《高级机器学习算法基础培训》课件

高级机器学习算法基础培训课程目标掌握机器学习基础提升算法应用能力深入理解模型评估与调优了解机器学习的基本概念，例如监督掌握常用的机器学习算法，并能够将学习如何评估机器学习模型的性能，学习、无监督学习和强化学习熟悉其应用于实际问题，例如预测、分类并通过调优参数来提升模型的效果常用机器学习算法及其应用场景、聚类等机器学习算法概述机器学习算法是通过分析和学习数据来发现规律和模式，并应用于预测、分类、聚类等任务它涵盖了各种算法，每个算法都有其独特的优势和局限性机器学习算法根据学习方式可分为监督学习、无监督学习和强化学习监督学习利用标记数据进行学习，无监督学习则从未标记数据中发现模式，而强化学习则通过与环境交互来学习监督学习算法定义特点监督学习算法是机器学习中最常监督学习算法需要预先定义好目见的算法类型，它需要从带标签标变量，并根据标签数据进行训的数据集中学习练，以预测未来数据的结果线性回归线性模型最小二乘法线性回归使用线性方程来建立输入特征与输出变量之间的通过最小化预测值与实际值之间的误差平方和来找到最佳关系拟合线逻辑回归分类算法概率预测逻辑回归是一种常用的分类逻辑回归模型不仅能预测类算法，用于预测二元类别，别，还能给出样本属于每个例如，预测客户是否会购买类别的概率产品或预测电子邮件是否为垃圾邮件特征工程逻辑回归对特征的线性关系敏感，因此特征工程在提高模型性能中起着重要作用决策树树形结构分类预测易于理解123决策树是一种树形结构，每个根据特征值从根节点到叶子节决策树模型结构清晰，易于理节点代表一个特征，每个分支点的路径，预测样本的类别解和解释，适合处理复杂问题代表一个特征值支持向量机SVM是一种强大的分类算法，它SVM的目标是最大化超平面与最可以找到将不同类别数据点分隔近的数据点之间的距离，即最大开的最佳超平面化间隔核函数允许SVM处理非线性可分的数据，将低维数据映射到高维空间，从而找到线性可分的超平面非监督学习算法无需标签数据进行训练，从数据中发现模式和结构聚类算法降维算法将数据点划分为不同的组，组内将高维数据转化为低维数据，保的点相似度高，组间相似度低留重要特征，减少计算量聚类K-Means将数据点分组到最接近的中心点通过迭代地调整中心点位置，以（类），目标是最大化组内相似减少数据点到各自中心的距离性和组间差异应用于客户细分，图像压缩，文本聚类等降维PCA数据压缩去噪PCA将高维数据转换为低维通过保留主要成分，消除噪数据，减少特征数量声和冗余信息可视化降维后更容易可视化数据，更直观地理解数据结构异常检测识别异常数据应用场景方法类型异常检测算法用于识别与正常数异常检测应用于欺诈检测、网络常见方法包括基于统计的异常检据模式明显不同的数据点安全、医疗诊断等领域测、基于距离的异常检测和基于聚类的异常检测深度学习算法深度学习是机器学习的一个分支，它使用多层神经网络来学习复杂的模式和特征深度学习算法在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了重大突破神经网络基础生物神经网络人工神经元网络结构神经网络源于对生物大脑神经元的模人工神经元是神经网络的基本计算单神经网络由多层人工神经元组成，每拟元，模拟生物神经元的信号处理过程一层相互连接，并通过权重进行信息传递卷积神经网络图像特征提取空间不变性深度学习卷积神经网络擅长从图像数据中提取卷积操作能够识别图像中的局部特征卷积神经网络属于深度学习范畴，可特征卷积层可以识别图像的边缘、，无论其在图像中的位置如何这使以构建复杂的多层网络结构，以学习纹理和形状得卷积神经网络对图像的平移、旋转更抽象的特征表示和缩放具有鲁棒性循环神经网络时序依赖记忆功能循环神经网络RNN擅长处RNN通过内部的隐藏状态来理时间序列数据，例如语音存储过去的信息，使其能够、文本和视频，它们之间存根据之前的输入预测未来的在时间依赖关系输出应用广泛RNN在语音识别、机器翻译、自然语言处理、情感分析等领域有着广泛应用