【大学课件】机器学习研究

机器学习研究机器学习是人工智能的核心领域，涉及算法和模型，使计算机能够学习和改进，而无需明确编程什么是机器学习？数据驱动自动学习预测能力机器学习算法通过分析大量数据来学习机器学习系统能够从数据中自动提取知机器学习的核心目标是通过学习数据中模式和规律，并做出预测或决策识，无需明确编程规则的模式来预测未来的结果机器学习的应用场景机器学习广泛应用于各个领域，为各种任务提供更智能、更高效的解决方案例如图像识别人脸识别、物体识别、图像分类等自然-****:-**语言处理机器翻译、语音识别、文本分类、情感分析等**:-推荐系统产品推荐、音乐推荐、新闻推荐等金融风****:-**控信用评估、欺诈检测、风险预测等医疗诊断疾**:-****:病诊断、药物研发、医疗影像分析等机器学习的基本流程评估模型1使用测试集评估模型性能训练模型2使用训练集训练模型数据准备3收集、清理和预处理数据问题定义4明确问题目标和任务类型监督学习介绍数据标记预测模型12监督学习算法使用标记数据算法学习数据中的模式，以进行训练，例如已知类别标便对新数据进行预测，例如签的图像分类或回归常见类型3包括分类和回归，用于预测类别或连续值无监督学习介绍无监督学习主要方法应用场景无监督学习是指从无标签数据中学习，聚类无监督学习可用于客户细分、图像识别•不需要事先知道数据类别或目标变量、异常检测等任务降维•算法的目标是发现数据中隐藏的结构和关联规则学习•模式强化学习介绍奖励机制试错学习基于奖励信号进行学习，而不通过不断与环境交互，尝试不是像监督学习那样需要明确的同的行动，来学习最优策略标签数据应用场景游戏、机器人控制、自动驾驶等领域机器学习模型选择的考量因素数据类型和特征模型目标模型性能指标训练时间和预测效率线性回归模型基本原理应用场景线性回归模型是机器学习中的一种监督学习算法，用于预测连线性回归模型广泛应用于各种领域，例如预测房价、股票价格续型目标变量的值它假设目标变量与特征变量之间存在线性、销售额等关系，通过寻找最佳的线性方程来拟合数据，并预测未来数据逻辑回归模型分类任务概率预测逻辑回归模型常用于二分类任模型输出的是样本属于某一类务，例如预测客户是否会购买别的概率，而非直接的类别标特定产品签函数Sigmoid模型使用函数将线性模型的输出映射到到之间的概率值sigmoid01决策树算法基于规则的分类可解释性强决策树通过一系列规则来分类数据，每个节点代表一个特征，决策树的决策过程易于理解，可以清晰地展示分类依据，有助每个分支代表一个特征值，叶子节点代表分类结果于解释模型预测结果随机森林算法集成学习随机性12随机森林是一种集成学习算随机森林在训练过程中引入法，它通过组合多个决策树了随机性，例如随机选择特来提高预测精度征和样本，以防止过拟合投票机制3最终的预测结果通过所有决策树的投票来决定，这提高了模型的鲁棒性支持向量机支持向量机是一种强大的分类器，通过最大化样本点到分类超平SVM可以处理高维数据面的距离（即间隔）来进行分类利用核函数可以将线性不可分的数据映射到高维空间，从而实现非线性分类神经网络模型模拟人脑复杂模式12神经网络试图模拟人脑的结神经网络擅长学习复杂模式构和功能，通过相互连接的和非线性关系，使其在图像神经元来学习和处理信息识别、自然语言处理等领域具有优势深度学习3深度神经网络通过多层神经元结构，能够学习更加抽象和高级的特征，提升模型的表达能力卷积神经网络图像识别自然语言处理卷积神经网络在图像识别方面卷积神经网络也被应用于自然表现出色，例如目标检测、图语言处理任务，例如文本分类像分类和人脸识别和情感分析语音识别卷积神经网络在语音识别方面也取得了显著成果，例如语音转文本和语音识别循环神经网络处理序列数据，例如文本、语音和时间利用循环连接，存储先前时间步的信息在自然语言处理、语音识别和机器翻译序列数据，捕