《機器學習簡介》課件

機器學習簡介什么是機器學習計算機科學領域機器學習是計算機科學的一個分支，它使計算機系統(tǒng)能夠在沒有明確編程的情況下從數(shù)據(jù)中學習。從數(shù)據(jù)中學習機器學習算法通過分析大量數(shù)據(jù)來識別模式和規(guī)律，并利用這些規(guī)律進行預測或決策。無需顯式編程與傳統(tǒng)的編程方式不同，機器學習不需要開發(fā)者為每個任務編寫特定的代碼，而是讓算法自動學習解決問題。機器學習的發(fā)展歷程早期20世紀50年代，機器學習研究開始起步。人工神經(jīng)網(wǎng)絡的概念被提出，但由于計算能力的限制，發(fā)展緩慢。發(fā)展20世紀80年代，專家系統(tǒng)和決策樹等機器學習算法出現(xiàn)，并開始應用于各個領域。突破20世紀90年代，支持向量機和貝葉斯網(wǎng)絡等新算法被提出，機器學習進入快速發(fā)展階段。繁榮21世紀，隨著互聯(lián)網(wǎng)技術和計算能力的快速發(fā)展，機器學習迎來了新的發(fā)展高峰，深度學習等新技術不斷涌現(xiàn)。機器學習的主要應用領域圖像識別人臉識別、物體檢測、圖像分類等自然語言處理機器翻譯、語音識別、文本摘要等推薦系統(tǒng)電商推薦、音樂推薦、新聞推薦等金融風控信用卡欺詐檢測、貸款風險評估等監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習監(jiān)督學習利用已知標簽的數(shù)據(jù)集訓練模型，預測新數(shù)據(jù)的標簽。無監(jiān)督學習從無標簽的數(shù)據(jù)中學習數(shù)據(jù)結構和模式，發(fā)現(xiàn)隱藏的知識。分類算法介紹邏輯回歸用于預測離散變量的概率，例如判斷電子郵件是否為垃圾郵件。決策樹通過一系列決策節(jié)點對數(shù)據(jù)進行分類，適合處理非線性數(shù)據(jù)。支持向量機尋找最優(yōu)超平面，最大化不同類別數(shù)據(jù)之間的間隔，具有較強的泛化能力。K近鄰通過計算新數(shù)據(jù)點與已知數(shù)據(jù)點之間的距離，將其歸類到最相似的類別。線性回歸算法原理目標:找到一條直線，能最好地擬合數(shù)據(jù)點，預測目標變量的值方法:利用最小二乘法，找到使誤差平方和最小的直線應用:預測房價、股票價格、銷售額等連續(xù)型變量邏輯回歸算法原理邏輯回歸算法通過sigmoid函數(shù)將線性模型的輸出轉(zhuǎn)換為概率值。決策樹算法原理1特征選擇選擇最佳特征，劃分數(shù)據(jù)。2樹構建遞歸構建樹節(jié)點，直至滿足條件。3剪枝防止過擬合，簡化樹結構。K近鄰算法原理基于距離K近鄰算法是基于實例的學習算法，它根據(jù)訓練數(shù)據(jù)中的樣本點的特征，計算待分類樣本點與訓練數(shù)據(jù)集中每個樣本點的距離，并找到與待分類樣本點距離最近的k個樣本點。投票機制根據(jù)這k個樣本點的類別，進行投票，最終選擇得票最多的類別作為待分類樣本點的類別。支持向量機算法原理2類別劃分尋找最佳超平面，最大化不同類別之間的間隔。1支持向量最接近超平面的數(shù)據(jù)點，決定超平面的位置。3核函數(shù)將低維數(shù)據(jù)映射到高維空間，解決線性不可分問題。神經(jīng)網(wǎng)絡算法原理仿生學靈感模擬人腦結構，由神經(jīng)元和連接組成學習與適應通過訓練數(shù)據(jù)調(diào)整神經(jīng)元權重，學習數(shù)據(jù)特征非線性建模處理復雜非線性關系，突破傳統(tǒng)算法局限集成學習算法原理集成學習通過結合多個學習器來提高泛化性能Bagging從訓練集中隨機采樣生成多個子集，訓練多個獨立的學習器Boosting將多個弱學習器按順序組合成一個強學習器，每個學習器都根據(jù)之前學習器的錯誤進行調(diào)整Stacking使用多個學習器作為基礎學習器，并將它們的輸出作為另一個學習器的輸入聚類算法介紹聚類算法是一種無監(jiān)督學習算法，旨在將數(shù)據(jù)點分組到不同的集群中，使得同一集群中的數(shù)據(jù)點彼此相似，而不同集群中的數(shù)據(jù)點彼此不同。聚類算法不需要預先標記數(shù)據(jù)，而是根據(jù)數(shù)據(jù)點的特征來進行分組。聚類算法可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在模式，并將其應用于不同的場景，例如客戶細分、圖像分割和異常檢測。K-Means算法原理Cluster1Cluster2Cluster3K-Means是一種無監(jiān)督學習算法，用于將數(shù)據(jù)點分組到不同的聚類中。該算法通過迭代的方式將數(shù)據(jù)點分配到最接近的聚類中心，并更新聚類中心的位置。