機(jī)器學(xué)習(xí)初學(xué)者指南

機(jī)器學(xué)習(xí)初學(xué)者指南匯報(bào)人：XX2024-02-04目錄contents機(jī)器學(xué)習(xí)概述機(jī)器學(xué)習(xí)算法分類數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征工程常見(jiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)模型介紹模型評(píng)估與優(yōu)化策略模型部署與持續(xù)監(jiān)控CHAPTER01機(jī)器學(xué)習(xí)概述03重要事件如決策樹(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等算法的提出和改進(jìn)，以及大數(shù)據(jù)和計(jì)算力的提升對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展的影響。01定義機(jī)器學(xué)習(xí)是一門研究計(jì)算機(jī)如何從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并做出預(yù)測(cè)的學(xué)科。02發(fā)展歷程從20世紀(jì)50年代的符號(hào)學(xué)習(xí)到現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)的歷程，經(jīng)歷了多次技術(shù)革新和理論突破。定義與發(fā)展歷程機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用領(lǐng)域自然語(yǔ)言處理金融風(fēng)控文本分類、情感分析、機(jī)器翻譯等。信貸審批、反欺詐、客戶分群等。計(jì)算機(jī)視覺(jué)推薦系統(tǒng)醫(yī)療健康圖像識(shí)別、目標(biāo)檢測(cè)、人臉識(shí)別等。個(gè)性化推薦、廣告投放、電商推薦等。疾病預(yù)測(cè)、輔助診斷、藥物研發(fā)等。過(guò)擬合與欠擬合模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)過(guò)好或不足，導(dǎo)致在測(cè)試集上性能下降的現(xiàn)象。訓(xùn)練集與測(cè)試集用于訓(xùn)練模型和評(píng)估模型性能的數(shù)據(jù)集。標(biāo)簽樣本的預(yù)測(cè)目標(biāo)或結(jié)果，通常是監(jiān)督學(xué)習(xí)中的概念。模型機(jī)器學(xué)習(xí)算法從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)得到的預(yù)測(cè)函數(shù)或決策邊界。特征輸入數(shù)據(jù)中的屬性或變量，用于描述樣本的特點(diǎn)?；靖拍钆c術(shù)語(yǔ)解釋如缺失值、異常值、不平衡數(shù)據(jù)等。數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題如何解釋模型的預(yù)測(cè)結(jié)果和決策過(guò)程，提高模型的可信度和可理解性?？山忉屝詥?wèn)題如何選擇合適的算法和參數(shù)配置。模型選擇問(wèn)題如何調(diào)整模型參數(shù)以獲得更好的性能。調(diào)參與優(yōu)化問(wèn)題如何選擇合適的評(píng)估指標(biāo)來(lái)評(píng)估模型性能。評(píng)估指標(biāo)選擇問(wèn)題0201030405常見(jiàn)問(wèn)題及挑戰(zhàn)CHAPTER02機(jī)器學(xué)習(xí)算法分類監(jiān)督學(xué)習(xí)算法線性回歸用于預(yù)測(cè)連續(xù)數(shù)值型數(shù)據(jù)，通過(guò)擬合最佳直線來(lái)建立輸入與輸出之間的關(guān)系。邏輯回歸用于二分類問(wèn)題，通過(guò)邏輯函數(shù)將線性回歸的輸出映射到(0,1)之間，以得到樣本點(diǎn)屬于某一類別的概率。支持向量機(jī)（SVM）用于分類和回歸問(wèn)題，通過(guò)在高維空間中尋找一個(gè)超平面來(lái)劃分不同類別的樣本。決策樹(shù)與隨機(jī)森林決策樹(shù)通過(guò)樹(shù)形結(jié)構(gòu)進(jìn)行分類和回歸，隨機(jī)森林則是構(gòu)建多個(gè)決策樹(shù)并結(jié)合它們的輸出來(lái)提高模型的泛化能力。

