《机器学习基础》课件

机器学习基础课程概述课程目标课程内容掌握机器学习基础概念和常用算涵盖监督学习、无监督学习、深法度学习和强化学习等主题学习方式理论讲解、案例分析、代码实践和课后作业相结合机器学习基础概念数据算法机器学习的核心是数据数据是训练机器学习算法是模型学习和预测的基机器学习模型的基础，数据质量直接础常见的算法包括线性回归、逻辑影响模型的性能回归、支持向量机等模型机器学习模型是算法在训练数据上的结果，用于对新数据进行预测或分类监督学习标签数据预测模型12监督学习使用带标签的数据集算法学习从输入到输出的映射，每个数据点都与一个已知结关系，以便预测新的未标记数果相关联据的输出分类与回归3监督学习可用于分类任务（预测类别）或回归任务（预测连续值）线性回归模型概述线性回归是一种简单而强大的预测模型，用于预测连续变量模型原理通过寻找一条直线或超平面，将输入特征与目标变量之间建立线性关系应用场景广泛应用于预测房价、股价、销量等业务场景逻辑回归分类1解决二元分类问题函数Sigmoid2将线性模型输出映射到概率损失函数3交叉熵损失函数衡量预测误差梯度下降4优化模型参数，最小化损失支持向量机最大化间隔1寻找最优超平面，最大化不同类别样本之间的间隔核函数2将低维数据映射到高维空间，解决非线性可分问题支持向量3位于间隔边界上的样本，决定超平面的位置决策树结构化决策1决策树使用树状结构，以分层的方式展示决策过程特征选择2选择最能区分数据的特征，作为决策树的节点预测结果3通过遍历决策树，最终到达叶子节点，得出预测结果集成学习Bagging12Boosting3Stacking集成学习通过组合多个弱学习器来构建更强大的模型常见的集成学习方法包括、和Bagging BoostingStacking无监督学习聚类降维异常检测将数据点分组为不同的集群，每个集群中减少数据集的维度，同时保留数据的重要识别数据集中与正常模式不同的数据点，的数据点彼此相似，而与其他集群中的数信息，例如主成分分析和线性判别例如欺诈检测或网络安全PCA据点不同分析LDA均值聚类K-定义1均值聚类是一种无监督学习算法，它将数据点划分为个K-k不同的簇，其中是一个预定义的常数k目标2算法的目标是使每个簇中的数据点彼此尽可能接近，同时使不同簇中的数据点尽可能远离步骤3随机初始化个簇中心将每个数据点分配给最近的簇

1.k

2.中心重新计算每个簇的中心重复步骤和直到簇

3.

4.23中心不再发生明显变化主成分分析降维技术特征提取数据可视化主成分分析是一种常用的降维技通过寻找数据集中方差最大的方向，可以将高维数据降维到二维或三维PCA PCA术，用于将高维数据转换为低维数据，可以提取出最重要的特征，从而简，方便数据可视化和分析，从而更好地PCA同时保留尽可能多的信息化数据并提高模型性能理解数据的结构和模式潜在语义分析降维1将高维数据映射到低维空间语义相似性2捕捉词语之间的语义关系应用3文本分类、推荐系统降维技术数据压缩提高性能可视化降低数据的维度可以减少存储空间和计高维数据可能导致模型过拟合，降维可降维可以将高维数据可视化，更容易理算时间以提高模型泛化能力解数据的结构和模式神经网络基础节点层级结构神经网络由相互连接的节点组成节点被组织成层级结构，包括输，每个节点代表一个神经元入层、隐藏层和输出层权重和偏置激活函数连接节点之间的权重和每个节点激活函数引入非线性，使网络能的偏置决定了网络的行为够学习复杂的模式深度学习神经网络复杂算法深度学习使用多层神经网络模拟人脑深度学习算法比传统机器学习更复杂结构，提取数据特征，需要大量数据训练数据驱动深度学习依赖于大规模数据集，数据质量和数量直接影响模型效果卷积神经网络图像识别1识别图像中的物体、场景和人物自然语言处理2文本分类、情感分析和机器翻译语音识别3将语音信号转换为文本循环神经网络记忆1处理序列数据循环2隐藏状态更新反馈3预测结果迁移学习预训练模型微调特征提取利用大型数据集训练的模型，可以用于解将预训练模型调整到特定任务，提高模型从预训练模型中提取特征，用于新任务的决其他相关任务效率特征工程强化学习基础智能体与环境奖励机制探索与利用123强化学习研究智能体如何在与环境智能体通过接收奖励信号来判断其智能体需要在探索未知环境和利用交互过程中学习最优行为行为的优劣，并不断调整策略以最已知信息之间找到平衡大化累积奖励马尔可夫决策过程状态1表示环境中的一个特定时刻动作2在特定状态下可执行的操作奖励3执行特定动作后获得的回报转移概率4从一个状态转移到另一个状态的概率策略梯度算法梯度上升通过计算策略函数的梯度，并沿着梯度方向更新策略参数，以最大化期望回报参数更新策略梯度算法通常使用随机梯度下降或其他优化算法来更新策略参数应用场景适用于连续动作空间或高维状态空间的强化学习问题值函数逼近近似值函数在复杂的强化学习环境中，精确计算值函数可能不可行值函数逼近使用函数逼近器，例如神经网络，来近似估计值函数参数更新通过经验数据更新函数逼近器的参数，使其能够更准确地估计值函数，并指导智能体做出更好的决策应用范围广泛应用于各种强化学习任务，例如机器人控制、游戏、推荐系统等应用案例分享机器学习在各行各业都得到了广泛的应用，从医疗保健到金融服务，再到交通运输和娱乐我们将分享一些真实的案例，展示机器学习如何解决现实世界中的问题，并推动各领域的创新机器学习工具与库Python Scikit-learn TensorFlowPyTorch是一种流行的机器学是一个用于机器是一个开源的机是另一个开源的机Python Scikit-learn TensorFlowPyTorch习编程语言，它提供丰富的学习的库，提供各种器学习库，专为大规模机器器学习库，它灵活且易于使Python库和框架算法、模型和工具学习而设计用数据预处理数据清洗数据转换处理缺失值、异常值和重复数据将数据转换成适合机器学习模型的格式特征工程创建新的特征或组合现有特征，提高模型性能模型评估与调参评估指标交叉验证12准确率、精确率、召回率、将数据集划分为训练集和测试F1值等指标用于评估模型的性能集，以评估模型的泛化能力超参数调优3通过调整模型参数，例如学习率和正则化系数，以提高模型性能机器学习的伦理与隐私隐私保护算法公平性负责任的应用机器学习模型可能收集和分析大量个人数确保机器学习模型的公平性，避免对某些机器学习技术应以负责任的方式应用，避据，需要注重数据隐私保护群体产生歧视或偏见免造成社会危害或伦理困境机器学习的未来发展更强大的算法，探索新理论，如可解多元化数据，更广泛的数据源，包括释性，公平性，因果推理文本，图像，视频，传感器数据更广泛的应用领域，如医疗保健，金融，教育，交通，智能家居总结与展望机器学习领域发展迅速，应用广泛，未来将继续在各个领域发挥重要作用持续发展伦理挑战12模型精度不断提升，算法更加公平、透明、可解释性等伦理高效，应用场景不断扩展问题需要重视，确保机器学习应用的安全性机遇与挑战3机器学习将与其他技术融合，推动人工智能领域蓬勃发展。