《机器学习基础》课件

机器学习基础从入门到实践什么是机器学习简单来说具体而言机器学习是让计算机能够像人一样学习和思考的技术它赋予计算机从数据中学习的能力，并通过学习结果进行预测或决策机器学习的定义与范畴机器学习是人工智能的一个分支，它机器学习涵盖了许多算法和技术，从使计算机系统能够从数据中学习，而简单的线性回归到复杂的深度学习模无需显式编程型，应用于各种领域，如计算机视觉、自然语言处理、数据挖掘等等机器学习在现代技术中的重要性自动化智能化创新机器学习可以自动化许多原本需要人工机器学习可以使产品和服务更加智能，机器学习推动了人工智能领域的创新发完成的任务，例如数据分析、预测建模、例如个性化推荐、智能客服、自动驾驶展，为各行各业带来了新的机遇，例如图像识别等等，提高效率并降低成本等等，提升用户体验和满意度医疗诊断、金融风控、智慧城市等等机器学习的发展历程早期1950s-1960s1神经网络的雏形，感知机算法诞生，但计算能力有限知识驱动1970s-1980s2专家系统兴起，依靠人工构建知识库，但难以应对复杂问题统计学习1990s-2000s3支持向量机、决策树等算法出现，数据驱动成为主流深度学习至今2010s-4神经网络的复兴，深度学习模型取得突破性进展，应用范围不断扩大机器学习的主要分类监督学习通过已知数据标签进行训练，例如分类和回归非监督学习从无标签数据中学习，例如聚类和降维强化学习通过试错学习，例如游戏和机器人控制AI监督学习概述训练阶段利用已标记数据训练模型，学习数据特征和标签之间的映射关系预测阶段将训练好的模型应用于新数据，预测其标签目标预测未知数据的标签或属性非监督学习概述数据分组2将数据划分到不同的类别或组别发现模式1从数据中发现潜在的结构和模式数据压缩将高维数据降维，减少数据冗余3强化学习概述环境1学习者所处的外部环境代理2学习算法的执行主体动作3代理在环境中采取的行动奖励4环境对代理动作的评价学习目标5通过学习最大化累积奖励数据在机器学习中的核心地位数据质量1高质量的数据是机器学习成功的关键，数据质量决定了模型的准确性和可靠性数据量2充足的数据量能够提高模型的泛化能力，避免过拟合问题数据类型3不同类型的机器学习任务需要不同类型的数据，例如图像数据、文本数据、数值数据等等数据预处理的基本步骤数据清洗处理缺失值、异常值、重复值等问题数据转换将数据转换成适合机器学习算法的格式，例如数值化、标准化等等数据降维减少数据维度，降低计算复杂度，提高模型效率特征工程基础特征提取特征选择特征构建从原始数据中提取有意义的特征，例如图像选择最具代表性的特征，提高模型效率和性根据领域知识和经验，构建新的特征，增强特征、文本特征等等能模型的表现力特征选择与数据降维1过滤式根据特征的统计学指标筛选特征2包裹式利用模型性能评估特征子集3嵌入式在模型训练过程中自动选择特征4主成分分析PCA将高维数据降维到低维空间，保留主要信息机器学习算法的基本类型线性回归算法详解原理应用优点缺点通过线性函数拟合数据，预测房价预测、股票价格预测、销简单易懂，易于实现，计算速对非线性数据拟合能力较差连续型变量的值量预测等等度快逻辑回归算法原理分类问题1处理二元或多元分类问题，预测数据属于哪个类别函数Sigmoid2将线性函数转化为概率值，范围在到之间01最大似然估计3通过最大化似然函数，寻找最佳模型参数决策树算法树形结构将数据按照特征进行划分，形成树状结构节点类型根节点、内部节点、叶子节点，每个节点对应一个特征决策过程从根节点开始，根据特征值进行分支，最终到达叶子节点，得到预测结果优点易于理解，可解释性强，处理高维数据能力强缺点容易过拟合，对数据噪声敏感随机森林算法多棵决策树投票机制1构建多个决策树，每个决策树从原始数据对新数据进行预测时，多个决策树投票，中随机抽取样本和特征进行训练2最终得到预测结果优点缺点4泛化能力强，不易过拟合，处理高维数据3模型复杂，计算量大，可解释性弱能力强支持向量机原理SVM最大间隔1找到一个超平面将不同类别的数据分开，并且间隔最大支持向量2位于间隔边界上的样本，决定了超平面的位置核函数3将低维数据映射到高维空间，提高线性可分性优点4泛化能力强，不易过拟合，处理高维数据能力强缺点5对参数敏感，计算量大，可解释性弱聚类算法基础数据分组1将数据划分成多个组别，每个组别中的数据具有相似性距离度量2用于衡量数据之间的相似程度，例如欧氏距离、曼哈顿距离等等聚类中心3每个组别的中心点，用于代表该组别的数据特征目标4找到最佳的聚类划分方案，使得组内相似度高，组间相似度低聚类算法K-means初始化随机选择K个数据点作为聚类中心分配将每个数据点分配到距离其最近的聚类中心所在的组别更新重