《机器学习基础》课件

机器学习基础机器学习是计算机科学的一个重要分支它通过算法和统计模型来让计算机系统,能够有效地完成特定任务而无需被人工编程这是一个快速发展的领域在各种,,应用中都发挥着越来越重要的作用课程简介课程概览课程大纲实践与应用本课程旨在全面介绍机器学习的基本概念和课程从机器学习基础开始逐步深入讨论各课程除了理论讲授还安排了一系列实践项,,常用算法包括线性回归、逻辑回归、支持种典型的监督学习和无监督学习算法并探目让学生能够将所学知识应用到实际问题,,,向量机、决策树等帮助学生深入理解机器讨它们在实际应用中的优缺点中锻炼动手能力,,学习的原理和应用机器学习的定义和特点广泛定义核心特点12机器学习是一种能够从数据中自动学习并改进算法性能的计机器学习模型能够从数据中提取有价值的信息并做出预测或算机技术决策灵活多变持续进化34机器学习可以应用于各种复杂任务如图像识别、语言处理随着数据和计算能力的不断增加机器学习算法也在不断优,,和预测分析化和改进机器学习的应用场景机器学习广泛应用于各个行业如图像识别、自然语言处理、语音,:识别、推荐系统、欺诈检测、金融风控、医疗诊断等它可以帮助企业自动化和优化决策过程提高效率和准确性,未来随着技术的发展机器学习的应用范围将进一步扩大并深入到,,我们生活的方方面面改变人类社会的方方面面,监督学习与无监督学习监督学习使用预先标记的训练数据学习建立从输入到输出的映射关系常见于分类和回归任务,,无监督学习无需事先标注数据算法自动发现数据中的内在结构和模式常见于聚类和降维任务,,应用场景监督学习用于预测和分类无监督学习用于探索数据特征和分组两者各有优势组合使用效果更佳,,线性回归模型定义特点应用场景优化方法线性回归是一种用于预测连续线性回归模型简单易懂易于线性回归广泛应用于房价预测线性回归的优化通常采用最小,性响应变量的监督学习算法实现和解释但它也有局限性、销量预测、收益预测等场景二乘法其目标是最小化预测,它通过分析独立变量和因变量只能拟合线性关系无法捕捉为企业提供有价值的数据分值与实际值之间的误差平方和,,,之间的线性关系来进行预测复杂的非线性模式析洞察线性回归模型的原理建立模型线性回归模型假设因变量和自变量之间存在线性关系，并确定最佳拟合直线参数估计使用最小二乘法估计模型的斜率和截距参数，使预测值与实际值的偏差最小模型评估通过值等指标检验模型的拟合度和预测能力，确定R-squared模型的合理性损失函数及优化方法损失函数梯度下降损失函数衡量了模型预测输出与通过迭代更新模型参数使损失函,实际目标值之间的差距通常采数最小化梯度下降算法是最常用平方误差损失函数或交叉熵损用的优化方法之一失函数正则化动量优化在损失函数中加入正则化项可以在梯度下降的基础上引入动量项,,防止模型过度拟合训练数据提高可以加快收敛速度并避免震荡,泛化能力梯度下降算法理解梯度下降1梯度下降是一种优化算法通过迭代的方式不断更新模型参数,,最小化损失函数计算梯度2在每次迭代中先计算损失函数对模型参数的梯度然后按照一,,定的步长沿梯度的反方向更新参数选择步长3步长的选择很关键太小会收敛太慢太大可能会错过最优解,,可以使用自适应步长策略过拟合与欠拟合过拟合欠拟合12模型过度拟合训练数据无法很模型无法捕捉数据的复杂模式,,好地泛化到新的输入数据导致对训练数据也拟合不好预测性,,性能下降能较差评估和预防3通过交叉验证、正则化等方法可以监测和避免过拟合和欠拟合问题,正则化技术防止过拟合正则化通过限制模型复杂度来减少过拟合的风险使模型可以更好地泛化到新数据,参数优化正则化项会被加入目标函数中引导模型参数朝着更优的方向移动,特征选择正则化可以帮助自动选择相关性更强的特征降低模型复杂度,逻辑回归模型逻辑回