《机器学习算法导论》课件

机器学习算法导论本课程旨在帮助您深入了解机器学习算法的理论和应用，并掌握其在不同领域的应用技能课程大纲机器学习概述监督学习无监督学习

11.

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33.介绍机器学习的基本概念、分类、探讨监督学习的主要算法，包括线介绍无监督学习的主要算法，包括应用领域以及发展趋势性回归、逻辑回归、决策树、随机聚类、主成分分析、潜在K-Means森林、支持向量机、神经网络等语义分析、推荐系统等深度学习基础强化学习模型评估与选择

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66.深入讲解深度学习的核心概念，包介绍强化学习的基本原理、主要算讨论模型评估方法，包括偏差方差-括卷积神经网络、循环神经网络、法，如、策略梯度、蒙权衡、交叉验证、正则化、超参数Q-Learning生成对抗网络等特卡洛树搜索等调优等机器学习应用实例

77.通过实际案例展示机器学习算法在不同领域的应用，例如图像识别、自然语言处理、推荐系统等机器学习概述定义分类机器学习是指让计算机能够从数据中学习，并通过学习获得解决机器学习算法可以分为监督学习、无监督学习和强化学习三种类问题的能力它是一种人工智能的实现方式，通过学习算法让计型，每种类型都有其独特的学习目标和算法算机能够像人一样从经验中学习监督学习目标数据类型预测数据标签或类别，根据已知的输训练数据包含输入特征和对应标签，入和输出数据对新数据进行预测例如图像和对应的物体类别算法示例线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等线性回归模型1假设数据之间存在线性关系，使用一条直线来拟合数据点目标2找到最佳的直线参数，使得预测值与真实值之间的误差最小应用3预测房价、股票价格、销售额等连续型数值数据逻辑回归模型1使用函数将线性模型的输出转换为概率值，用于预测分类结果sigmoid目标2找到最佳的模型参数，使得预测的概率值能够最大程度地反映数据的真实类别应用3预测客户是否会购买产品、邮件是否会被点击、疾病是否会被诊断等分类问题决策树原理1将数据根据特征值进行不断划分，形成树状结构，最终将数据归类到不同的叶子节点优点2易于理解，解释性强，适用于处理高维数据，对噪声数据具有较强的鲁棒性应用3分类和回归问题，例如客户流失预测、医疗诊断、信用卡欺诈检测等随机森林概念由多棵决策树组成的集成学习算法，通过投票或平均的方式进行预测优势降低过拟合风险，提高预测精度，处理高维数据的能力强应用各种分类和回归问题，例如图像识别、文本分类、金融风险评估等支持向量机模型优势通过寻找最优的分隔超平面将不具有较强的泛化能力，能够有效同类别的样本数据进行分类地处理高维数据和非线性数据应用图像识别、文本分类、目标检测、人脸识别等领域神经网络无监督学习12目标类型从无标签数据中发现规律和结构，无聚类、降维、关联规则挖掘、异常检需事先提供标签测等3应用客户细分、图像压缩、推荐系统、欺诈检测等聚类K-Means原理目标应用将数据分成个簇，每个数据点都属于距找到最优的簇中心位置，使得每个数据客户细分、图像分割、文本聚类、异常K离其最近的簇中心点与其所属簇中心的距离之和最小检测等主成分分析数据降维特征提取将高维数据降维到低维空间，保留主要信息，减少计算量通过寻找数据变化最大的方向，提取主要的特征，用于后续的分析和建模潜在语义分析12目的应用挖掘文本数据中的潜在语义关系，将文本表示成低维的潜在文本分类、文本检索、信息推荐等语义空间推荐系统目标根据用户的历史行为和偏好，预测用户可能感兴趣的物品或服务类型协同过滤、基于内容的推荐、混合推荐应用电商、社交网络、视频平台、音乐平台等协同过滤原理类型根据用户与物品之间的交互行为基于用户的协同过滤、基于物品，寻找具有相似兴趣的用户或物的协同过滤品，进行推荐应用电影推荐、音乐推荐、商品推荐等基于内容的推荐原理1分析物品的特征，找到与用户历史偏好相似的物品，进行推荐优点2能够推荐与用户历史偏好相似的物品，即使没有用户交互数据也能够进行推荐应用3新闻推荐、文章推荐、产品推荐等深度学习基础定义1一种机器学习方法，使用多层神经网络来学习复杂的数据特征和模式特点2强大的特征提取能力，可以学习更抽象、更高级的特征应用3图像识别、自然语言处理、语音识别、机器翻译等卷积神经网络12原理应用使用卷积操作提取图像特征，并通过图像分类、目标检测、图像分割、人池化操作进行降维脸识别等循环神经网络特点应用能够处理序列数据，例如文本、语音、时间序列等自然语言处理、语音识别、机器翻译、时间序列预测等生成对抗网络概念1由两个神经网络组成生成器和判别器，通过相互对抗的方式进行学习应用2图像生成、文本生成、语音合成、数据增强等强化学习目标通过与环境交互，学习最优策略，最大化累积奖励应用游戏、机器人控制、自动驾驶、推荐系统等AIQ-Learning原理优势通过构建值表，记录每个状态能够处理离散状态和离散动作空Q下执行每个动作的价值，并根据间，不需要知道环境模型值选择最优动作Q应用游戏、机器人控制、资源管理等AI策略梯度原理1直接优化策略函数，通过梯度下降方法更新策略参数，使得奖励最大化优势2能够处理连续状态和连续动作空间，适用于复杂的任务应用3机器人控制、游戏、自然语言处理等AI蒙特卡洛树搜索原理结合蒙特卡洛模拟和树搜索，通过随机模拟来评估不同状态的价值，并选择最优的行1动路径优势2能够在复杂的游戏环境中找到最优的策略，适用于需要长期规划和决策的任务应用3围棋、象棋、扑克等游戏AI模型评估与选择12目的指标评估模型的性能，选择最适合当前任准确率、精度、召回率、值、F1务的模型等AUC3方法偏差方差权衡、交叉验证、正则化-等偏差方差权衡-偏差方差模型对训练数据的拟合程度模型对不同训练数据集的敏感程度交叉验证原理1将数据分成训练集和测试集，多次重复训练和测试，评估模型的泛化能力类型2折交叉验证、留一交叉验证K正则化目的通过添加惩罚项，降低模型的复杂度，防止过拟合类型正则化、正则化L1L2超参数调优概念方法调整模型的超参数，找到最优的网格搜索、随机搜索、贝叶斯优模型配置，提高模型性能化等机器学习应用实例。