機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識概覽

機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識概覽

匯報(bào)人：大文豪2024年X月目錄第1章機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)概念第2章監(jiān)督學(xué)習(xí)第3章無監(jiān)督學(xué)習(xí)第4章強(qiáng)化學(xué)習(xí)第5章深度學(xué)習(xí)第6章模型評估與優(yōu)化01第1章機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)概念

什么是機(jī)器學(xué)習(xí)？機(jī)器學(xué)習(xí)是一門人工智能的分支，通過讓計(jì)算機(jī)系統(tǒng)學(xué)習(xí)并改進(jìn)，而不需要明確地編程。它通過數(shù)據(jù)和算法使計(jì)算機(jī)能夠模仿人類的學(xué)習(xí)方式，從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)規(guī)律和模式，實(shí)現(xiàn)智能化的決策和預(yù)測。

機(jī)器學(xué)習(xí)的分類有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)集用于訓(xùn)練模型監(jiān)督學(xué)習(xí)無標(biāo)簽的數(shù)據(jù)集，模型自行發(fā)現(xiàn)模式無監(jiān)督學(xué)習(xí)通過獎勵和懲罰學(xué)習(xí)最優(yōu)策略強(qiáng)化學(xué)習(xí)

自然語言處理處理和理解人類語言的技術(shù)包括語音識別、文本分析等推薦系統(tǒng)根據(jù)用戶行為和喜好推薦個(gè)性化內(nèi)容常見于電商、社交網(wǎng)絡(luò)等平臺

機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用圖像識別用于識別圖像中的對象和特征應(yīng)用于人臉識別、智能監(jiān)控等領(lǐng)域機(jī)器學(xué)習(xí)的歷史機(jī)器學(xué)習(xí)的起源1950年代0103大數(shù)據(jù)時(shí)代的來臨2000年代02神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)的發(fā)展1980年代機(jī)器學(xué)習(xí)的重要性機(jī)器學(xué)習(xí)在不斷推動人工智能的發(fā)展，應(yīng)用廣泛且涉及諸多領(lǐng)域。通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法，計(jì)算機(jī)可以從海量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)、優(yōu)化模型，為人類提供更智能、高效的解決方案。02第二章監(jiān)督學(xué)習(xí)

監(jiān)督學(xué)習(xí)是什么？監(jiān)督學(xué)習(xí)是一種從標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)模型的方法。在監(jiān)督學(xué)習(xí)中，我們通過已知輸入與對應(yīng)輸出之間的關(guān)系來訓(xùn)練模型，從而使模型能夠預(yù)測未知數(shù)據(jù)的輸出。監(jiān)督學(xué)習(xí)廣泛應(yīng)用于分類問題和回歸問題等領(lǐng)域。

分類問題一種用于解決二分類問題的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法邏輯回歸一種基于樹狀結(jié)構(gòu)的分類算法決策樹一種用于分類和回歸分析的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法支持向量機(jī)

嶺回歸一種解決多重共線性問題的回歸算法通過增加L2正則化項(xiàng)來優(yōu)化模型Lasso回歸一種通過L1正則化來優(yōu)化模型的回歸算法可用于特征選擇和稀疏特征學(xué)習(xí)

回歸問題線性回歸基于線性模型的回歸算法常用于預(yù)測連續(xù)數(shù)值型數(shù)據(jù)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法評估模型預(yù)測正確的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例準(zhǔn)確率被模型判斷為正例的樣本中，真正為正例的比例精確率所有真正為正例的樣本中，被模型判斷為正例的比例召回率

鞏固知識監(jiān)督學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的重要分支，涵蓋了許多常用的算法和評估方法。深入了解監(jiān)督學(xué)習(xí)算法及其應(yīng)用場景對于提升數(shù)據(jù)分析和預(yù)測的準(zhǔn)確性至關(guān)重要。不斷練習(xí)和實(shí)踐監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，將有助于搭建高效的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。03第三章無監(jiān)督學(xué)習(xí)

什么是無監(jiān)督學(xué)習(xí)？無監(jiān)督學(xué)習(xí)是一種學(xué)習(xí)模式，算法沒有標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。在無監(jiān)督學(xué)習(xí)中，機(jī)器學(xué)習(xí)算法試圖在事先不知道正確答案的情況下找出數(shù)據(jù)中的模式和結(jié)構(gòu)。

聚類常用的聚類算法之一K均值聚類根據(jù)數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的相似度建立聚類層次結(jié)構(gòu)層次聚類基于密度的聚類算法DBSCAN

降維用于數(shù)據(jù)降維和特征提取的經(jīng)典方法主成分分析（PCA）在可視化高維數(shù)據(jù)時(shí)非常有效t-分布鄰域嵌入（t-SNE）將多個(gè)隨機(jī)變量分解成獨(dú)立的因子獨(dú)立成分分析（ICA）

無監(jiān)督學(xué)習(xí)應(yīng)用通過異常檢測方法識別欺詐行為信用卡詐騙檢測發(fā)現(xiàn)社交網(wǎng)絡(luò)中的群體結(jié)構(gòu)和關(guān)系社交網(wǎng)絡(luò)分析將市場細(xì)分為不同的細(xì)分市場并針對不同市場采取不同的策略市場細(xì)分

