《机器学习简介》课件

机器学习简介机器学习是人工智能的一个重要分支它使计算机能够通过学习数据和算法自动,改进从而做出更好的预测和决策它在各个领域都有广泛应用是推动技术进步,,的关键力量什么是机器学习数据驱动机器学习通过统计分析和模式识别从大量数据中学习得出可用的预测或决策模型,算法驱动机器学习算法能自动从数据中提取特征并进行预测无需人工编码复杂的规则,人工智能机器学习是人工智能的核心技术让计算机系统能够不依赖明确编程而是从数据中学习,,和改进机器学习的三大任务类型监督学习无监督学习强化学习监督学习通过给定的训练数据及其对应的标无监督学习不需要事先标记的训练数据,而强化学习通过与环境的交互,从而获得奖励签,来学习如何将输入映射到正确的输出是试图从数据中发现隐藏的模式和结构常或惩罚,最终学会如何做出最佳决策广泛这是最常见的机器学习任务类型用于聚类和降维应用于游戏、机器人等领域监督学习有标签训练数据预测未知输出12监督学习依赖于带有标签的训训练好的模型可以基于新的输练数据,用于学习从输入到输出入数据预测对应的输出结果的映射关系常见任务算法代表34监督学习常用于分类、回归、线性回归、逻辑回归、决策树预测等任务例如图像识别、、支持向量机等都属于监督学垃圾邮件识别等习算法无监督学习无标签数据学习聚类分析无监督学习不需要事先标注的输无监督学习常用于聚类分析,将相出数据而是通过分析输入数据的似的数据点划分到同一个簇以发,,内部结构和模式来发现有价值的现数据中隐藏的分组信息异常检测无监督学习可用于识别数据中的异常值或离群点有助于发现系统中的异常,情况强化学习定义特点应用挑战强化学习是一种机器学习的方强化学习不需要明确的输入输强化学习广泛应用于机器人控强化学习需要大量的探索训练法,代理通过与环境交互并获出样本,而是通过试错探索获制、游戏决策、资源调度等领和复杂的奖励设计,容易陷入得奖励来自主地学习并优化行得最佳决策这种学习方式更域,展现出强大的自主学习能局部最优如何提高效率和泛为策略加灵活,适用于复杂动态环境力化能力是重点研究方向机器学习的主要算法监督学习算法无监督学习算法12如线性回归、逻辑回归、支持包括聚类算法如K-Means和向量机等，通过已标记数据训DBSCAN，用于发现数据的内练模型预测未知数据在结构和潜在模式强化学习算法深度学习算法34通过与环境的交互学习最优策基于神经网络的层次化特征表略，应用于游戏、机器人控制示学习方法，在计算机视觉、等领域自然语言处理等领域取得突破线性回归定义应用场景优缺点发展趋势线性回归是机器学习中最基础线性回归广泛应用于工程、经优点是实现简单、易于解释,随着大数据和深度学习的兴起的算法之一,它旨在找到一条济、金融等领域,可以预测人缺点是对异常值敏感、无法捕,线性回归正融合更多技术,精最佳拟合直线,以预测连续型口增长、股票价格走势等捉复杂的非线性关系确度和适用性不断提高目标变量的值逻辑回归逻辑回归的原理逻辑回归的分类边界逻辑回归的损失函数逻辑回归是一种基于概率的线性分类算法,逻辑回归通过寻找最优的分类边界,将样本逻辑回归使用对数损失函数来评估模型的拟使用sigmoid函数将输入特征映射到0-1之划分到不同的类别分类边界是一个线性函合效果,通过最小化损失函数来学习模型参间的概率值从而实现二分类任务数可以很好地解决线性可分的问题数从而实现分类任务,,,决策树构建模型易于解释决策树通过构建分类或回归模型决策树的模型结构非常直观,可视来预测输出变量的值它通过递化效果好,有利于人类理解和解释,归细分数据来寻找最佳的特征分也易于进行特征重要性分析割点处理多种数据类型决策树可以处理连续型、离散型、混合型等多种类型的输入变量适用性广,泛随机森林集成学习随机森林是一种集成学习算法,由多棵决策树组成,通过平均或投票的方式得出最终的预测结果随机性随机森林在构建决策树时引入了随机性,这不仅防止过拟合,还能提高模型的鲁棒