生成对抗网络概念工作原理生成对抗网络GAN是一种机器学习方法，通过两个神经生成器网络尝试生成逼真的数据，而判别器网络尝试识别网络对抗训练来生成逼真的数据真假数据它们互相竞争，最终生成器能够生成难以与真实数据区分的样本模型评估与调优评估模型性能并优化参数是机器学习的关键步骤交叉验证性能指标超参数调整将数据分成训练集选择合适的指标来通过调整模型的参和测试集，用于评衡量模型的准确性数，例如学习率、估模型的泛化能力，如准确率、召回正则化参数等，来率、F1分数等优化模型性能交叉验证折交叉验证留一交叉验证K将数据集分成K份，每次用K-1份训练模型，剩余1份进行验将数据集分成N-1份训练模型，剩余1份进行验证，重复N次证，重复K次，取平均值作为最终结果，取平均值作为最终结果性能指标准确率精确率正确预测的样本比例，适用于分预测为正例的样本中，真正例的类问题比例，适用于正例样本较少的情况召回率实际正例样本中，被正确预测为正例的比例，适用于正例样本漏掉较少的情况超参数调整学习率正则化参数12学习率控制模型在每个迭正则化参数用于防止过度代过程中调整权重的步长拟合，它控制模型的复杂度隐藏层大小3隐藏层的大小决定了模型的容量，即它可以学习的复杂程度大数据环境下的机器学习大数据环境为机器学习提供了新的机遇和挑战处理海量数据需要更高效的算法和平台分布式计算数据存储Spark、Hadoop等框架可以将数NoSQL数据库和云存储服务可以据处理任务分配到多个节点上，提供高可扩展性和低成本的数据提高计算效率存储方案Spark MLlib可扩展性性能Spark MLlib可在大型集群上高效Spark MLlib利用Spark的内存计地处理海量数据，并能充分利用算引擎，能够快速地训练模型，集群资源进行并行计算并提供高效的预测性能算法丰富Spark MLlib提供了丰富的机器学习算法，包括分类、回归、聚类、推荐等分布式训练TensorFlow分布式计算数据并行模型并行利用多台机器的计算资源，加速模型将数据切分成多个部分，在不同的机将模型的计算任务分配到不同的机器训练速度器上训练相同模型，并将结果汇总上，进行并行计算实际应用案例分享探索机器学习在不同领域的应用推荐系统图像识别基于用户行为和产品特征，识别图像中的物体、场景和推荐个性化内容或商品人物自然语言处理理解和生成人类语言，例如机器翻译、语音识别和文本摘要推荐系统个性化推荐提升用户体验根据用户历史行为和偏好，帮助用户更便捷地找到所需提供个性化的商品或服务推内容，提高用户满意度和留荐存率挖掘潜在需求发现用户潜在需求，引导用户尝试新产品或服务，促进业务增长图像识别图像分类目标检测识别图像中包含的物体类别定位图像中的特定物体，并，例如猫、狗、汽车等给出其边界框图像分割将图像分成不同的区域，并识别每个区域中的物体自然语言处理文本分析语言生成情感分析、主题提取、命名实体识别机器翻译、文本摘要、对话系统未来机器学习发展趋势联邦学习强化学习保护数据隐私，在不共享数据的机器通过与环境交互学习，应用情况下进行模型训练，适用于医于游戏、机器人控制等领域疗、金融等数据敏感领域联邦学习数据隐私分布式计算联邦学习允许在不共享原始模型训练可以在多个设备或数据的情况下训练模型，保节点上进行，提高效率和可护数据隐私扩展性个性化模型联邦学习可以创建针对特定用户或设备的个性化模型，提升用户体验强化学习智能体通过与环境交互学习通过奖励机制引导学习方向应用于游戏、机器人控制等迁移学习知识迁移领域适应12将已有的知识应用于新任将源领域模型应用于目标务，减少对大量数据的需领域，提高模型泛化能力求模型微调3对预训练模型进行微调，以适应目标领域的特定任务AutoML自动机器学习模型选择和优化降低门槛自动化机器学习，简化了机器学习流自动选择最佳模型和超参数，提高效使机器学习更易于使用，扩展应用场程率景总结与展望本课程介绍了机器学习基础知识和常用算法通过学习，您将掌握机器学习的基本概念、常用算法的原理和应用，并能将这些知识运用到实际项目中。