回歸是一種常用的二分類機(jī)器學(xué)習(xí)算法,用于預(yù)測目標(biāo)變量是"是"還是"否"。概率輸出Logistic回歸模型會輸出一個0到1之間的概率,表示樣本屬于正類的概率。線性組合Logistic回歸通過線性組合特征變量來預(yù)測目標(biāo)變量,并使用邏輯函數(shù)將結(jié)果轉(zhuǎn)換為概率。決策樹簡單易懂決策樹是一種簡單直觀的機(jī)器學(xué)習(xí)模型,通過構(gòu)建樹狀結(jié)構(gòu)對數(shù)據(jù)進(jìn)行逐步劃分和決策。它非常易于理解和解釋。高度靈活決策樹可以處理各種類型的數(shù)據(jù),并能夠自動捕捉變量之間的復(fù)雜關(guān)系,適用于分類和回歸等廣泛的機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)。魯棒性強(qiáng)決策樹對異常值和缺失數(shù)據(jù)都有很強(qiáng)的容忍能力,能夠在復(fù)雜的環(huán)境中保持穩(wěn)定的性能。特征選擇能力決策樹算法可以自動對特征進(jìn)行選擇和排序,幫助識別最關(guān)鍵的影響因素。隨機(jī)森林多模型融合隨機(jī)森林由多棵決策樹組成,通過隨機(jī)性和投票機(jī)制提高預(yù)測準(zhǔn)確性。決策樹組成每棵決策樹根據(jù)數(shù)據(jù)集的隨機(jī)子集和隨機(jī)特征子集進(jìn)行訓(xùn)練。算法特點(diǎn)隨機(jī)森林能夠有效處理高維度數(shù)據(jù),抗噪能力強(qiáng),不易過擬合。支持向量機(jī)基本原理支持向量機(jī)通過找到最佳分割超平面來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分類。它會選擇使兩類之間的間隔最大化的超平面作為決策邊界。核函數(shù)支持向量機(jī)可以應(yīng)用核函數(shù)將數(shù)據(jù)映射到更高維空間,從而能夠處理復(fù)雜的非線性問題。常用核函數(shù)有線性核、多項式核、高斯核等。優(yōu)勢支持向量機(jī)具有良好的泛化性能,能夠有效避免過擬合,對噪聲數(shù)據(jù)也有較強(qiáng)的魯棒性。同時,它可以處理高維數(shù)據(jù)。應(yīng)用支持向量機(jī)被廣泛應(yīng)用于圖像識別、自然語言處理、生物信息學(xué)等領(lǐng)域,是機(jī)器學(xué)習(xí)中的經(jīng)典算法之一。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)1靈感源于大腦結(jié)構(gòu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本建構(gòu)塊是人工神經(jīng)元,模擬人腦中神經(jīng)元之間的相互作用。2多層架構(gòu)實(shí)現(xiàn)復(fù)雜功能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由輸入層、隱藏層和輸出層組成,可以學(xué)習(xí)并執(zhí)行各種復(fù)雜的任務(wù)。3自動學(xué)習(xí)提取特征通過反復(fù)訓(xùn)練,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以自動從原始數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)和提取有意義的特征。4廣泛應(yīng)用于各領(lǐng)域神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像識別、自然語言處理、語音識別等領(lǐng)域都有非常成功的應(yīng)用。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多層結(jié)構(gòu)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由卷積層、池化層和全連接層組成的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。通過逐步提取特征實(shí)現(xiàn)更高層次的抽象。圖像處理卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像分類、物體檢測、語義分割等計算機(jī)視覺任務(wù)中表現(xiàn)出色。可以自動學(xué)習(xí)特征提取。廣泛應(yīng)用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不僅用于圖像處理,也在語音識別、自然語言處理等領(lǐng)域取得突破性進(jìn)展。