機(jī)器學(xué)習(xí)(完整版課件)

機(jī)器學(xué)習(xí)(完整版課件)機(jī)器學(xué)習(xí)概述機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)監(jiān)督學(xué)習(xí)非監(jiān)督學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)強(qiáng)化學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐與應(yīng)用contents目錄01機(jī)器學(xué)習(xí)概述03機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)分支，旨在讓計(jì)算機(jī)具有自我學(xué)習(xí)和改進(jìn)的能力。01機(jī)器學(xué)習(xí)是一種從數(shù)據(jù)中自動(dòng)提取知識(shí)、學(xué)習(xí)規(guī)律和模式的方法。02它通過(guò)訓(xùn)練模型來(lái)識(shí)別數(shù)據(jù)中的模式，并使用這些模式對(duì)新數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)或分類。機(jī)器學(xué)習(xí)的定義機(jī)器學(xué)習(xí)的起源可以追溯到20世紀(jì)50年代，當(dāng)時(shí)科學(xué)家們開(kāi)始研究如何讓計(jì)算機(jī)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)。在隨后的幾十年里，機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)歷了多個(gè)發(fā)展階段，包括符號(hào)學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。近年來(lái)，隨著大數(shù)據(jù)和計(jì)算能力的提升，機(jī)器學(xué)習(xí)得到了廣泛應(yīng)用和快速發(fā)展。機(jī)器學(xué)習(xí)的歷史與發(fā)展通過(guò)訓(xùn)練模型來(lái)識(shí)別圖像和視頻中的對(duì)象、場(chǎng)景和行為。計(jì)算機(jī)視覺(jué)自然語(yǔ)言處理語(yǔ)音識(shí)別讓計(jì)算機(jī)理解和生成人類語(yǔ)言，包括文本分類、情感分析、機(jī)器翻譯等。將人類語(yǔ)音轉(zhuǎn)換為文本或命令，用于語(yǔ)音助手、語(yǔ)音搜索等場(chǎng)景。030201機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用領(lǐng)域推薦系統(tǒng)金融領(lǐng)域醫(yī)療領(lǐng)域自動(dòng)駕駛機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用領(lǐng)域01020304根據(jù)用戶的歷史行為和興趣，為用戶推薦相關(guān)的內(nèi)容或服務(wù)。用于信用評(píng)分、股票預(yù)測(cè)、風(fēng)險(xiǎn)管理等方面。輔助醫(yī)生進(jìn)行疾病診斷、藥物研發(fā)等。通過(guò)訓(xùn)練模型來(lái)識(shí)別交通信號(hào)、障礙物等，實(shí)現(xiàn)車輛的自動(dòng)駕駛。02機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)監(jiān)督學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)帶有標(biāo)簽的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)無(wú)標(biāo)簽的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)類型與數(shù)據(jù)預(yù)處理半監(jiān)督學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)：部分帶有標(biāo)簽的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)類型與數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)清洗處理缺失值和異常值。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)范化、標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化。數(shù)據(jù)類型與數(shù)據(jù)預(yù)處理將分類變量轉(zhuǎn)換為數(shù)值型變量。數(shù)據(jù)編碼將數(shù)據(jù)集分割為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集。數(shù)據(jù)分割數(shù)據(jù)類型與數(shù)據(jù)預(yù)處理過(guò)濾法通過(guò)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)評(píng)估特征的重要性。包裹法使用模型性能作為特征選擇的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。特征選擇與特征提取嵌入法：在模型訓(xùn)練過(guò)程中進(jìn)行特征選擇。特征選擇與特征提取特征選擇與特征提取文本特征提取圖像特征提取自定義特征提取卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。根據(jù)領(lǐng)域知識(shí)提取有效特征。詞袋模型、TF-IDF等。模型評(píng)估與選擇分類模型評(píng)估指標(biāo)準(zhǔn)確率、精確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)等。回歸模型評(píng)估指標(biāo)均方誤差、均方根誤差、平均絕對(duì)誤差等。聚類模型評(píng)估指標(biāo)：輪廓系數(shù)、Calinski-Harabasz指數(shù)等。模型評(píng)估與選擇通過(guò)多次劃分訓(xùn)練集和驗(yàn)證集來(lái)評(píng)估模型的性能。交叉驗(yàn)證對(duì)不同的超參數(shù)組合進(jìn)行窮舉搜索，以找到最優(yōu)的模型參數(shù)。