無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法聚類算法如K-均值、層次聚類等，用于將相似的樣本聚集在一起，形成不同的簇或群組。降維算法如主成分分析（PCA）、t-分布鄰域嵌入算法（t-SNE）等，用于降低數(shù)據(jù)的維度，以便更好地可視化和處理高維數(shù)據(jù)。關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)如Apriori、FP-Growth等算法，用于從大型數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)項(xiàng)集之間的有趣關(guān)系或關(guān)聯(lián)規(guī)則。自我訓(xùn)練利用少量標(biāo)記數(shù)據(jù)和大量未標(biāo)記數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，首先用標(biāo)記數(shù)據(jù)訓(xùn)練一個(gè)初始分類器，然后用它對(duì)未標(biāo)記數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，并將預(yù)測(cè)結(jié)果作為新的訓(xùn)練樣本加入到標(biāo)記數(shù)據(jù)集中。生成式模型如高斯混合模型、樸素貝葉斯分類器等，在假設(shè)未標(biāo)記數(shù)據(jù)與標(biāo)記數(shù)據(jù)服從同一生成式分布的前提下進(jìn)行半監(jiān)督學(xué)習(xí)。圖論方法基于圖論的方法通過(guò)構(gòu)建圖模型來(lái)描述數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，并利用這些關(guān)系進(jìn)行半監(jiān)督學(xué)習(xí)。半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法Q-Learning一種基于值迭代的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，通過(guò)不斷更新Q值表來(lái)學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。策略梯度方法直接對(duì)策略進(jìn)行參數(shù)化表示，并通過(guò)梯度上升來(lái)最大化期望回報(bào)。演員-評(píng)論家算法（Actor-Criti…結(jié)合了值迭代和策略梯度兩種方法的優(yōu)點(diǎn)，通過(guò)同時(shí)更新策略和價(jià)值函數(shù)來(lái)加速學(xué)習(xí)過(guò)程。深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)將深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)相結(jié)合，以處理高維狀態(tài)和動(dòng)作空間問(wèn)題。CHAPTER03數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征工程數(shù)據(jù)清洗與轉(zhuǎn)換方法缺失值處理根據(jù)數(shù)據(jù)分布和業(yè)務(wù)場(chǎng)景，選擇合適的缺失值填充方法，如均值、中位數(shù)、眾數(shù)填充，或基于算法進(jìn)行預(yù)測(cè)填充。數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換將非數(shù)值型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)值型數(shù)據(jù)，以便于機(jī)器學(xué)習(xí)算法處理。例如，將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為詞向量或TF-IDF表示。異常值檢測(cè)與處理利用統(tǒng)計(jì)方法（如3σ原則、箱線圖等）或機(jī)器學(xué)習(xí)算法（如孤立森林、DBSCAN等）檢測(cè)異常值，并進(jìn)行相應(yīng)處理。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化與歸一化通過(guò)線性變換將數(shù)據(jù)映射到特定區(qū)間（如[0,1]或[-1,1]），以消除量綱對(duì)算法的影響。過(guò)濾式特征選擇基于統(tǒng)計(jì)性質(zhì)進(jìn)行特征選擇，如方差分析、相關(guān)系數(shù)法等。嵌入式特征選擇在模型訓(xùn)練過(guò)程中同時(shí)進(jìn)行特征選擇，如決策樹(shù)、L1正則化等。降維方法通過(guò)線性或非線性變換將高維數(shù)據(jù)映射到低維空間，以便于可視化和處理。常見(jiàn)的降維方法有主成分分析（PCA）、線性判別分析（LDA）、t-SNE等。包裝式特征選擇通過(guò)目標(biāo)函數(shù)（如分類準(zhǔn)確率）來(lái)評(píng)價(jià)特征子集的好壞，如遞歸特征消除法。特征選擇與降維技巧將原始數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集，以便于模型訓(xùn)練和評(píng)估。