新计算每个组别的聚类中心重复重复步骤2和3，直到聚类中心不再发生变化神经网络基本概念神经元网络结构学习过程神经网络的基本单元，模拟生物神经元的工由多个神经元层级连接而成，包括输入层、通过调整神经元之间的连接权重，来学习数作原理隐藏层、输出层据中的规律深度学习入门12多层神经网络强大的表达能力深度学习的核心是使用多层神经网络深度学习模型具有强大的表达能力，来提取数据的深层特征能够学习复杂的数据模式3广泛应用深度学习在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得巨大成功卷积神经网络CNN图像处理1专门用于处理图像数据的深度学习模型，能够识别图像中的特征卷积操作2利用卷积核提取图像的局部特征，例如边缘、纹理等等池化操作3降低图像尺寸，减少计算量，提高模型鲁棒性循环神经网络RNN序列数据专门用于处理序列数据，例如文本、语音、时间序列等等记忆机制具有记忆机制，能够存储和利用过去的信息来预测未来RNN应用场景文本分类、机器翻译、语音识别、时间序列预测等等模型评估与验证训练集验证集用于训练模型，学习数据特征和标用于评估模型性能，调整模型参数签之间的映射关系测试集用于测试模型的泛化能力，评估模型在未知数据上的表现过拟合与欠拟合过拟合欠拟合模型过度学习训练数据，导致在测试集上的性能下降模型学习能力不足，无法很好地拟合训练数据，导致在测试集上的性能也较差交叉验证技术模型训练2在每折数据上训练模型，得到个模型K数据划分1将数据分成折，依次将其中一折作为测K试集，其余折作为训练集K-1性能评估将个模型的性能指标平均，得到模型的K最终性能3性能指标选择准确率1正确预测的样本数占总样本数的比例精确率2预测为正类样本中，实际为正类样本的比例召回率3实际为正类样本中，预测为正类样本的比例值F14精确率和召回率的调和平均值值AUC5衡量模型区分正负样本的能力机器学习常用工具与框架Python1最流行的机器学习语言，拥有丰富的库和框架R2统计分析领域常用的语言，拥有强大的数据分析和可视化能力Scikit-learn3Python的机器学习库，提供了丰富的算法和工具TensorFlow4谷歌开发的深度学习框架，支持各种深度学习模型PyTorch5Facebook开发的深度学习框架，以其易用性和灵活性著称在机器学习中的应用Python易学易用语法简洁，学习曲线低，易于上手丰富的库和框架拥有丰富的机器学习库和框架，例如、、Scikit-learn TensorFlow等等PyTorch强大的社区支持拥有庞大的社区，可以获得丰富的学习资源和帮助广泛应用在各个领域得到广泛应用，例如金融、医疗、教育等等库介绍Scikit-learn核心功能易于使用完善的文档提供各种机器学习算法，包括分类、回归、API简单易懂，易于上手，适合快速构建机拥有详细的文档和教程，方便学习和使用聚类、降维等等器学习模型框架TensorFlow12计算图可扩展性使用计算图来表示模型，支持分布式训练，可以高TensorFlow TensorFlow方便进行模型训练和部署效地训练大型模型3工业应用在谷歌等大型公司得到广泛应用，具有较高的稳定性和可靠性框架PyTorch动态计算图1使用动态计算图，更加灵活，易于调试PyTorch灵活易用2的设计更加灵活，易于上手，适合快速实验PyTorch API活跃的社区3拥有活跃的社区，可以获得丰富的学习资源和帮助PyTorch实践案例图像分类目标识别图像中的物体类别，例如猫、狗、汽车等等数据集使用数据集，包含数百万张图片和标签ImageNet模型使用卷积神经网络模型，例如、等等CNN ResNetVGG评价指标使用准确率、精确率、召回率等指标评估模型性能实践案例文本分析目标数据集1分析文本数据，提取有价值的信息，例如使用电影评论数据集，包含大量电影评论主题、情感、关键词等等2和情感标签评价指标模型4使用准确率、精确率、召回率、值等指使用循环神经网络模型，例如F1RNN3标评估模型性能LSTM、GRU等等实践案例推荐系统目标1根据用户的历史行为和兴趣，向用户推荐感兴趣的商品或内容数据集2使用用户购买记录、浏览记录、评分记录等等模型3使用协同过滤、矩阵分解、深度学习模型等等评价指标4使用准确率、召回率、点击率、转化率等指标评估模型性能应用场景5电商平台、音乐平台、视频平台等等机器学习的伦理与挑战人工智能偏见1机器学习模型可能存在偏差，导致对某些群体不公平数据隐私保护2如何保护用户数据安全，避免隐私泄露计算资源需求3机器学习模型需要大量的计算资源，例如、等等GPU