DBSCAN算法原理2核心思想基于密度尋找簇1關鍵參數(shù)Eps和MinPts3類別核心點、邊界點、噪聲點4優(yōu)勢無需預設簇數(shù)量降維算法介紹數(shù)據(jù)維度高維數(shù)據(jù)會給機器學習模型帶來挑戰(zhàn)，例如計算量大、數(shù)據(jù)稀疏、模型復雜度高。降維目標降維是指將高維數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為低維數(shù)據(jù)，同時盡可能保留數(shù)據(jù)的重要信息和結構。降維方法常見的降維方法包括主成分分析（PCA）、線性判別分析（LDA）、奇異值分解（SVD）等。PCA算法原理1降維減少特征數(shù)量，提高模型效率2方差最大化尋找數(shù)據(jù)方差最大的方向3特征向量主成分，解釋數(shù)據(jù)最大方差4數(shù)據(jù)壓縮保留重要信息，降低存儲和計算成本異常檢測算法介紹識別異常值異常檢測算法旨在識別與正常數(shù)據(jù)點顯著不同的數(shù)據(jù)點。應用場景廣泛這些算法在欺詐檢測、網(wǎng)絡安全、醫(yī)療診斷等領域都有重要應用。多種類型常見的異常檢測算法包括基于統(tǒng)計方法、機器學習方法和深度學習方法。異常檢測的應用場景網(wǎng)絡安全識別惡意流量、入侵企圖和異常網(wǎng)絡活動，保護網(wǎng)絡安全。金融欺詐檢測信用卡欺詐交易、洗錢活動和賬戶異常行為，保障金融安全。醫(yī)療診斷識別疾病早期癥狀、發(fā)現(xiàn)異常病變和預測患者風險，輔助醫(yī)療診斷。工業(yè)制造檢測設備故障、生產(chǎn)過程異常和產(chǎn)品質(zhì)量問題，提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。機器學習模型的評估標準準確率模型預測正確的結果占總樣本的比例精確率模型預測為正例的樣本中，實際為正例的比例召回率模型預測為正例的樣本占所有實際為正例的樣本的比例F1分數(shù)精確率和召回率的調(diào)和平均數(shù)，綜合評估模型的性能訓練、驗證、測試集劃分1測試集評估模型泛化能力2驗證集選擇最佳模型參數(shù)3訓練集訓練模型過擬合和欠擬合分析1過擬合模型過于復雜，對訓練數(shù)據(jù)擬合程度過高，導致對新數(shù)據(jù)的預測能力下降。2欠擬合模型過于簡單，對訓練數(shù)據(jù)擬合程度不足，導致對新數(shù)據(jù)的預測能力也不高。3平衡需要找到一個合適的模型復雜度，在擬合訓練數(shù)據(jù)和泛化能力之間取得平衡。模型調(diào)優(yōu)和超參數(shù)優(yōu)化1評估指標使用不同的評估指標來衡量模型的性能，例如準確率、精確率、召回率和F1分數(shù)。2超參數(shù)調(diào)整嘗試不同的超參數(shù)值，例如學習率、正則化系數(shù)和樹的深度，以找到最佳的模型配置。3特征工程通過特征提取、特征選擇和特征組合等技術，提高模型的預測能力。4模型集成將多個模型組合在一起，以提高模型的穩(wěn)定性和泛化能力。大數(shù)據(jù)時代的機器學習大數(shù)據(jù)為機器學習提供了豐富的訓練數(shù)據(jù)，推動著模型的準確性和效率不斷提升。大數(shù)據(jù)時代的機器學習應用于各個領域，包括金融、醫(yī)療、制造、零售等，創(chuàng)造著巨大的商業(yè)價值。機器學習倫理與安全算法偏差算法偏差會影響模型的公平性和準確性。例如，一個用于招聘的模型可能會對某些群體有偏見。隱私保護機器學習模型可能需要訪問敏感數(shù)據(jù)，因此需要采取措施保護用戶隱私。安全漏洞機器學習模型可能容易受到攻擊，例如對抗性攻擊或數(shù)據(jù)中毒。機器學習的未來發(fā)展趨勢更強大的算法深度學習、強化學習等新興算法將不斷發(fā)展，解決更復雜的任務。更廣泛的應用機器學習將應用于更多領域，如醫(yī)療保健、金融、制造業(yè)等。更強大的計算能力云計算、邊緣計算等技術將為機器學習提供更強大的計算能力。更注重倫理與安全機器學習的倫理和安全問題將越來越重要，需要制定相應的規(guī)范和標準。機器學習實踐案例分享機器學習在各個領域都有廣泛的應用。比如在圖像識別中，機器學習可以用來識別圖像中的物體，例如人臉、汽車、動物等。在自然語言處理中，機器學習可以用來分析文本數(shù)據(jù)，例如進行情感分析、機器翻譯、文本摘要等。在金融領域，機器學習可以用來進行信用評分、欺詐檢測等。以下是一些具體的案例：自動駕駛汽車：特斯拉等公司使用機器學習來實現(xiàn)自動駕駛汽車的功能，例如自動泊車、自動巡航等。智能客服：許多公司使用機器學習來構建智能客服系統(tǒng)，可以自動回答用戶的常見問題，提高客服效率。精準醫(yī)療：機器