《机器学习ch》课件

机器学习基础知识机器学习是一种通过使用数据和算法来模拟智能行为的计算机科学分支它可以帮助我们更好地理解数据并做出预测和决策让我们一起探讨机器学习的基础,概念机器学习发展历程年代19401人工智能与机器学习概念初现年代19502感知机算法及神经网络首次提出年代19603机器学习迅速发展并开始应用年代19804统计学习理论奠定机器学习基础自人工智能和机器学习概念诞生以来，经过近年的发展，机器学习技术逐步成熟并广泛应用于各个领域从感知机算法、神经网络到统计学习理80论的奠定，机器学习的理论基础不断完善，为实际应用提供有力支撑机器学习算法分类监督学习算法无监督学习算法强化学习算法监督学习算法通过训练数据中已知的输入和无监督学习算法从未标记的数据中发现隐藏强化学习算法通过与环境的交互学习最优,输出之间的关系学习得到一个预测模型并的模式和结构不需要预先定义目标变量通化的决策策略通过奖惩机制来提高系统的,,,,,将其应用于预测新的未知数据过数据本身的内在特征进行学习性能和决策效果监督学习算法分类算法回归算法通过给定的样本数据学习一个模型可通过给定的样本数据学习一个模型可,,以将新的数据划分到不同的类别中以预测连续的数值输出广泛应用于常见算法包括逻辑回归、决策树等预测、预估等场景监督学习特点性能评估有标签的训练数据算法学习一个模型使用准确率、精确率、召回率等指标,从输入到输出的映射关系适用于有评估模型的预测性能选择合适的模型,明确目标变量的问题线性回归模型基础原理优化目标线性回归模型通过学习数据集中自变量和因变量之间的线性关系建线性回归的优化目标是寻找模型参数使得预测值与实际值之间的误,,立一个可以预测因变量值的线性模型差最小应用场景扩展方法线性回归适合于预测连续型因变量如销量、房价、股价等数值型指多元线性回归可处理多个自变量的情况岭回归和回归可用于,,Lasso标处理共线性问题逻辑回归模型定义原理优点应用逻辑回归是一种广泛应用的监逻辑回归模型将输入特征通过逻辑回归对特征的假设要求较逻辑回归广泛应用于电商推荐督学习算法用于解决二分类函数映射到区低可解释性强同时也能很好、信用评估、医疗诊断等需要,sigmoid0,1,,问题它通过训练一个间得到事件发生的概率预测地处理多元特征模型训练和概率预测的场景,函数来预测事件发生值通过最大化似然函数来学预测的复杂度较低适用于大sigmoid,的概率习模型参数规模数据集决策树算法可视化表达递归划分12决策树以可视化的树状结构呈算法通过递归地对数据特征进现决策过程，易于理解和解释行二分或多分类，构建决策树模型内部节点判断抗噪能力强34内部节点根据特征进行判断，决策树具有一定的抗噪能力，分支节点决定样本的类别或预可以处理数据中的异常值和缺测值失值支持向量机原理优势应用支持向量机是一种基于统计学支持向量机具有优秀的泛化能支持向量机广泛应用于图像和习理论的机器学习算法它通力能够有效地解决高维空间文本分类、生物信息学、金融,过寻找最佳的分隔超平面将下的复杂问题在多种领域如投资等领域为各种复杂问题,,,不同类别的数据点尽可能地分图像识别、文本分类等都有出提供有效的解决方案开色表现集成学习算法集成模型常见算法集成学习通过结合多个基学习器主要包括、和,Bagging