《部分统计学习基础》课件

《部分统计学习基础》ppt课件•引言•统计学基础•回归分析•分类算法•聚类分析•机器学习进阶概念01引言课程背景统计学习是机器学习的一个重要分支，它使用数学和统计的方法来研究机器学习中的规律和问题随着大数据时代的到来，统计学习在数据分析和人工智能领域的应用越来越广泛，掌握统计学习的基础知识对于相关领域的研究和应用至关重要学习目标01掌握统计学习的基本概念、方法和原理02学会使用常见的统计学习算法和模型进行数据分析和预测03了解统计学习在各个领域的应用案例和前景02统计学基础描述性统计总结词详细描述描述性统计是统计学的基础，它通过对数据的收集、描述性统计主要包括数据的收集、整理、描述和展示四整理、描述和展示，帮助我们理解和解释数据个步骤在数据收集阶段，我们需要明确研究目的，选择合适的数据来源和收集方法在整理阶段，我们需要对数据进行清洗、分类和编码等操作，使其更加有序和易于分析在描述阶段，我们主要使用各种统计指标，如均值、中位数、众数、方差等，来描述数据的集中趋势和离散程度最后，在展示阶段，我们需要将数据以图表、表格等形式呈现出来，以便更好地理解和解释数据概率论基础要点一要点二总结词详细描述概率论是统计学的重要基础之一，它研究随机现象和随机概率论主要包括概率空间、随机变量、随机事件的概率等事件的规律性基本概念概率空间定义了随机现象的可能结果集合及其概率分布随机变量则是将随机现象的观测结果转化为数值型数据随机事件的概率则表示该事件发生的可能性大小此外，概率论还涉及到条件概率、独立性、贝叶斯定理等基本概念，这些概念在统计学中有着广泛的应用参数估计与假设检验总结词详细描述参数估计与假设检验是统计学中最为重要的方法之一，参数估计主要通过样本数据来估计总体的参数值，如均它们帮助我们推断总体的特征和参数值、方差等常见的参数估计方法有最小二乘法、极大似然估计法等假设检验则是通过样本数据来检验关于总体参数的假设是否成立，常见的假设检验方法有t检验、卡方检验等在进行参数估计和假设检验时，需要注意样本的代表性和可靠性，以及假设检验的假设设立和结论解释的合理性03回归分析线性回归01线性回归是最基本的回归分析方法，通过找到最佳拟合直线来预测因变量的值02线性回归模型可以用最小二乘法求解，得到最佳拟合直线的斜率和截距03线性回归的假设是因变量和自变量之间存在线性关系，且误差项是独立同分布的04线性回归的优点是简单易懂，适用于数据量较小的情况，缺点是对于非线性关系的数据拟合效果较差多项式回归与逻辑回归多项式回归是指自变量和因变量之间存在非线性关系的回归分析方法逻辑回归的优点是适用于因变量是分类通过引入多项式项，可以拟合复杂的非变量的情况，缺点是对于多分类问题需线性关系，但需要谨慎选择多项式的阶要进行多次建模数逻辑回归的假设是因变量服从二项分布，逻辑回归是一种用于二元分类问题的回且误差项是独立同分布的归分析方法，通过将因变量转换为二元分类结果岭回归与套索回归在此添加您的文本17字在此添加您的文本16字岭回归是一种用于解决共线性问题的回归分析方法套索回归是一种用于特征选择和模型压缩的回归分析方法在此添加您的文本16字在此添加您的文本16字当自变量之间存在高度共线性时，普通的最小二乘法可能通过引入套索参数，套索回归可以惩罚复杂模型并选择最会导致估计值不稳定重要的特征在此添加您的文本16字在此添加您的文本16字岭回归通过引入岭参数来稳定估计值，减少共线性的影响套索回归的优点是可以降低过拟合的风险并提高模型的泛化能力，缺点是可能会忽略一些重要的次要特征04分类算法决策树与随机森林决策树决策树是一种监督学习算法，通过递归地将数据集划分为更纯的子集来构建决策边界它易于理解和实现，但可能会过拟合随机森林随机森林是决策树的集成方法，通过构建多个决策树并综合它们的预测结果来提高分类精度和稳定性它具有较好的泛化能力和对噪声数据的鲁棒性支持向量机•支持向量机（SVM）SVM是一种基于核函数的分类算法，通过找到能够将不同类别的数据点最大化分隔的决策边界来工作它适用于高维数据和线性不可分的数据集K-近邻算法与朴素贝叶斯K-近邻算法（KNN）KNN是一种基于实例的学习，通过将新的数据点分配给与其最近的训练数据点相同的类别来工作它简单且易于实现，但计算复杂度较高朴素贝叶斯（NB）朴素贝叶斯是一种基于概率的分类算法，通过计算给定特征条件下各个类别的概率来工作它假设特征之间相互独立，适用于特征之间关联性较小的情况05聚类分析K-means聚类无监督学习方法算法流程K-means是一种无监督学习方法，用于将迭代过程K-means算法通过迭代过程，数据集划分为K个聚类不断更新聚类中心，直到聚类中心收敛或达到预设的迭代次数适用场景核心思想中小规模数据集K-means算法适用于中最小化聚类内平方和K-means算法的核小规模数据集，对于大规模数据集可能存心思想是使每个聚类内的数据点与聚类中在性能瓶颈心之间的平方和最小化DBSCAN聚类基于密度的聚类方法核心思想DBSCAN是一种基于密度的聚类方法，能够发现任意形密度可达与密度相连DBSCAN通过定义密度可达和密状的聚类度相连的概念，将相邻高密度区域划分为一个聚类优点缺点发现任意形状的聚类与K-means等算法不同，对参数敏感DBSCAN算法对参数的选择较为敏感，需DBSCAN能够发现任意形状的聚类，不受数据分布假设要合理设置Eps和MinPts两个参数的限制层次聚类缺点核心思想D计算复杂度高层次聚类的计算复杂度较距离度量层次聚类的核心思想是使用距高，对于大规模数据集可能存在性能瓶颈离度量来衡量数据点之间的相似性或差异性CB优点基于距离的聚类方法A灵活的聚类形状与K-means等算法相比，层次聚类是一种基于距离的聚类方层次聚类能够形成更加灵活的聚类形状，法，通过不断合并或分裂数据点形更好地适应数据的分布特点成层次结构06机器学习进阶概念过拟合与欠拟合过拟合模型在训练数据上表现很好，但在测试数据或新数据上表现不佳这是因为模型过于复杂，记住了训练数据中的噪声，而无法泛化到新数据欠拟合模型在训练数据和新数据上的表现都不好这是因为模型过于简单，无法捕捉到数据中的复杂模式模型选择与交叉验证模型选择交叉验证选择最适合特定任务的模型要考虑模一种评估模型泛化能力的技术通过将数型的复杂度、适用场景、计算成本等因据分成多个部分，使用其中一部分数据进素VS行模型训练，另一部分数据进行模型测试，以获得更准确的性能估计特征选择与降维特征选择从原始特征中选择最重要的特征，以减少特征数量并提高模型的性能常用的特征选择方法有基于统计的方法、基于模型的方法等降维降低数据的维度，以简化模型并提高计算效率常用的降维方法有主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等THANKS感谢观看。