捉数据中的时间依赖关系等领域取得了显著进展数据预处理的重要性数据清洗数据转换特征选择去除噪声、缺失值和异常值，确保数据将数据转换成适合模型训练的格式，例选择对模型性能有显著影响的特征，提的质量和一致性如标准化、归一化和离散化高模型效率和解释性特征工程的技巧特征选择特征转换特征创造选择对模型预测能力贡献最大的特征，将原始特征转换为更适合模型学习的特基于现有特征构建新的特征，例如将两移除无关或冗余特征征，例如对数值特征进行标准化或归一个特征相乘或相除，提取新的信息化模型评估指标12准确率召回率正确预测的样本数占总样本数的比正确预测的正样本数占所有正样本例数的比例34分数F1AUC准确率和召回率的调和平均数曲线下的面积，表示模型的区ROC分能力参数调优方法网格搜索随机搜索系统地尝试参数空间中的不同随机选择参数组合，减少搜索组合时间贝叶斯优化使用先验信息指导搜索方向，提高效率过拟合与欠拟合问题过拟合欠拟合模型过于复杂，对训练数据过度学习，导致在测试集上表现很模型过于简单，无法捕捉数据中的复杂模式，导致在训练集和差测试集上表现都不好偏差方差权衡-偏差方差模型预测值与真实值的平均差异，反映模型的拟合能力模型在不同训练集上的预测结果差异，反映模型的稳定性集成学习方法Bagging BoostingStacking通过多次采样训练多个模型，然后将模通过不断提升模型的预测能力，将多个将多个模型的预测结果作为新的特征，型预测结果进行投票或平均得到最终预弱学习器结合成一个强学习器，降低模训练一个新的模型，提高模型的泛化能测结果，降低模型方差型偏差力迁移学习介绍知识迁移源领域和目标领域将一个领域或任务中学到的迁移学习通常涉及两个领域知识应用到另一个领域或任源领域（拥有大量数据的务中，以提升目标任务的性领域）和目标领域（数据较能少的领域）应用场景例如，将图像分类模型在上训练得到的知识迁移到医学ImageNet图像分析任务中，可以有效提升模型的性能终身学习介绍持续学习适应变化终身学习指的是不断学习和适应新知识的能力，它不仅限于学随着技术和社会环境的快速变化，终身学习对于个体和社会都校教育，而是贯穿人生的各个阶段至关重要，可以帮助我们保持竞争力和适应新挑战机器学习研究的新趋势机器学习领域不断发展，新兴趋势层出不穷这些趋势正在塑造着机器学习研究的方向，并带来新的挑战和机遇深度学习的持续发展是其中一项关键趋势深度学习模型在图像识别、****自然语言处理等领域取得了显著成果，不断推动着机器学习技术的进步联邦学习的兴起则为解决数据隐私问题提供了新思路它允许多个机构****在不共享原始数据的情况下进行协作训练，并构建强大的机器学习模型机器学习的伦理与隐私问题数据偏见隐私泄露12机器学习模型容易受到数据训练模型所需的大量个人数偏见的影响，导致歧视或不据可能导致隐私泄露，需要公平的决策加强数据安全保护算法透明度3机器学习模型的决策过程往往难以解释，缺乏透明度可能导致不信任和滥用机器学习的实际应用案例机器学习已经广泛应用于各个领域，为我们的生活带来了巨大的改变图像识别人脸识别、物体检测、医学影像分析•自然语言处理机器翻译、语音识别、情感分析•推荐系统电商平台、音乐平台、新闻平台•金融领域风险控制、欺诈检测、投资策略•机器学习研究的前景展望自动驾驶医疗保健经济发展机器学习将继续推动自动驾驶技术的发机器学习将在疾病诊断、药物研发、个机器学习将为各行各业带来新的机遇，展，提高安全性、效率和便利性性化医疗等领域发挥越来越重要的作用促进经济增长和社会进步总结与展望机器学习是人工智能的核心领域，它在各行各业发挥着越来越重要的作用本课程介绍了机器学习的基础知识、常用算法和应用场景，旨在为学生提供机器学习领域的入门知识和实践经验未来，机器学习将继续发展，更多新算法、新模型和新应用将会涌现希望同学们能够积极探索，在机器学习领域取得更大的进步。