性高性能相比单一的决策树,随机森林能够更好地处理噪音数据,表现出较高的分类精度和预测能力支持向量机原理概要优势特点支持向量机是一种监督学习模型支持向量机具有良好的泛化能力,,通过寻找最优超平面来实现数据对噪声数据也具有较强的鲁棒性分类或回归它可以处理高维特同时它可以有效地避免过拟合征,擅长处理复杂的非线性问题问题应用场景支持向量机广泛应用于文本分类、图像识别、生物信息学、财务风险预测等领域是机器学习中的重要算法之一,神经网络模拟人脑结构推动人工智能发展广泛应用领域神经网络模仿人脑的神经元和深度学习能力神经网络技术的发展是推动人突触连接,通过训练大量数据神经网络被广泛应用于语音识工智能进步的关键驱动力之一建立复杂的信息处理系统别、计算机视觉、自然语言处神经网络可以进行深度学习,为人工智能带来了新的可能,理等领域显示出巨大的潜力对输入数据进行多层次的特征,提取和抽象从而达到更强大,的学习和预测能力聚类算法分组数据聚类算法通过分析相似性将数据点分组到不同的簇中聚类K-Means将数据点划分为个簇，每个点属于离它最近的中心点K基于密度的聚类算法根据数据点的密度来发现任意形状的簇DBSCANK-Means聚类算法核心确定聚类数量12是一种基于距离的聚类算法通过迭代更新聚类中要求事先确定聚类数影响聚类质量可通过轮K-Means,K-Means K,心点将数据点划分到距离最近的簇中廓系数、肘部法等方法确定最优值,K高效快速计算可解释性强34算法计算代价低能够快速收敛适用于大规模数得到的聚类结果直观易懂可以帮助分析数据特征K-Means,,K-Means,据的聚类分析和发现群组模式DBSCAN基于密度的聚类算法灵活的聚类方式核心参数调节DBSCAN算法通过识别密集区域来分组数DBSCAN算法可以识别噪音点,并且对于数DBSCAN算法的关键参数包括ε邻域半径和据点,无需预先知道簇的数量,可自动发现任据集中的异常值具有很强的鲁棒性最小样本数MinPts,合理的参数设置可以意形状和大小的簇得到理想的聚类结果隐马尔可夫模型状态转移概率计算参数估计隐马尔可夫模型是一种基于状态转移的统计利用隐藏状态的概率分布和状态转移概率，通过算法训练可以估计隐马尔可夫模型的参模型，能有效描述序列数据的生成过程可以计算观测序列的概率数，如状态转移概率和观测概率异常检测算法类型识别异常发现通过分析数据模式和特征,异常检这些算法能及时发现数据流中的测算法可以识别出数据中的异常异常情况,并触发警报,帮助及时处类型,如离群点、碰撞检测等理问题故障诊断异常检测技术还可进一步分析异常原因协助故障诊断和系统优化,主成分分析降维可视化计算过程广泛应用主成分分析是一种常用的数据降维技术,能主成分分析通过计算数据的协方差矩阵,提主成分分析广泛应用于机器学习、数据可视将高维数据投影到低维空间在保留大部分取出最大方差的正交向量作为主成分从而化、图像压缩等领域是一种强大的数据分,,,原始信息的同时显著降低数据维度,方便数实现对原始数据的有效压缩和表示析和特征提取工具据可视化分析奇异值分解矩阵分解主成分提取12奇异值分解是一种强大的矩阵奇异值分解可以提取出矩阵的分解技术可以将一个矩阵分解主要成分用于数据降维和特征,,为三个矩阵的乘积提取广泛应用计算效率34奇异值分解在机器学习、信号奇异值分解算法高效且稳定,可处理、推荐系统等领域都有广以应对大规模数据的计算需求泛应用机器学习的应用领域计算机视觉自然语言处理语音识别推荐系统机器学习在图像识别、目标检机器学习使得语音识别、语义基于深度学习的语音识别技术机器学习在个性化推荐、用户测、图像分割等领域发挥重要分析、机器翻译等自然语言处已经达到人类水平,应用于智画像等方面发挥关键作用,广作用,应用于自动驾驶、医疗理任务取得突破性进展,应用能音箱、语音控制等领域泛应用于电商、社交媒体等场诊断等领域于客服聊天、智能助理等场景景计算机视觉图像识别物体