《机器学习ch》课件

机器学习概览机器学习是计算机科学的一个重要分支研究如何通过数据和算法构建智能系,统它涉及深度学习、神经网络等前沿技术在图像识别、自然语言处理等领域,取得了重大突破课程大纲绪论监督学习无监督学习深度学习探讨机器学习的定义、发展历介绍线性回归、逻辑回归、决讲解聚类算法、主成分分析和介绍神经网络的基础知识以及史及其在各行业的广泛应用策树和随机森林等监督学习算异常检测等无监督学习方法卷积神经网络、循环神经网络法和生成对抗网络等深度学习模型绪论本章将为您介绍机器学习的基础概念和发展历程并探讨其在各领域的广泛应,用通过对机器学习技术的深入了解为后续的学习奠定坚实的基础,绪论机器学习的定义机器学习的发展历程机器学习的应用领域机器学习是一种通过数据驱动的方法从世纪年代的人工智能初创到深机器学习广泛应用于图像识别、语音处,2050使计算机系统能够从经验中学习并改进度学习的崛起机器学习经历了漫长而理、自然语言处理、推荐系统等众多领,其性能的过程曲折的发展历程域为各行各业带来颠覆性变革,机器学习发展历程年代19501机器学习起源于人工智能领域最早出现概念和应用研究者关注机,器是否可以通过模拟人类学习行为获取知识年代19802随着计算机硬件和软件的迅速发展机器学习技术得到广泛应用如图,,像识别、语音识别等深度学习等新型方法也开始出现年代20003海量数据和计算能力的提升推动了机器学习的飞跃发展算法不断,优化应用范围进一步扩展如自然语言处理、推荐系统等,,应用领域工业智能化智能医疗智慧城市金融科技机器学习被广泛应用于工业生机器学习在医疗诊断、疾病预机器学习技术被应用于城市管机器学习在风险管理、投资决产的自动化、质量控制、预测防、个体化治疗方面发挥重要理的各个领域如交通规划、策、欺诈检测等金融领域发挥,性维护等领域帮助提高生产作用提升医疗服务质量和效能源管理、环境监测等提升重要作用提高金融服务的精,,,,效率和降低成本率城市运营的智能化水平准性和效率监督学习监督学习是机器学习的一个重要分支通过分析已有的标记数据训练出可以预测,,新数据的模型以下将介绍几种常见的监督学习算法线性回归数据分析模型建立模型评估分析数据特点找出输入变量和输出变量之建立最佳拟合线用于预测输出变量的值计算模型的误差指标调整参数以提高预测,,,间的线性关系精度逻辑回归预测概率线性组合12逻辑回归通过拟合逻辑函数来逻辑回归模型使用输入特征的预测样本属于某个类别的概加权线性组合作为输入率分类边界广泛应用34逻辑回归可以找到最佳的分类逻辑回归广泛应用于信用评边界来分隔不同类别的样本估、垃圾邮件检测、医疗诊断等领域决策树特点原理决策树是一种基于树结构的机器学习算法，通过递归的方式对数决策树通过衡量各个特征对目标变量的影响选择最优特征作为根,据进行分类和预测它容易理解和解释能够高效地处理大规模数节点然后递归地对剩余特征进行划分直到得到最终的分类结果,,,据随机森林多棵决策树组合投票机制集成学习随机森林由多个决策树组成每棵树根据随对于新的输入各决策树独立做出预测通过随机森林利用集成学习提高了预测准确性和,,,机选取的特征进行训练投票得出最终结果鲁棒性无监督学习无监督学习是机器学习的一个重要分支它的目标是在没有标注的数据中发现有,价值的模式和结构这类算法能够挖掘隐藏在数据中的内在规律为数据分析和,决策提供有价值的洞见聚类算法均值聚类层次聚类高斯混合模型K-均值是最常用的聚类算法之一它通过层次聚类是一种自底向上的聚类方法它将高斯混合模型假设数据来自多个高斯分布的K-将数据划分为个簇使每个数据点都属于离每个数据点视为一个簇然后逐步合并最相混合它通过迭代的方式估计每个高斯分布K,,它最近的簇中心算法迭代计算簇中心位似的簇直到达到最终的聚类结构结果可以的参数并将数据分配到不同的簇中适用,置直到达到最优分类用树状图来可视化于复杂结构的数据聚类,主成分分析降维效果特征提取主成分分析可以将高维数据投影主成分分析可以找出数据中最重到低维空间保留原数据的主要特要的特征指标提取数据的关键信,,征简化数据结构息,数据压缩可视化分析利用主成分分析可以将原始数据主成分分析结果可以用于对高维压缩减小数据存储空间和提高运数据进行二维或三维可视化有助,,算效率于发现数据的内在规律异常检测识别离群值多种检测算法12异常检测旨在发现数据集中异常用的异常检测算法包括基于常或不寻常的数据点这些数据距离的局部异常因子、基于密,点可能代表错误、欺诈或其他度的孤立森林以及基于统计建值得进一步分析的情况模的一类异常检测等广泛应用场景挑战与局限性34异常检测广泛应用于欺诈检数据噪声、维度诅咒和异常样测、系统故障监测、医疗诊断本稀缺等因素会给异常检测带以及客户流失预测等领域来挑战需要根据实际场景选择,合适的算法深度学习深度学习作为机器学习的一个重要分支近年来取得了令人瞩目的进展它通过,多层神经网络的复杂组合能够学习出数据中复杂的特征和模式在图像识别、语,,音处理等领域取得了卓越的成果神经网