網(wǎng)格搜索在指定的超參數(shù)范圍內(nèi)進(jìn)行隨機(jī)采樣，以找到較好的模型參數(shù)。隨機(jī)搜索模型評(píng)估與選擇03監(jiān)督學(xué)習(xí)一種通過(guò)最小化預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間的均方誤差來(lái)擬合數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)方法。它假設(shè)因變量和自變量之間存在線性關(guān)系，并通過(guò)梯度下降等優(yōu)化算法求解模型參數(shù)。線性回歸一種用于解決二分類問(wèn)題的廣義線性模型。它使用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。邏輯回歸通過(guò)最大似然估計(jì)求解模型參數(shù)，并使用交叉熵作為損失函數(shù)。邏輯回歸線性回歸與邏輯回歸支持向量機(jī)（SVM）一種基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的二分類模型。它通過(guò)在特征空間中尋找最大間隔超平面來(lái)實(shí)現(xiàn)分類，對(duì)于非線性問(wèn)題，可以通過(guò)核函數(shù)將數(shù)據(jù)映射到高維空間。SVM具有優(yōu)秀的泛化能力和魯棒性，在文本分類、圖像識(shí)別等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。要點(diǎn)一要點(diǎn)二決策樹一種基于樹形結(jié)構(gòu)的分類與回歸方法。它通過(guò)遞歸地將數(shù)據(jù)集劃分為若干個(gè)子集，每個(gè)子集對(duì)應(yīng)一個(gè)決策樹的節(jié)點(diǎn)，最終形成一個(gè)倒立的樹狀結(jié)構(gòu)。決策樹的每個(gè)節(jié)點(diǎn)表示一個(gè)特征屬性上的判斷條件，每個(gè)分支代表一個(gè)可能的屬性值，葉子節(jié)點(diǎn)表示類別或回歸值。常見(jiàn)的決策樹算法有ID3、C4.5和CART等。支持向量機(jī)與決策樹集成學(xué)習(xí)與隨機(jī)森林一種通過(guò)構(gòu)建并結(jié)合多個(gè)基學(xué)習(xí)器來(lái)完成學(xué)習(xí)任務(wù)的方法。集成學(xué)習(xí)通過(guò)整合不同基學(xué)習(xí)器的預(yù)測(cè)結(jié)果，可以提高模型的泛化能力和魯棒性。常見(jiàn)的集成學(xué)習(xí)方法有Bagging、Boosting和Stacking等。集成學(xué)習(xí)一種基于決策樹的集成學(xué)習(xí)方法。它通過(guò)自助采樣法（bootstrapsampling）從原始數(shù)據(jù)集中生成多個(gè)不同的訓(xùn)練子集，并對(duì)每個(gè)子集構(gòu)建一顆決策樹，然后將這些決策樹的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行投票或平均得到最終的預(yù)測(cè)結(jié)果。隨機(jī)森林具有優(yōu)秀的預(yù)測(cè)性能和抗過(guò)擬合能力，在分類、回歸和特征選擇等任務(wù)中有廣泛應(yīng)用。隨機(jī)森林04非監(jiān)督學(xué)習(xí)

聚類分析K-means聚類通過(guò)迭代將數(shù)據(jù)劃分為K個(gè)簇，使得同一簇內(nèi)數(shù)據(jù)相似度高，不同簇間數(shù)據(jù)相似度低。層次聚類通過(guò)計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)間的相似度，構(gòu)建聚類樹，將數(shù)據(jù)點(diǎn)逐層歸并到不同的簇中。DBSCAN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(duì)噪聲數(shù)據(jù)具有魯棒性。t-SNE一種非線性降維方法，能夠?qū)⒏呔S數(shù)據(jù)映射到二維平面上，同時(shí)保持?jǐn)?shù)據(jù)間的局部關(guān)系。自編碼器利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼和解碼，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的低維表示。主成分分析（PCA）通過(guò)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。降維技術(shù)通過(guò)假設(shè)數(shù)據(jù)服從某種分布，根據(jù)分布的偏差程度判斷異常?；诮y(tǒng)計(jì)的異常檢測(cè)計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)與其他點(diǎn)的距離，根據(jù)距離判斷異常。基于距離的異常檢測(cè)根據(jù)數(shù)據(jù)點(diǎn)周圍的密度判斷異常，適用于發(fā)現(xiàn)局部異常點(diǎn)?；诿芏鹊漠惓z測(cè)結(jié)合多種異常檢測(cè)算法的結(jié)果，提高檢測(cè)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。基于集成方法的異常檢測(cè)異常檢測(cè)05深度學(xué)習(xí)神經(jīng)元模型多層感知機(jī)激活函數(shù)損失函數(shù)與優(yōu)化器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)介紹神經(jīng)元的基本結(jié)構(gòu)和工作原理，包括輸入、權(quán)重、偏置、激活函數(shù)等概念。介紹常用的激活函數(shù)，如Sigmoid、Tanh、ReLU等，并分析它們的優(yōu)缺點(diǎn)。講解多層感知機(jī)（MLP）的原理和實(shí)現(xiàn)，包括前向傳播和反向傳播算法。講解損失函數(shù)的定義和作用，以及常用的優(yōu)化器，如梯度下降、Adam等。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與圖像識(shí)別卷積層與池化層介紹卷積層和池化層的原理和作用，包括卷積核、步長(zhǎng)、填充等概念。圖像識(shí)別任務(wù)介紹圖像識(shí)別的基本任務(wù)和評(píng)價(jià)指標(biāo)，包括分類、定位、檢測(cè)等任務(wù)，以及準(zhǔn)確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)等指標(biāo)。