《机器学习简介》课件

机器学习简介什么是机器学习计算机科学领域从数据中学习机器学习是计算机科学的一个分机器学习算法通过分析大量数据支，它使计算机系统能够在没有来识别模式和规律，并利用这些明确编程的情况下从数据中学习规律进行预测或决策无需显式编程与传统的编程方式不同，机器学习不需要开发者为每个任务编写特定的代码，而是让算法自动学习解决问题机器学习的发展历程早期20世纪50年代，机器学习研究开始起步人工神经网络的概念被提出，但由于计算能力的限制，发展缓慢发展20世纪80年代，专家系统和决策树等机器学习算法出现，并开始应用于各个领域突破20世纪90年代，支持向量机和贝叶斯网络等新算法被提出，机器学习进入快速发展阶段繁荣21世纪，随着互联网技术和计算能力的快速发展，机器学习迎来了新的发展高峰，深度学习等新技术不断涌现机器学习的主要应用领域图像识别自然语言处理推荐系统金融风控人脸识别、物体检测、图像机器翻译、语音识别、文本电商推荐、音乐推荐、新闻信用卡欺诈检测、贷款风险分类等摘要等推荐等评估等监督学习和无监督学习监督学习无监督学习利用已知标签的数据集训练模型，预测新数据的标签从无标签的数据中学习数据结构和模式，发现隐藏的知识分类算法介绍逻辑回归决策树支持向量机近邻K用于预测离散变量的概率，例通过一系列决策节点对数据进寻找最优超平面，最大化不同通过计算新数据点与已知数据如判断电子邮件是否为垃圾邮行分类，适合处理非线性数据类别数据之间的间隔，具有较点之间的距离，将其归类到最件强的泛化能力相似的类别线性回归算法原理目标:找到一条直线，能最好地拟合数据点，预测目标变量的值方法:利用最小二乘法，找到使误差平方和最小的直线应用:预测房价、股票价格、销售额等连续型变量逻辑回归算法原理逻辑回归算法通过sigmoid函数将线性模型的输出转换为概率值决策树算法原理12特征选择树构建选择最佳特征，划分数据递归构建树节点，直至满足条件3剪枝防止过拟合，简化树结构近邻算法原理K基于距离投票机制K近邻算法是基于实例的学习算法，它根据训练数据中的样本点根据这k个样本点的类别，进行投票，最终选择得票最多的类别的特征，计算待分类样本点与训练数据集中每个样本点的距离，作为待分类样本点的类别并找到与待分类样本点距离最近的k个样本点支持向量机算法原理21类别划分支持向量寻找最佳超平面，最大化不同类别之最接近超平面的数据点，决定超平面间的间隔的位置3核函数将低维数据映射到高维空间，解决线性不可分问题神经网络算法原理仿生学灵感模拟人脑结构，由神经元和连接组成学习与适应通过训练数据调整神经元权重，学习数据特征非线性建模处理复杂非线性关系，突破传统算法局限集成学习算法原理集成学习通过结合多个学习器来提高泛化性能从训练集中随机采样生成多个子Bagging集，训练多个独立的学习器将多个弱学习器按顺序组合成一Boosting个强学习器，每个学习器都根据之前学习器的错误进行调整使用多个学习器作为基础学习器Stacking，并将它们的输出作为另一个学习器的输入聚类算法介绍聚类算法是一种无监督学习算法，旨聚类算法不需要预先标记数据，而是在将数据点分组到不同的集群中，使根据数据点的特征来进行分组得同一集群中的数据点彼此相似，而不同集群中的数据点彼此不同聚类算法可以发现数据中的潜在模式，并将其应用于不同的场景，例如客户细分、图像分割和异常检测算法原理K-MeansCluster1Cluster2Cluster3K-Means是一种无监督学习算法，用于将数据点分组到不同的聚类中该算法通过迭代的方式将数据点分配到最接近的聚类中心，并更新聚类中心的位置算法原理DBSCAN21核心思想关键参数基于密度寻找簇Eps和MinPts34类别优势核心点、边界点、噪声点无需预设簇数量降维算法介绍数据维度降维目标降维方法高维数据会给机器学习模型