络基础神经元感知器模型多层神经网络神经网络的基本单元是神经元负责接收输感知器是最简单的神经网络模型通过对输复杂的神经网络由多个隐藏层组成能够学,,,入信号并产生输出神经元由细胞体、树突入信号进行加权求和并应用激活函数来产生习更复杂的特征并完成更具挑战性的任务,和轴突组成通过突触连接传递信号输出感知器可以实现简单的分类任务如图像识别、语音处理等,卷积神经网络图像特征提取空间相关性建模12卷积神经网络能够自动学习图卷积运算能够捕获图像中像素像的局部特征如边缘、纹理和之间的空间相关性更好地理解,,形状有效提取图像的核心信图像的整体结构,息参数共享多层组合34卷积核在整个图像上共享权重通过堆叠多个卷积层可以从低,,大大减少了模型参数量提高了层的简单特征逐步提取到高层,计算效率的抽象特征循环神经网络序列建模记忆能力循环结构循环神经网络擅长对序列数据进行建模如循环神经网络拥有记忆能力能保留之前的与前馈神经网络不同循环神经网络具有循,,,文本、语音、时间序列数据等输入信息用于更好地处理当前的输入环反馈的结构能够建立更复杂的关系,,生成对抗网络对抗训练多样性生成生成对抗网络由生成器和判别器生成器可以生成高度多样化的样两个网络组成通过对抗训练实现本如逼真的图像、人工合成语音,,网络性能的不断提升等广泛应用于创造性任务,无监督学习生成对抗网络是一种重要的无监督学习方法可以从无标签数据中学习数据,分布模型评估机器学习模型的性能评估是确保模型有效性和可靠性的关键步骤从过拟合、欠拟合、交叉验证到各类性能指标的分析为我们找到最佳的模型提供了指引,过拟合和欠拟合过拟合欠拟合模型过多地适应训练数据无法很好地推广到新的数据这会导致模型无法很好地拟合训练数据即使在训练集上表现也不理想这,,模型在训练集上表现优秀但在测试集或新数据上表现很差通常表示模型的复杂度太低无法捕捉数据的潜在规律,,交叉验证多样性训练集交叉验证通过多次在不同训练集上训练和测试模型能更好地评估模型的泛化能力,性能评估交叉验证可以提供可靠的性能指标如准确率、精确率、召回率等帮助我们选择最佳模,,型模型选择通过交叉验证我们可以比较不同机器学习模型的性能选择最合适的模型,,性能指标准确率精确率和召回率模型正确预测的样本占总样本的精确率反映了正确预测的正样本比例，是最常用的性能指标占所有预测为正样本的比例，召回率反映了正确预测的正样本占所有真实正样本的比例分数曲线和F1ROC AUC综合了精确率和召回率的调和平曲线展示了模型在不同阈值ROC均数，可以更全面地衡量模型的下的性能表现，值越大表示AUC性能模型区分能力越强优化算法机器学习模型的训练离不开高效的优化算法这些算法利用数学优化技术来最小化模型的损失函数从而提高模型的预测性能本节将介绍几种常见的优化算法,及其特点梯度下降法算法原理算法流程优化技巧梯度下降法是一种常用的优化•初始化参数合理设置学习率、批量大小等算法通过迭代更新参数来最超参数对算法性能有重要影,•计算损失函数梯度小化损失函数算法从初始参响同时可使用动量法等技术•根据梯度更新参数数出发沿着梯度的负方向不加速收敛,•重复2-3步直到收敛断更新参数值随机梯度下降快速迭代降低噪音影响迭代优化随机梯度下降算法通过随机选择参数更新的与批量梯度下降相比随机梯度下降能够有随机梯度下降通过不断更新参数逐步逼近,,样本点可以更快地收敛到最优解适用于大效降低噪音对参数更新的影响提高收敛速全局最优解是一种常用的机器学习优化算,,,,规模数据集的优化度法动量法和AdaGrad动量法结合使用12AdaGrad3动量法通过引入惯性概念加速下降过自适应地调整每个参数的动量法和结合使用可以在AdaGrad AdaGrad程帮助算法摆脱局部最优解实现更学习率对于稀疏特征可以达到更好收敛速度和鲁棒性之间达到平衡是,,,,快收敛的效果常见的优化策略机器学习工程实践将机器学习算法应用于实际问题时需要关注数据处理、模型选择和部署等方面的工程实践这些环节至关重要关系到算法是否能真正发挥作用并产生价值,数据处理和特征工程数据清洗特征选择12识别并处理缺失数据、异常值确定最相关的特征减少冗余特,和噪音确保数据的完整性和准征提高模型性能,,确性特征工程数据转换34利用领域知识创造新特征如组将数据从原始格式转换为模型,合特征、派生特征等增强模型所需的形式如标准化、正则化,,学习能力等模型选择和调优模型选择超参数调优根据业务目标和数据特点选择合通过网格搜索、随机搜索等方法,,适的机器学习算法需权衡模型细致调整模型的超参数以获得最,复杂度、泛化能力和解释性佳性能性能评估迭代优化采用交叉验证、线下测试集等方根据评估结果持续优化模型架构,法全面评估模型在不同指标上的和参数提高预测准确性和泛化能,,表现力部署和监控模型部署将训练好的机器学习模型部署到生产环境保证模型的可用性和稳定性,监控和维护持续监控模型性能及时发现和修复问题保证模型的长期有效性,,反馈优化收集用户反馈不断优化模型提高预测准确性和用户体验,,。