TPU模型解释性4如何解释模型的决策过程，提高模型的可信度人工智能偏见问题数据偏差训练数据本身存在偏差，导致模型学习到错误的规律算法偏差算法本身存在偏差，导致对某些群体不公平社会偏差社会中的偏见可能会被模型学习到，导致模型决策不公正数据隐私保护数据脱敏访问控制使用协议对敏感数据进行处理，例如加密、匿名化等限制对敏感数据的访问权限，防止未经授权明确规定数据的使用范围和目的，防止数据等，防止隐私泄露的访问滥用机器学习的计算资源需求12GPU TPU图形处理器，专门针对矩阵运算和并张量处理器，专门针对深度学习模型行计算进行优化，加速模型训练训练进行优化，性能更强3云计算利用云计算平台提供高性能计算资源，降低成本，提高效率模型解释性可解释性重要性1解释模型的决策过程，提高模型的可信度和透明度，让人们更容易理解和信任模型解释方法2局部解释、全局解释、特征重要性分析等等应用场景3医疗诊断、金融风控、法律判决等等，需要模型解释性来保证决策的可靠性当前机器学习的局限性数据依赖可解释性不足泛化能力机器学习模型依赖于大量高质量的数据，一些机器学习模型缺乏解释性，难以理解模型在训练数据上表现很好，但在未知数数据质量决定了模型性能模型的决策过程据上可能无法很好地泛化未来机器学习发展趋势大数据与机器学习边缘计算自动机器学习随着数据量的不断增长，机器学习模型将机器学习模型部署到边缘设备，实现自动化机器学习过程，例如特征工程、将更加强大实时数据处理和决策模型选择、超参数优化等等大数据与机器学习海量数据数据挖掘应用场景大数据提供了丰富的学习资源，提高模型利用机器学习算法挖掘大数据中的潜在价个性化推荐、欺诈检测、风险控制等等性能值边缘计算低延迟1在边缘设备上进行数据处理，减少网络延迟，提高响应速度数据隐私2在本地设备上进行数据处理，保护数据隐私应用场景3智能家居、工业自动化、自动驾驶等等自动机器学习AutoML目标自动化机器学习过程，简化机器学习流程，降低使用门槛技术自动特征工程、自动模型选择、自动超参数优化等等应用场景非专业人员使用机器学习，提高机器学习的应用效率跨学科应用前景金融领域2风险控制、投资预测、客户画像等等医疗领域1疾病诊断、药物研发、精准医疗等等智能制造生产优化、质量控制、预测性维护等等3机器学习在医疗领域的应用疾病诊断1利用机器学习模型辅助医生进行疾病诊断，提高诊断准确率药物研发2利用机器学习模型加速药物研发过程，提高药物研发效率精准医疗3根据患者个体差异，提供个性化的治疗方案机器学习在金融领域的应用风险控制1利用机器学习模型识别欺诈行为，降低金融风险投资预测2利用机器学习模型预测股票价格走势，辅助投资决策客户画像3利用机器学习模型分析客户数据，构建客户画像，提供个性化服务机器学习在智能制造中的价值生产优化利用机器学习模型优化生产流程，提高生产效率质量控制利用机器学习模型识别产品缺陷，提高产品质量预测性维护利用机器学习模型预测设备故障，提前进行维护，降低停机时间如何开始机器学习学习之路基础知识实践操作持续学习学习数学基础、编程基础、机器学习基本概使用机器学习库和框架进行实际操作，例如阅读最新文献，参加相关会议，不断提升自念Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等等身技能推荐学习资源12在线课程书籍Coursera、Udacity、edX等平台提供《机器学习实战》、《统计学习方丰富的机器学习课程法》、《深度学习》等等3博客机器学习相关的博客，例如Towards、等等Data ScienceAnalytics Vidhya开源社区与学习平台GitHub1开源代码托管平台，可以找到各种机器学习代码和项目Kaggle2机器学习竞赛平台，可以学习优秀模型和解决方案Stack Overflow3技术问答平台，可以解决学习和实践中遇到的问题个人学习路径规划确定目标明确学习机器学习的目的，选择合适的学习路径制定计划制定详细的学习计划，合理安排学习时间和内容坚持实践通过实际操作和项目练习，巩固学习成果持续学习的重要性技术更新快解决新问题机器学习领域发展迅速，需要不断持续学习可以帮助你解决更复杂的学习新技术问题，提升自身竞争力保持好奇心保持对机器学习的好奇心，不断探索新领域总结与展望总结展望机器学习是一门充满挑战和机遇的学科，它为我们带来了前所未有相信机器学习将会继续发展，并在未来为我们带来更多惊喜和改变的可能性问答与互动环节欢迎大家积极提问，一起交流学习机器学习的心得体会让我们共同探讨机器学习的未来发展方向，并为推动机器学习技术的发展贡献力量！结束语与鼓励感谢大家参与本次机器学习基础课程！希望本次课程能够为你们的机器学习学习之路提供一些帮助让我们一起努力，共同探索机器学习的奇妙世界，创造更加美好的未来！。