带来挑战，降维是指将高维数据转化为低维数据，常见的降维方法包括主成分分析（PCA例如计算量大、数据稀疏、模型复杂度同时尽可能保留数据的重要信息和结构）、线性判别分析（LDA）、奇异值分高解（SVD）等算法原理PCA12降维方差最大化减少特征数量，提高模型效率寻找数据方差最大的方向34特征向量数据压缩主成分，解释数据最大方差保留重要信息，降低存储和计算成本异常检测算法介绍识别异常值应用场景广泛多种类型异常检测算法旨在识别与正常数据点显著这些算法在欺诈检测、网络安全、医疗诊常见的异常检测算法包括基于统计方法、不同的数据点断等领域都有重要应用机器学习方法和深度学习方法异常检测的应用场景网络安全金融欺诈识别恶意流量、入侵企图和异常检测信用卡欺诈交易、洗钱活动网络活动，保护网络安全和账户异常行为，保障金融安全医疗诊断工业制造识别疾病早期症状、发现异常病检测设备故障、生产过程异常和变和预测患者风险，辅助医疗诊产品质量问题，提高生产效率和断产品质量机器学习模型的评估标准准确率精确率模型预测正确的结果占总样本的比例模型预测为正例的样本中，实际为正例的比例召回率分数F1模型预测为正例的样本占所有实际为精确率和召回率的调和平均数，综合正例的样本的比例评估模型的性能训练、验证、测试集划分测试集1评估模型泛化能力验证集2选择最佳模型参数训练集3训练模型过拟合和欠拟合分析过拟合欠拟合12模型过于复杂，对训练数据拟模型过于简单，对训练数据拟合程度过高，导致对新数据的合程度不足，导致对新数据的预测能力下降预测能力也不高平衡3需要找到一个合适的模型复杂度，在拟合训练数据和泛化能力之间取得平衡模型调优和超参数优化评估指标超参数调整12使用不同的评估指标来衡量模尝试不同的超参数值，例如学型的性能，例如准确率、精确习率、正则化系数和树的深度率、召回率和F1分数，以找到最佳的模型配置特征工程模型集成34通过特征提取、特征选择和特将多个模型组合在一起，以提征组合等技术，提高模型的预高模型的稳定性和泛化能力测能力大数据时代的机器学习大数据为机器学习提供了丰富的训练数据，推动着模型的准确性和效率不断提升大数据时代的机器学习应用于各个领域，包括金融、医疗、制造、零售等，创造着巨大的商业价值机器学习伦理与安全算法偏差隐私保护安全漏洞算法偏差会影响模型的公平性和准确性机器学习模型可能需要访问敏感数据，因机器学习模型可能容易受到攻击，例如对例如，一个用于招聘的模型可能会对某些此需要采取措施保护用户隐私抗性攻击或数据中毒群体有偏见机器学习的未来发展趋势更强大的算法更广泛的应用更强大的计算能力更注重伦理与安全深度学习、强化学习等新兴机器学习将应用于更多领域云计算、边缘计算等技术将机器学习的伦理和安全问题算法将不断发展，解决更复，如医疗保健、金融、制造为机器学习提供更强大的计将越来越重要，需要制定相杂的任务业等算能力应的规范和标准机器学习实践案例分享机器学习在各个领域都有广泛的应用比如在图像识别中，机器学习可以用来识别图像中的物体，例如人脸、汽车、动物等在自然语言处理中，机器学习可以用来分析文本数据，例如进行情感分析、机器翻译、文本摘要等在金融领域，机器学习可以用来进行信用评分、欺诈检测等以下是一些具体的案例•自动驾驶汽车特斯拉等公司使用机器学习来实现自动驾驶汽车的功能，例如自动泊车、自动巡航等•智能客服许多公司使用机器学习来构建智能客服系统，可以自动回答用户的常见问题，提高客服效率•精准医疗机器学习可以用来分析患者的基因数据和医疗数据，帮助医生制定更加个性化的治疗方案总结与展望机器学习正在改变我们的世界，从医随着数据的不断增长和计算能力的提疗保健到金融服务，再到自动驾驶汽升，机器学习将继续发展和创新车未来，机器学习将更加智能化和人性化，为我们带来更美好的生活QA欢迎大家提出问题！让我们深入探讨机器学习的更多内容。