Boosting如决策树、神经网络等创建一个等它们从不同的角度利,Stacking,更强大的模型以提高预测准确性用基学习器构建集成模型,和稳定性优势特点集成学习能够克服单个模型的局限性从而提升机器学习的性能是当前广受,,关注的热点技术无监督学习算法聚类算法降维算法异常检测无监督学习算法中的聚类算法将相似的数据降维算法能够将高维数据映射到低维空间无监督学习可用于异常检测识别数据中的,,点归类到同一个簇中帮助发现数据中的潜保留数据的主要特征帮助理解和分析复杂异常值或异常模式对于欺诈检测、故障监,,,在模式和结构均值聚类算法是常用的的数据结构主成分分析是常用的降测等场景很有用孤立森林算法是一种有效K-PCA聚类方法之一维技术之一的异常检测方法均值聚类算法K划分算法迭代优化12均值算法是一种著名的划分算法通过不断迭代寻找使簇内K-,聚类算法能够将数据集划分为样本相似度最大、簇间样本差,个不同的簇异最大的聚类中心K应用广泛优缺点分析34均值算法简单高效适用于算法易实现收敛速度快但初K-,,,各种类型的数据是机器学习中始聚类中心的选择会影响聚类,常用的聚类算法之一结果协同过滤推荐系统用户数据产品数据系统会收集用户的浏览、搜索和购买系统会收集产品的属性、标签和互动记录等用于了解用户兴趣和偏好数据用于建立产品之间的关联,,推荐算法反馈优化系统会根据用户与产品的相似度计算系统会根据用户的反馈不断优化推荐,给出个性化的产品推荐结果提高推荐的准确性和覆盖面,特征工程技术特征选择特征转换12对数据中的重要特征进行筛选通过数学变换或编码等方式将,,保留与目标变量有关的关键特原始特征转换为更有意义的新征减少噪音特征特征提高模型性能,,特征构建特征标准化34利用已有特征组合生成新的特对特征进行归一化处理使其满,征捕捉数据中隐藏的模式和规足算法的数值分布要求提高算,,律法收敛速度特征选择方法过滤法包装法嵌入法过滤法通过统计分析的方法评估特征与目标包装法将特征选择与具体的学习算法相结合嵌入法在训练机器学习模型的过程中同时,变量的相关性选择与目标高度相关的特征通过搜索策略选择使得学习算法性能最优进行特征选择以提高模型性能兼具过滤,,,优点是计算简单高效缺点是未考虑特征的特征子集优点是考虑到特征之间的相关法和包装法的优点计算复杂度适中,,之间的相关性性缺点是计算复杂度高,数据预处理数据清洗特征工程数据转换数据抽样清除数据中的噪音、异常值和创造新的特征属性以更好地将数据转换为合适的表示形式从大规模数据集中提取代表性,缺失数据以确保数据的完整捕捉数据内在的模式和关系如标准化、归一化、离散化样本以提高计算效率和降低,,,性和准确性这一步至关重要这可以极大地提升机器学习算等以适应不同的机器学习算过拟合风险,影响后续分析的结果法的性能法要求,模型评估指标模型评估是机器学习中至关重要的一步用于衡量模型的性能和泛化能力常用的评估指标包括准确率、精确率、召回率、值、曲线和值这些指标从不同角度反映了模型预测的质量有助于,F1ROC AUC,选择最优的模型并进行进一步优化模型调参方法确定调参目标根据具体问题和模型性能评估指标，明确需要优化的目标指标选择调参参数确定可以调整的关键参数如学习率、正则化系数等并设定调整范围,,网格搜索随机搜索/采用网格搜索或随机搜索的方式遍历参数空间寻找最优参数组合,,交叉验证使用交叉验证的方式评估不同参数设置下模型的泛化能力,模型过拟合解决方案正则化提前停止通过添加正则化项来限制模型复杂度在验证集误差开始上升时停止训练可,,避免过拟合包括、正则化等以避免模型过拟合L1L2数据增强Dropout在训练过程中随机忽略部分神经元提通过翻转、缩放等方式增加训练数据,,高模型泛化能力增强模型泛化能力深度学习概述深度学习是机器学习的一个重要分支它利用多层神经网络模型来解决复杂的数,据驱动问题深度学习在图像识别、语音处理、自然语言处理等领域取得了突破性进展正在引领人工智能的发展,神经网络基础结构层次激活函数神经网络由输入层、隐藏层和输神经网络通过非线性激活函数如,出层三部分组成通过层与层之间、和实现复,sigmoid