常見(jiàn)的劃分方法有留出法、交叉驗(yàn)證法和自助法等。數(shù)據(jù)集劃分根據(jù)任務(wù)類型選擇合適的評(píng)估指標(biāo)，如分類任務(wù)中常用的準(zhǔn)確率、精確率、召回率和F1值；回歸任務(wù)中常用的均方誤差、均方根誤差和平均絕對(duì)誤差等。同時(shí)，還需要考慮評(píng)估指標(biāo)的穩(wěn)定性和可解釋性。評(píng)估指標(biāo)數(shù)據(jù)集劃分與評(píng)估指標(biāo)CHAPTER04常見(jiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)模型介紹線性回歸原理線性回歸是一種通過(guò)屬性的線性組合來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)的線性模型，其目的在于找到一條直線或者一個(gè)平面或者更高維的超平面，使得預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間的誤差最小化。線性回歸模型廣泛應(yīng)用于房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)、銷售額預(yù)測(cè)等領(lǐng)域。邏輯回歸是一種廣義的線性模型，通過(guò)邏輯函數(shù)將線性回歸的結(jié)果映射到(0,1)之間，以得到樣本點(diǎn)屬于某一類別的概率。邏輯回歸常用于二分類問(wèn)題，如垃圾郵件分類、疾病預(yù)測(cè)等。線性回歸應(yīng)用場(chǎng)景邏輯回歸原理邏輯回歸應(yīng)用場(chǎng)景線性回歸與邏輯回歸原理及應(yīng)用場(chǎng)景決策樹(shù)原理決策樹(shù)是一種基于樹(shù)結(jié)構(gòu)來(lái)進(jìn)行決策的分類模型，通過(guò)遞歸地選擇最優(yōu)特征進(jìn)行劃分，直到達(dá)到停止條件。隨機(jī)森林原理隨機(jī)森林是一種基于決策樹(shù)的集成學(xué)習(xí)模型，通過(guò)構(gòu)建多個(gè)決策樹(shù)并結(jié)合它們的預(yù)測(cè)結(jié)果來(lái)提高整體性能。決策樹(shù)優(yōu)缺點(diǎn)分析優(yōu)點(diǎn)包括易于理解和解釋、能夠處理不相關(guān)特征；缺點(diǎn)包括容易過(guò)擬合、對(duì)連續(xù)特征處理不佳。隨機(jī)森林優(yōu)缺點(diǎn)分析優(yōu)點(diǎn)包括準(zhǔn)確性高、能夠處理高維特征、不易過(guò)擬合；缺點(diǎn)包括計(jì)算量大、對(duì)噪聲敏感。決策樹(shù)與隨機(jī)森林模型原理及優(yōu)缺點(diǎn)分析支持向量機(jī)（SVM）原理及參數(shù)調(diào)優(yōu)方法SVM原理支持向量機(jī)是一種基于最大間隔分類的模型，通過(guò)將問(wèn)題轉(zhuǎn)化為凸二次規(guī)劃問(wèn)題進(jìn)行求解，得到最優(yōu)分類超平面。SVM參數(shù)調(diào)優(yōu)方法包括選擇核函數(shù)、調(diào)整懲罰參數(shù)C和核函數(shù)參數(shù)gamma等，可以通過(guò)交叉驗(yàn)證來(lái)選擇最優(yōu)參數(shù)組合。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理常見(jiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練技巧神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用場(chǎng)景神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)知識(shí)包括前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）等。包括梯度下降算法、反向傳播算法、批量歸一化、正則化等。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人腦神經(jīng)元結(jié)構(gòu)的計(jì)算模型，通過(guò)多層神經(jīng)元的組合和連接來(lái)模擬復(fù)雜的輸入輸出關(guān)系。CHAPTER05模型評(píng)估與優(yōu)化策略AUC-ROC曲線通過(guò)計(jì)算不同閾值下的真正例率和假正例率，繪制ROC曲線并計(jì)算其下面積AUC，用于評(píng)估二分類模型的性能。準(zhǔn)確率正確預(yù)測(cè)的樣本占總樣本的比例，是分類問(wèn)題中最常用的評(píng)估指標(biāo)之一。精確率與召回率精確率指預(yù)測(cè)為正且實(shí)際為正的樣本占預(yù)測(cè)為正樣本的比例；召回率指預(yù)測(cè)為正且實(shí)際為正的樣本占實(shí)際為正樣本的比例。