經(jīng)典卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)講解經(jīng)典的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，如LeNet-5、AlexNet、VGG等，并分析它們的特點(diǎn)和性能。圖像增強(qiáng)與數(shù)據(jù)預(yù)處理講解圖像增強(qiáng)的方法和數(shù)據(jù)預(yù)處理的技巧，如數(shù)據(jù)歸一化、數(shù)據(jù)增強(qiáng)等。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理介紹循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）的原理和實(shí)現(xiàn)，包括前向傳播和反向傳播算法。講解長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）的原理和實(shí)現(xiàn)，包括門控機(jī)制、記憶單元等概念。介紹自然語(yǔ)言處理的基本任務(wù)和評(píng)價(jià)指標(biāo)，包括文本分類、情感分析、機(jī)器翻譯等任務(wù)，以及準(zhǔn)確率、BLEU分?jǐn)?shù)等指標(biāo)。講解詞嵌入和詞向量的概念和作用，以及常用的詞嵌入方法，如Word2Vec、GloVe等。長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）自然語(yǔ)言處理任務(wù)詞嵌入與詞向量循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與自然語(yǔ)言處理06強(qiáng)化學(xué)習(xí)強(qiáng)化學(xué)習(xí)通過(guò)智能體與環(huán)境交互，根據(jù)獲得的獎(jiǎng)勵(lì)或懲罰來(lái)學(xué)習(xí)行為策略，目標(biāo)是最大化累積獎(jiǎng)勵(lì)。獎(jiǎng)勵(lì)與懲罰機(jī)制強(qiáng)化學(xué)習(xí)任務(wù)通常建模為馬爾可夫決策過(guò)程（MDP），包括狀態(tài)、動(dòng)作、轉(zhuǎn)移概率和獎(jiǎng)勵(lì)等要素。馬爾可夫決策過(guò)程強(qiáng)化學(xué)習(xí)通過(guò)估計(jì)值函數(shù)（狀態(tài)值函數(shù)或動(dòng)作值函數(shù)）來(lái)評(píng)估不同行為的好壞，并根據(jù)策略函數(shù)來(lái)選擇動(dòng)作。值函數(shù)與策略函數(shù)強(qiáng)化學(xué)習(xí)原理Q-learning算法01Q-learning是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。它采用ε-貪婪策略進(jìn)行探索和利用。Sarsa算法02Sarsa是一種在線學(xué)習(xí)算法，與Q-learning類似，但它在選擇動(dòng)作和更新Q值時(shí)都考慮了當(dāng)前策略。Sarsa算法相對(duì)保守，適用于需要避免風(fēng)險(xiǎn)的任務(wù)。算法比較03Q-learning和Sarsa在處理探索和利用問(wèn)題時(shí)有所不同。Q-learning傾向于選擇具有最大Q值的動(dòng)作，而Sarsa則更關(guān)注當(dāng)前策略下的動(dòng)作選擇。Q-learning與Sarsa算法DQN將深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與Q-learning相結(jié)合，通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近Q值函數(shù)，實(shí)現(xiàn)高維狀態(tài)空間下的強(qiáng)化學(xué)習(xí)任務(wù)。深度Q網(wǎng)絡(luò)（DQN）策略梯度方法直接對(duì)策略進(jìn)行建模和優(yōu)化，適用于連續(xù)動(dòng)作空間和復(fù)雜環(huán)境。常見(jiàn)的算法包括REINFORCE、Actor-Critic等。策略梯度方法深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理、機(jī)器人控制等領(lǐng)域取得了顯著成果，如AlphaGo、自動(dòng)駕駛、對(duì)話系統(tǒng)等。應(yīng)用領(lǐng)域深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)及應(yīng)用07機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐與應(yīng)用從各種來(lái)源收集數(shù)據(jù)，包括公開(kāi)數(shù)據(jù)集、企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)和第三方數(shù)據(jù)等。數(shù)據(jù)收集數(shù)據(jù)清洗特征工程實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括去除重復(fù)值、處理缺失值和異常值等。提取和構(gòu)造與任務(wù)相關(guān)的特征，包括數(shù)值特征、類別特征、文本特征和圖像特征等。設(shè)計(jì)合理的實(shí)驗(yàn)方案，包括數(shù)據(jù)集劃分、評(píng)估指標(biāo)選擇和模型參數(shù)設(shè)置等。數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備與實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)根據(jù)任務(wù)類型和數(shù)據(jù)特點(diǎn)選擇合適的模型，包括線性模型、樹模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。模型選擇通過(guò)網(wǎng)格搜索、隨機(jī)搜索和貝葉斯優(yōu)化等方法調(diào)整模型參數(shù)，提高模型性能。參數(shù)調(diào)優(yōu)使用集成學(xué)習(xí)方法，如Bagging、Boosting和Stacking等，提高模型穩(wěn)定性和泛化能力。模型集