《计算机学习起步》课件

《计算机学习起步》课件PPT计算机学习起步是一门介绍计算机学习的课程，涵盖了计算机学习的基本概念、发展历程以及应用场景通过本课件，您将了解到计算机学习的重要性以及它在不同领域的应用介绍计算机学习是一种利用数据和算法来让计算机从经验中不断学习和改进的技术本节将介绍计算机学习的基本定义，并解释为什么学习计算机学习对您有益同时，我们还会回顾计算机学习的发展历程监督学习神经网络神经网络是一种受到生物神经系统启发而设计的计算模型，能够通过反向传播算法自动学习从输入到输出的映射决策树决策树是一种通过一系列的判定条件来进行分类或回归的算法，它能够通过学习过程自动构建决策树模型朴素贝叶斯朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理与特征条件独立性假设的分类算法，它在文本分类和垃圾邮件过滤等方面有广泛应用无监督学习聚类算法高斯混合模型12聚类算法是一种将数据分成相似组的算高斯混合模型是一种基于高斯分布的概法，它能够帮助我们探索数据中的模式率模型，它可以对数据进行建模并进行和结构聚类分析自组织映射主成分分析34自组织映射是一种基于竞争学习方式的主成分分析是一种用于数据降维的技术，神经网络模型，它可以在无监督学习中通过线性变换将原始数据映射到低维空实现数据的降维和聚类间，以保留最重要的特征数据准备特征选取特征缩放数据清洗选择最有意义和相关性的对特征进行缩放和归一化，清洗数据，处理缺失值、特征来建立模型，以提高以消除数据之间的量纲差异常值和噪声，以保证数计算机学习的准确性和效异，提高模型的训练效果据的质量和准确性果模型评估训练集测试集划分交叉验证曲线-ROC将数据集划分为训练集和测采用交叉验证的方式来评估曲线可以通过调整模型ROC试集，用训练集进行模型训模型的性能，以防止模型对的分类阈值来评估模型的灵练，用测试集评估模型的准特定数据集过拟合敏度和特异度确性应用场景电子商务推荐系统1计算机学习在电子商务推荐系统中发挥着重要作用，通过分析用户的购买历史和兴趣，为用户提供个性化的推荐自然语言处理2计算机学习在自然语言处理中有广泛应用，包括文本分类、情感分析、机器翻译等任务数据挖掘3计算机学习是数据挖掘的核心技术，帮助企业发现数据中的隐藏模式和规律，提供决策支持未来发展深度学习1深度学习是一种基于神经网络的机器学习技术，它在图像识别、语音识别等领域取得了显著的成果强化学习2强化学习是一种通过试错学习的方法，在无监督的环境中使智能体学习最优策略大数据时代的应用3计算机学习在大数据时代将发挥更重要的作用，帮助企业从海量数据中挖掘价值和洞见。