检测12通过机器学习算法计算机可以识别并分类图像中的物体、计算机视觉可以精准定位图像中的物体为智能驾驶、智慧,,人脸、文字等内容安防等应用提供支持图像分割图像生成34图像分割可以将图像划分为不同的区域或对象为深入理解基于生成对抗网络计算机可以创造出逼真的图像在艺术创,,,图像内容提供基础作和游戏开发中广泛应用自然语言处理理解人类语言文本分析与生成语音交互机器翻译自然语言处理技术能够理解人自然语言处理可以对文本进行自然语言处理与语音识别技术自然语言处理技术可以实现准类使用的自然语言,如中文、情感分析、话题识别、文本生结合,可以实现语音交互,让人确的机器翻译,帮助消除语言英语等,并对其进行分析和理成等,广泛应用于客户服务、机对话更加自然流畅这在智障碍,促进跨国交流与合作解这对于人机交互、智能问内容创作等领域能语音助手、车载系统等场景答等应用至关重要中发挥重要作用语音识别声波分析模式匹配语音识别通过分析人类发声产生利用预先训练的语音数据库,匹配的声波模式,将语音转换为计算机输入的声音信号与特定单词或命可识别的文本令的模式机器学习先进的语音识别系统利用深度学习等机器学习算法不断优化识别准确率,推荐系统个性化推荐数据分析根据用户的兴趣和行为模式为每个用通过对大量用户数据的分析发现用户,,户量身定制个性化的推荐内容偏好规律并提升推荐精准度协同过滤内容相关推荐利用用户之间的相似性为用户推荐他根据用户喜好的内容属性推荐与之相,,人喜欢的内容似的其他内容金融风险预测数据分析风险预警投资组合优化利用大数据和机器学习技术对复杂的金融建立智能的风险预警系统能及时发现异常通过数据挖掘和机器学习优化投资组合结,,,数据进行深入分析预测未来可能出现的风情况并向相关部门发出预警减少潜在损失构降低整体风险提高投资收益,,,,,险医疗诊断个性化医疗早期发现疾病利用机器学习分析患者的症状、通过对医疗影像、生物标记物等基因、生活方式等数据可以制定数据的分析可以在疾病初期就识,,个性化的诊断和治疗方案别出症状,有助于及时治疗智能辅助诊断医生可以利用机器学习算法对患者的病历、检查报告等信息进行分析获得,诊断建议提高诊断准确性,机器学习的发展趋势随着计算能力和数据量的不断增长机器学习技术正在朝着更加智能和广泛的方,向发展深度学习、迁移学习和强化学习等新兴技术正在成为机器学习的热点研究领域预计未来会在多个行业产生重大影响,深度学习复杂网络模型端到端学习高性能计算海量数据支撑深度学习采用由多个隐层组成深度学习可以直接从原始数据深度学习算法运行需要强大的深度学习模型能够从海量的数的复杂神经网络架构,能够学中学习到端到端的特征表示和计算能力,得益于GPU的高并据中学习到更加丰富的知识和习出更丰富、更具有表征性的预测模型,大幅降低了特征工行性能,使得深度学习的实际特征,大数据为深度学习提供特征程的复杂度应用成为可能了必要的支撑迁移学习知识的转移样本数据不足问题12迁移学习利用从一个任务学到的知识应用到另一个相关的对于某些任务我们可能没有足够的标注数据迁移学习可以,,,任务中,提高模型在新任务上的性能弥补这一不足加速模型训练跨领域应用34通过迁移学习我们可以利用已有的模型参数大大加快模型迁移学习使得我们可以将在一个领域训练的模型应用到另,,,在新任务上的训练速度一个相关领域中去强化学习目标导向环境交互自主决策强化学习算法通过明确的目标和奖惩机制来智能体与环境进行持续交互,根据反馈调整强化学习赋予智能体自主做出决策的能力,指导智能体不断优化行为策略其决策和行为不需要人工编程联邦学习联邦学习概念协作训练过程应用场景联邦学习是一种分布式机器学习方法,数据联邦学习包括客户端模型训练和服务器端模•医疗健康信息保护保留在本地设备或服务器上只共享模型参型聚合两个步骤客户端参与训练服务器端,,,金融交易数据隐私•数,可以保护隐私并提高安全性整合结果以获得最终模型智能设备个人信息保护•。