tanhReLU,的连接实现信息的传递和处理杂的函数拟合能力反向传播算法深度学习通过梯度下降法优化网络参数使增加神经网络的层数和节点数能,,模型的输出与真实值之间的误差够学习到更抽象和具有代表性的不断减小特征卷积神经网络卷积层池化层通过卷积运算提取局部特征能有效地进行特征降维和抽象化减少参数量并,,捕捉图像的空间特性提高模型鲁棒性激活函数深度结构引入非线性因素增强模型的表达能力多层卷积和池化可以逐步提取更抽象,和学习能力的特征实现端到端的学习,循环神经网络时序建模能力内部记忆机制12循环神经网络擅长处理具有时循环神经网络设有内部状态可,序依赖性的数据如语音、文本以记忆之前的信息从而对当前,,和时间序列数据能够建模输入输入做出更准确的预测,与输出之间的动态关系广泛应用领域多层结构优化34循环神经网络被广泛应用于自通过堆叠多个循环神经网络层,然语言处理、语音识别、机器可以进一步提高模型的表达能翻译等任务展现出强大的序列力和学习能力,学习能力生成对抗网络生成网络应用场景研究热点生成对抗网络由两个被广泛应用于图像生成的研究热点包括网络结GAN GANGAN神经网络构成生成器和判、语音合成、文本生成等领域构优化、训练过程稳定性、模-别器生成器学习生成接近真能产生高质量、逼真的人工式崩溃问题等众多学者致力,实样本的人工数据而判别器样本在创意内容生产和数据于提升的性能和应用广,,GAN则学习区分真实与伪造样本增强方面有巨大潜力度推动这一前沿技术不断进,两个网络相互竞争最终生成步,器生成令判别器无法识别的逼真样本强化学习简介强化学习是一种基于试错和奖励的机器学习算法代理通过与环境交互来学习最,佳策略以获得最大奖励它与监督学习和无监督学习不同模型通过积累经验来,,提高性能适用于复杂的决策问题,迁移学习概念解释应用场景迁移学习是一种利用在一个领域在数据和标注资源有限的情况下,获得的知识帮助在另一个相关领迁移学习可以克服数据瓶颈提高,域获得更好性能的机器学习方法算法性能主要方法迁移学习包括迁移特征、迁移实例和迁移参数等技术利用来源域知识辅助,目标域学习元学习元学习算法元学习模型元学习应用元学习是一种通过学习如何学习来获得更好元学习模型包括元学习器和基学习器元学元学习广泛应用于多任务学习、少样本学习的学习效果的算法它可以快速适应新的任习器能够学习如何训练基学习器从而帮助、快速适应等场景可以大幅提高机器学习,,务和环境提高机器学习模型的泛化能力基学习器更快地解决新任务模型的性能和泛化能力,联邦学习联邦学习概念联邦学习架构应用场景联邦学习是一种分布式机器学习方法不会联邦学习通常包括中央协调器和多个参与方医疗健康保护患者隐私,•:将数据集中于单一位置而是在各个参与方参与方在本地训练模型并与协调器交互协,,,金融风控各机构共享风险信息•:的本地保留数据通过协同训练模型来获得调器负责汇总和优化全局模型,智能设备端侧边缘计算•:整体最优的结果机器学习伦理隐私保护公平性与不歧视确保机器学习系统妥善保护个人杜绝机器学习模型在决策过程中隐私数据不滥用或泄露敏感信息出现偏见和歧视确保公平公正,,人机协作可解释性与透明度实现人机协作发挥各自的优势在提高机器学习模型的可解释性确,,,伦理层面上取得良性互动保决策过程透明化增加公众的信,任机器学习应用案例机器学习已广泛应用于多个行业如图像识别、自然语言处理、语音识别、预测,分析等通过分析海量数据并学习模式机器学习可以帮助企业提高运营效率、,优化决策、创新产品等在医疗领域机器学习可以辅助医生诊断疾病、预测疾病发展趋势在金融领域,,机器学习可以检测欺诈行为、优化投资策略在交通领域机器学习可以预测拥,堵情况、优化路径规划未来机器学习趋势应用场景广泛化1机器学习将渗透到生活的各个方面算法不断进化2新型神经网络架构不断涌现计算能力提升3云计算和技术持续发展GPU数据获取便利化4物联网和大数据技术普及人机协同发展5机器学习与人类智慧的融合未来机器学习的发展趋势将呈现广泛应用、算法创新、性能提升、数据获取便捷以及人机协同等特点随着技术的进步和社会需求的不断变化机器学习将在更多领域发挥,关键作用推动人类社会向着更智能化的未来不断前进,。