無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法比較簡單易懂，適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集K均值聚類不需要事先指定簇的個(gè)數(shù)，但計(jì)算復(fù)雜度高層次聚類不受集群形狀和大小的影響DBSCAN最常用的降維算法之一PCA無監(jiān)督學(xué)習(xí)可視化用于展示數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的關(guān)系散點(diǎn)圖0103比較不同數(shù)據(jù)集的特征雷達(dá)圖02顯示數(shù)據(jù)集中值的密度熱力圖無監(jiān)督學(xué)習(xí)的局限性雖然無監(jiān)督學(xué)習(xí)在很多領(lǐng)域都有應(yīng)用，但它也存在一些局限性。例如，難以評估無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的性能，因?yàn)闆]有明確的標(biāo)簽進(jìn)行比較。此外，數(shù)據(jù)的質(zhì)量和特征選擇對算法的表現(xiàn)影響很大。04第四章強(qiáng)化學(xué)習(xí)

什么是強(qiáng)化學(xué)習(xí)？強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種通過與環(huán)境互動學(xué)習(xí)決策策略的方法，它通過給定環(huán)境的狀態(tài)和動作，通過獎勵來學(xué)習(xí)最優(yōu)決策策略。強(qiáng)化學(xué)習(xí)的核心思想是不斷試錯(cuò)，通過經(jīng)驗(yàn)學(xué)習(xí)達(dá)到最優(yōu)決策。強(qiáng)化學(xué)習(xí)的元素與智能體進(jìn)行互動的外部環(huán)境環(huán)境智能體在某一時(shí)間點(diǎn)觀察到的情況狀態(tài)智能體采取的行動動作反饋給智能體的結(jié)果獎勵強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法包括Q學(xué)習(xí)、DQN和Actor-Critic等。這些算法通過不斷嘗試和學(xué)習(xí)，優(yōu)化智能體的決策策略，以獲得最大的獎勵。

OpenAI五子棋OpenAI開發(fā)的五子棋AI通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法不斷優(yōu)化強(qiáng)化學(xué)習(xí)玩FlappyBird使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練AI玩FlappyBird游戲目的是最大化分?jǐn)?shù)

強(qiáng)化學(xué)習(xí)在游戲中的應(yīng)用AlphaGoGoogle開發(fā)的圍棋人工智能系統(tǒng)擊敗了世界圍棋冠軍李世石強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法基于值函數(shù)的算法Q學(xué)習(xí)深度Q學(xué)習(xí)，結(jié)合深度學(xué)習(xí)和Q學(xué)習(xí)的方法DQN結(jié)合了策略梯度和值函數(shù)方法的算法Actor-Critic

強(qiáng)化學(xué)習(xí)的應(yīng)用領(lǐng)域使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練自動駕駛汽車自動駕駛0103開發(fā)智能游戲角色和對手智能游戲02利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化金融交易策略金融交易05第五章深度學(xué)習(xí)

什么是深度學(xué)習(xí)？深度學(xué)習(xí)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)的分支，模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作原理。它通過多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和理解，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的模式識別和預(yù)測任務(wù)。

深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)用于圖像識別和計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）適用于序列數(shù)據(jù)處理，如自然語言處理循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）解決RNN中梯度消失和梯度爆炸的問題長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）

深度學(xué)習(xí)應(yīng)用包括物體識別、人臉識別等圖像識別將語音轉(zhuǎn)換為文本或命令語音識別處理和生成人類語言的技術(shù)自然語言處理

Adam結(jié)合動量和自適應(yīng)學(xué)習(xí)率的優(yōu)化算法RMSProp平方梯度的移動平均數(shù)來調(diào)整學(xué)習(xí)率

深度學(xué)習(xí)優(yōu)化方法隨機(jī)梯度下降（SGD）通過隨機(jī)選取數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行梯度下降優(yōu)化深度學(xué)習(xí)應(yīng)用場景輔助醫(yī)生診斷疾病醫(yī)療影像識別0103個(gè)性化推薦和廣告定向投放推薦系統(tǒng)02自動駕駛和智能交通系統(tǒng)智能駕駛深度學(xué)習(xí)的未來發(fā)展隨著計(jì)算機(jī)算力的提升和數(shù)據(jù)規(guī)模的增大，深度學(xué)習(xí)在圖像、語音、自然語言等領(lǐng)域的應(yīng)用將會更加廣泛。未來深度學(xué)習(xí)的發(fā)展方向包括模型壓縮、自動機(jī)器學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等新技術(shù)的探索。06第6章模型評估與優(yōu)化

留出法

自助法

交叉驗(yàn)證K折交叉驗(yàn)證

過擬合與欠擬合模型過于復(fù)雜，數(shù)據(jù)噪聲干擾過大等過擬合的原因模型過于簡單，數(shù)據(jù)不足等欠擬合的原因增加數(shù)據(jù)量，正則化，降低模型復(fù)雜度等如何解決過擬合和欠擬合問題

超參數(shù)調(diào)優(yōu)遍歷給定的超參數(shù)組合，尋找最優(yōu)解網(wǎng)格搜索0103使用先驗(yàn)概率來更新超參數(shù)搜索空間貝葉斯優(yōu)化02隨機(jī)選擇超參數(shù)組合進(jìn)行搜索隨機(jī)搜索模型解釋模型解釋是評估模型行為和預(yù)測結(jié)果的關(guān)鍵工具。通過特征重要性、模型解釋可視化和SHAP值等方法，可以深入了解模型內(nèi)部機(jī)制，幫助優(yōu)化模型和提高預(yù)測準(zhǔn)確性。

總結(jié)總結(jié)重要概念和技術(shù)回顧機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識概覽重申學(xué)習(xí)重點(diǎn)，加深印