归模型逻辑回归原理应用场景逻辑回归是一种分类模型能够对二分类或逻辑回归利用函数将线性回归的输逻辑回归广泛应用于金融、医疗、营销等领,sigmoid多分类问题做出预测它通过构建一个逻辑出映射到之间从而得到样本属于某一域的分类问题如信用评估、疾病诊断和客0-1,,函数将输入特征映射到输出类别概率类别的概率通过设置阈值可以进行分类预户流失预测等,测逻辑回归的原理线性分类1逻辑回归是一种线性分类算法，可以将样本分为不同类别概率预测2它通过学习数据模型，预测样本属于某个类别的概率优化目标3逻辑回归的优化目标是最小化对数损失函数函数sigmoid4函数可将线性组合压缩到到之间，表示概率sigmoid01逻辑回归是一种广泛使用的线性分类算法它通过学习数据模型，预测样本属于某个类别的概率逻辑回归的优化目标是最小化对数损失函数，使用函数将线性组合压缩到到之间，表示概率值sigmoid01支持向量机模型定义优势核技巧应用支持向量机是一种基于具有良好的泛化能力能采用核函数技巧将原始被广泛应用于图像识别SVM SVM,SVM,SVM统计学习理论的监督学习模型有效避免过拟合问题在小样特征映射到高维空间从而能、语音识别、生物信息学等领,,它通过寻找最佳分隔超平面本数据上也能表现出色同时够在高维空间中进行线性分类域展现出了强大的性能,来实现分类或回归任务它也可以处理非线性问题或回归支持向量机的原理最大间隔分类1通过寻找最大化样本间隔的分类超平面，实现分类任务核函数引入2利用核函数将输入空间映射到高维特征空间，增加分类能力凸优化求解3通过凸优化理论求解具有全局最优解的支持向量机模型支持向量机是一种非常强大的监督学习算法，其核心思想是通过寻找最大化样本间隔的分类超平面来实现分类任务通过引入核函数将输入空间映射到高维特征空间，可以增加模型的表达能力最后采用凸优化理论求解支持向量机模型，可以找到全局最优解决策树模型简单易懂强大的学习能力决策树模型以规则的形决策树模型能够自动从数据中学If-Then式表达直观易懂可以清楚地解释习重要特征和规则无需人工定义,,,分类或预测的依据复杂的特征可视化呈现决策树模型的结构可以方便地可视化表示有助于分析结果和进行决策,决策树的构建算法信息增益1选择最大化信息增益的特征作为划分依据基尼系数2选择最小化基尼系数的特征作为划分依据剪枝策略3通过削减过拟合的分支来优化决策树决策树算法通过递归地对数据进行划分直到满足某些停止条件常见的构建算法包括基于信息增益或基尼系数的特征选择策略以及通过,,剪枝来控制过拟合的策略这些算法能够高效地构建出可解释性强的决策树模型集成学习方法集成模型的原理常见的集成算法集成学习的优势集成学习的局限性集成学习通过集合多个独立的常见的集成算法包括集成学习能显著提高预测准确集成学习需要训练多个基模型Bagging基模型如决策树、神经网络、和度降低过拟合风险同时具有计算资源消耗较大且模型解,Boosting Stacking,,,,等来提高整体的预测性能通过随机采样产生多较强的抗噪能力和较好的泛化释性较差在某些对实时性和,Bagging不同基模型的误差会相互抵消个基模型通过加权性能它已广泛应用于分类、可解释性要求较高的场景中,Boosting,从而提升最终模型的鲁棒性调整样本权重则是回归、聚类等机器学习任务中集成学习可能不太适用,,Stacking将多个基模型的输出作为新的输入特征随机森林算法多树模型投票机制特点解析随机森林算法通过构建多棵决策树每棵树随机森林算法通过多棵决策树的投票机制来随机森林算法具有抗噪能力强、不易过拟合,都根据部分训练数据和特征进行训练这样确定最终的分类或预测结果这种集成方法、可处理高维数据等特点广泛应用于分类,,,可以提高模型的稳定性和准确性可以