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時間序列建模循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擅長處理時間序列數(shù)據(jù),可以捕捉數(shù)據(jù)之間的依賴關(guān)系。這使其在語音識別、機(jī)器翻譯等應(yīng)用中表現(xiàn)出色。長短期記憶LSTM是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個變種,能夠?qū)W習(xí)長期和短期依賴,解決了標(biāo)準(zhǔn)RNN的"消失梯度"問題。循序漸進(jìn)學(xué)習(xí)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以按步逐層學(xué)習(xí)特征,這與人類學(xué)習(xí)的方式更為相似,更容易解釋和理解。應(yīng)用廣泛除了語音和翻譯,循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還可應(yīng)用于股票預(yù)測、機(jī)器人控制等領(lǐng)域。生成對抗網(wǎng)絡(luò)生成網(wǎng)絡(luò)通過學(xué)習(xí)真實(shí)數(shù)據(jù)分布生成相似的樣本。判別網(wǎng)絡(luò)判別生成樣本是否與真實(shí)數(shù)據(jù)相同。對抗訓(xùn)練兩個網(wǎng)絡(luò)相互競爭提升,最終生成逼真數(shù)據(jù)。生成對抗網(wǎng)絡(luò)由兩個相互競爭的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成-生成網(wǎng)絡(luò)和判別網(wǎng)絡(luò)。生成網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)從噪聲生成與真實(shí)數(shù)據(jù)分布相似的樣本,而判別網(wǎng)絡(luò)則試圖區(qū)分生成樣本與真實(shí)數(shù)據(jù)。兩個網(wǎng)絡(luò)通過對抗訓(xùn)練不斷提升,最終生成逼真的人工數(shù)據(jù)。K-Means聚類基本原理K-Means聚類是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法,它根據(jù)樣本的相似度將其劃分為K個聚類。它首先隨機(jī)選取K個樣本作為聚類中心,然后迭代地更新中心點(diǎn)和樣本的歸屬,直到收斂。算法步驟選擇聚類數(shù)K隨機(jī)初始化K個聚類中心計算每個樣本與各聚類中心的距離,將樣本分到最近的聚類計算每個聚類的新中心,迭代直到中心不再變化應(yīng)用場景K-Means算法應(yīng)用廣泛,常用于客戶細(xì)分、圖像分割、異常檢測等領(lǐng)域。它簡單高效,能夠快速發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式。主成分分析(PCA)降維1數(shù)據(jù)壓縮主成分分析通過尋找數(shù)據(jù)中最重要的特征,將高維數(shù)據(jù)壓縮到低維空間,去除冗余信息。2特征選擇PCA可以幫助選擇最重要的特征,提高模型性能,降低模型復(fù)雜度。3可視化將高維數(shù)據(jù)降到2D或3D空間后,可以更直觀地觀察數(shù)據(jù)分布和聚類情況。4正則化PCA可以作為一種正則化技術(shù),減少過擬合,提高模型的泛化能力。推薦系統(tǒng)應(yīng)用電子商務(wù)推薦系統(tǒng)可以根據(jù)用戶的瀏覽和購買歷史,為他們推薦相關(guān)商品,提高轉(zhuǎn)化率和銷售額。內(nèi)容推薦在視頻、音樂、新聞等內(nèi)容平臺,推薦系統(tǒng)可以個性化推薦用戶感興趣的內(nèi)容,增加用戶粘性。廣告投放推薦系統(tǒng)可以根據(jù)用戶畫像,將合適的廣告投放給目標(biāo)受眾,提高廣告的轉(zhuǎn)化率。社交網(wǎng)絡(luò)在社交網(wǎng)絡(luò)中,推薦系統(tǒng)可以推薦感興趣的好友、群組和內(nèi)容,增強(qiáng)用戶互動。自然語言處理應(yīng)用智能助手基于自然語言處理技術(shù)的智能語音助手可以理解人類語言并做出智能回應(yīng),廣泛應(yīng)用于日常生活中。機(jī)器翻譯自然語言處理可以實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量的機(jī)器翻譯,打破語言障礙,促進(jìn)國際交流合作。情感分析通過