F1分?jǐn)?shù)精確率與召回率的調(diào)和平均數(shù)，用于綜合評(píng)估模型性能。模型性能評(píng)估指標(biāo)介紹增加數(shù)據(jù)集大小、使用正則化技術(shù)、降低模型復(fù)雜度、采用集成學(xué)習(xí)方法等。過(guò)擬合解決方法增加模型復(fù)雜度、添加更多特征、減少正則化參數(shù)等。欠擬合解決方法過(guò)擬合與欠擬合問(wèn)題解決方法123通過(guò)遍歷超參數(shù)空間中的每個(gè)點(diǎn)來(lái)尋找最優(yōu)超參數(shù)組合，適用于超參數(shù)較少的情況。網(wǎng)格搜索在超參數(shù)空間中隨機(jī)采樣一組超參數(shù)進(jìn)行嘗試，可以更快地找到較好的超參數(shù)組合。隨機(jī)搜索基于貝葉斯定理和高斯過(guò)程回歸來(lái)尋找最優(yōu)超參數(shù)組合，適用于超參數(shù)較多的情況。貝葉斯優(yōu)化參數(shù)調(diào)優(yōu)技巧分享010203Bagging通過(guò)自助采樣法得到多個(gè)不同的訓(xùn)練集，對(duì)每個(gè)訓(xùn)練集分別訓(xùn)練一個(gè)基學(xué)習(xí)器，最終將多個(gè)基學(xué)習(xí)器的輸出進(jìn)行結(jié)合得到最終輸出。Bagging可以降低模型的方差，提高模型的泛化能力。Boosting通過(guò)迭代地訓(xùn)練一系列基學(xué)習(xí)器，每個(gè)基學(xué)習(xí)器都針對(duì)前一個(gè)基學(xué)習(xí)器的錯(cuò)誤進(jìn)行訓(xùn)練，最終將多個(gè)基學(xué)習(xí)器的輸出進(jìn)行加權(quán)結(jié)合得到最終輸出。Boosting可以降低模型的偏差，提高模型的準(zhǔn)確性。Stacking通過(guò)訓(xùn)練多個(gè)不同的模型，并將這些模型的輸出作為新的特征輸入到一個(gè)元模型中，從而得到最終輸出。Stacking可以充分利用多個(gè)模型的優(yōu)勢(shì)，提高模型的性能。集成學(xué)習(xí)思想在模型優(yōu)化中應(yīng)用CHAPTER06模型部署與持續(xù)監(jiān)控第二季度第一季度第四季度第三季度模型訓(xùn)練與驗(yàn)證模型導(dǎo)出與優(yōu)化部署環(huán)境準(zhǔn)備模型部署與測(cè)試模型部署流程梳理在完成模型訓(xùn)練后，需要通過(guò)驗(yàn)證數(shù)據(jù)集對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估，確保模型性能達(dá)到預(yù)期。將訓(xùn)練好的模型導(dǎo)出為可部署的格式，如TensorFlowSavedModel或ONNX等，并進(jìn)行必要的優(yōu)化，如模型壓縮、剪枝等，以減小模型大小和提高推理速度。根據(jù)實(shí)際需求選擇合適的部署環(huán)境，如本地服務(wù)器、云服務(wù)器或邊緣設(shè)備等，并安裝必要的軟件和依賴庫(kù)。將優(yōu)化后的模型部署到目標(biāo)環(huán)境中，并進(jìn)行實(shí)際測(cè)試，確保模型能夠正確運(yùn)行并輸出預(yù)期結(jié)果。線上環(huán)境配置注意事項(xiàng)硬件資源分配備份與恢復(fù)機(jī)制軟件環(huán)境兼容性安全性考慮根據(jù)模型大小和推理速度需求，為部署環(huán)境分配足夠的硬件資源，如CPU、GPU或內(nèi)存等。確保部署環(huán)境的軟件版本與模型訓(xùn)練環(huán)境保持一致，以避免因軟件版本不兼容導(dǎo)致的部署失敗或性能下降。對(duì)部署環(huán)境進(jìn)行必要的安全配置，如防火墻設(shè)置、訪問(wèn)權(quán)限控制等，以防止未經(jīng)授權(quán)的訪問(wèn)和攻擊。建立定期備份和快速恢復(fù)機(jī)制，以確保在出現(xiàn)意外情況時(shí)能夠及時(shí)恢復(fù)服務(wù)。監(jiān)控指標(biāo)選擇數(shù)據(jù)采集與存儲(chǔ)監(jiān)控報(bào)警機(jī)制可視化展示模型性能持續(xù)監(jiān)控方案設(shè)計(jì)根據(jù)實(shí)際需求選擇合適的監(jiān)控指標(biāo)，如推理速度、準(zhǔn)確率、召回率等，以全面評(píng)估模型性能。設(shè)置合適的報(bào)警閾值和報(bào)警方式，當(dāng)監(jiān)控指標(biāo)出現(xiàn)異常時(shí)及時(shí)通知相關(guān)人員進(jìn)行處理。建立數(shù)據(jù)采集和存儲(chǔ)機(jī)制，定期收集模型運(yùn)行過(guò)程中的相關(guān)數(shù)據(jù)，并保存到可靠的存儲(chǔ)介質(zhì)中。通過(guò)可視化工具將監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)以圖表形式展示出來(lái)，方便相關(guān)人員直觀地了