提高泛化性能和回归等机器学习任务均值聚类算法k-数据聚类均值算法将数据集划分为个互不相交的簇，每个簇都有一个中心点k-k距离度量使用欧几里得距离等度量方式计算数据点与簇中心的距离聚类中心更新迭代更新每个簇的中心点，使簇内数据点与中心的平均距离最小异常检测异常检测概念应用场景12异常检测是机器学习领域的一个重要任务旨在识别与正常异常检测广泛应用于金融欺诈检测、系统故障监控、医疗诊,模式或行为显著不同的数据点或事件断和保安监控等领域主要算法评估指标34常用的异常检测算法包括统计方法、基于密度的算法、基于准确率、召回率和分数是评估异常检测模型性能的主要指F1聚类的算法和基于神经网络的深度学习方法标降维技术主成分分析线性判别分析通过找出数据中最重要的特征维寻找最大化类间差异同时最小化度来降低数据的维度提高模型的类内差异的投影方向实现有监督,,性能降维自编码器t-SNE使用非线性降维技术能够很好地利用神经网络学习数据的低维表,保留高维数据中的局部结构信息征实现无监督的非线性降维,主成分分析主成分分析（）是一种常用的降维技术它通过识别数据中最重要的特征，将高维数据映射到低Principal ComponentAnalysis,PCA维空间，以达到数据压缩和可视化的目的特征提取1从原始高维数据中提取出能够最大限度代表原始数据特征的主成分数据降维2将原始高维数据投影到低维主成分子空间中，实现数据压缩信息保留3保留数据中的主要信息尽量减少信息损失,主成分分析在数据可视化、特征选择、异常检测等领域有广泛应用它是机器学习中最基础和最常用的一种降维技术神经网络模型模拟人脑强大的学习能力广泛应用领域神经网络模型借鉴了人脑神经神经网络具有优秀的学习和自神经网络在图像识别、语音处元和突触的工作方式通过连适应能力能够从大量数据中理、预测分析等领域广泛应用,,接大量的简单处理单元来模拟学习并发现复杂的模式和规律是机器学习和深度学习的重,人脑的信息处理过程要组成部分神经网络的基本架构输入层1神经网络的输入层接收外部信号和数据并将其传递给隐藏层进,行处理隐藏层2隐藏层通过复杂的数学运算提取输入数据的特征和模式形成,,对输入的理解输出层3输出层根据隐藏层的计算结果产生最终的输出如分类结果或,,预测值反向传播算法前向传播神经网络接收输入数据后，通过权重和偏置计算每一层的输出，直到得到最终的预测结果误差计算将预测结果与实际标签进行比较，计算出整个网络的误差误差反向传播将误差从输出层逐层反向传播到输入层，更新每个连接的权重和偏置参数更新根据梯度下降算法，调整参数以最小化整个网络的损失函数深度学习模型多层结构高性能深度学习模型利用多层神经网络深度学习模型在图像识别、语音架构能够自动学习数据特征适用处理等领域取得了前所未有的突,,于复杂的模式识别和决策问题破性进展超越了传统机器学习方,法端到端训练深度学习模型可以实现从原始输入到最终输出的端到端训练无需进行繁琐,的特征工程深度学习的应用前景计算机视觉自然语言处理12深度学习在图像识别、物体检深度学习在机器翻译、问答系测、图像分割等计算机视觉领统、语音识别等自然语言处理域取得了突破性进展任务上表现出色语音识别医疗诊断34深度学习在清晰语音、噪音语深度学习在医学影像诊断、预音等各种语音环境下表现出色测疾病发展趋势等领域展现了,显著提高了语音识别准确率巨大的潜力机器学习的未来发展智能化自动化个性化创新驱动机器学习算法将继续提高实现机器学习技术可以实现更多工机器学习将使得产品和服务能机器学习将成为技术创新的强,对复杂问题的自主感知、分析作的自动化提高效率和减轻人够更好地满足个人需求提供更大推动力为更多前沿领域开辟,,,和决策让机器拥有更加智能的工负担加精准和个性化的体验新的发展空间,特征。