《统计学习题解答》课件

《统计学习题解答》课件PPT本课件旨在帮助学生理解和解答统计学习中的典型问题，并提高数据分析和建模能力课程简介统计学习核心知识实战案例分析习题讲解与解答讲解统计学习基本理论、常见模型和算法结合真实数据集进行案例分析，帮助学生提供详细的习题解答，帮助学生巩固学习，涵盖线性回归、逻辑回归、决策树、支理解统计学习方法在实际问题中的应用内容，提升实战能力持向量机等统计学习理论与方法概述统计学习是利用数据来解决实际问题的理论和方法它包含两方面内容**统计学习理论**和**统计学习方法**统计学习理论主要研究统计学习方法的**一致性、泛化能力**等理论问题，而统计学习方法则致力于构建**统计学习模型**，并利用模型进行**预测和决策**线性回归模型建立参数估计线性回归模型的目标是使用线性函线性回归模型需要估计线性函数中数来描述输入变量与输出变量之间的参数，最常用的方法是最小二乘的关系，以预测输出变量的值法，它通过最小化预测值与实际值之间的误差平方和来确定参数模型建立确定目标变量选择合适的模型准备训练数据首先要明确你要预测的目标变量是什么，根据目标变量的类型和数据的特点选择合收集并整理数据，将数据分成训练集和测例如房价、客户流失率、商品销量等等适的模型，例如线性回归、逻辑回归、决试集，用于训练模型和评估模型性能策树等等参数估计使用样本数据估计模型参数利用最小二乘法、最大似然估计等方法评估估计结果的准确性和可靠性模型评估准确率精确率模型对正确预测的样本比例模型预测为正例的样本中，真正为正例的样本比例召回率F1值模型预测为正例的样本中，真正精确率和召回率的调和平均数为正例的样本比例预测与应用预测模型应用场景12基于训练好的模型，对新数据将统计学习模型应用于实际问进行预测，例如预测未来销量题，例如金融风控、医疗诊断、用户行为等、推荐系统等评估指标3通过评估指标衡量模型的预测效果，例如准确率、召回率、F1值等逻辑回归模型建立参数估计逻辑回归用于二元分类，预测样本通过最大似然估计法求解模型参数属于某一类别的概率，并进行模型拟合模型建立收集和准备数据选择合适的模型构建模型框架参数估计最大似然估计最小二乘估计贝叶斯估计寻找最有可能产生观测数据的模型参数通过最小化预测值与真实值之间的平方误将先验知识与数据结合起来，估计模型参差来估计模型参数数的后验分布模型评估准确率精确率与召回率F1分数预测正确样本数占总样本数的比例衡量模型对正样本的识别能力准确率和召回率的调和平均数预测与应用分类问题回归问题预测数据样本所属的类别，如垃预测数据样本的连续值，如房价圾邮件分类、疾病诊断预测、股票价格预测推荐系统根据用户的历史行为和偏好，推荐相关产品或服务决策树模型建立特征选择通过递归地划分数据集，将数据集选择最佳特征来分割数据集，通常划分为多个子集，每个子集都对应采用信息增益、信息增益率等指标一个决策节点进行评估模型建立数据准备特征选择12数据清洗和预处理是模型建立选择最具预测能力的特征可以的第一步，这包括处理缺失值提高模型性能，常用的方法包、异常值和数据类型转换括信息增益和卡方检验树结构构建3根据所选特征，使用递归方式逐步划分数据，构建决策树结构特征选择过滤式包裹式嵌入式基于特征本身的特性进行选择，例如将特征选择视为一个搜索问题，通过在模型训练过程中，将特征选择集成方差、信息增益、互信息等不断尝试不同的特征子集，选择最优到模型构建中，例如L1正则化的子集剪枝与优化过拟合剪枝方法优化目标决策树模型可能会过度拟合训练数据，导为了避免过拟合，可以使用剪枝方法来简剪枝的目标是找到一个在测试数据上表现致在测试数据上表现不佳过拟合通常发化决策树常用的剪枝方法包括预剪枝和最佳的决策树模型常用的评估指标包括生在树的深度过深时，导致树过于复杂后剪枝准确率、精度、召回率和F1分数预测与应用预测模型的应用模型评估结果分析决策树模型可以应用于各种预测任务，例使用准确率、精确率、召回率等指标评估分析预测结果，了解模型的优劣势，并根如客户流失预测、信用风险评估和疾病诊模型的预测效果据实际情况进行调整优化断等支持向量机模型原理核心思想支持向量机（SVM）是一种强大的SVM通过寻找最大间隔超平面，实机器学习算法，它旨在寻找最优分现对数据的分类，最大化不同类别类超平面，以最大化不同类别样本样本之间的间隔可以提高模型的泛之间的间隔化能力和鲁棒性模型原理寻找最优分割超平面引入间隔概念12SVM旨在找到一个能够将不间隔是指样本点到超平面的距同类别样本点最大程度分离的离，SVM试图找到具有最大超平面，即最大化样本点到超间隔的超平面，以增强模型的平面的距离泛化能力核函数应用3核函数用于将低维非线性可分数据映射到高维空间，使其在高维空间线性可分参数选择选择适当的**惩罚系数C**，控制模设置**容忍度**，控制模型对噪声数型的复杂度和误差之间的平衡据的敏感程度选择**合适的核函数**，将数据映射到高维空间，提高模型的分类能力核函数线性不可分相似性度量核函数将低维空间中的数据映射核函数用于计算样本之间的相似到高维空间，使其线性可分度，而非直接计算样本之间的距离常用核函数高斯核、多项式核、线性核等，根据数据特点选择合适的核函数应用实践图像分类文本分类生物信息学SVM在图像分类任务中表现出色，例SVM可用于文本分类，如垃圾邮件过SVM在基因分类、蛋白质预测等领域如人脸识别、物体检测等滤、情感分析等有广泛应用集成学习集成学习是一种将多个机器学习模型组合在一起以提高预测性能的技术Bagging Boosting通过对训练集进行随机采样，创逐步增加模型的复杂度，并根据建多个不同的模型错误率调整权重Stacking使用多个模型的预测结果作为新模型的输入，进行二次预测集成学习的基本思想集成多个模型模型融合降低方差通过组合多个弱学习器，以获得比单个学利用不同的学习算法或参数设置构建多个通过平均多个模型的预测结果，降低单个习器更强大的预测能力模型，最终的预测结果是多个模型的组合模型的方差，提高模型的泛化能力代表算法随机森林Bagging Boosting通过对多个决策树进行组合来提高预测精将弱学习器逐步组合成强学习器，提高模通过随机选择样本和特征构建多棵决策树度型泛化能力，并进行投票效果评估评估模型的预测准确率，例如准确率分析模型的性能指标曲线，例如ROC、精确率、召回率等指标曲线、AUC值等，评估模型的泛化能力比较不同模型的效果，选择最佳模型或进行模型融合应用场景金融领域医疗领域自动驾驶图像识别欺诈检测、信用评分、风险管疾病诊断、药物研发、精准医自动驾驶系统、路径规划、目人脸识别、物体识别、图像分理等疗等标识别等类等聚类分析算法原理聚类评估将数据点划分为多个组，使得同一评估聚类结果的质量，例如使用轮组中的数据点彼此相似，而不同组廓系数、Calinski-Harabasz指数等中的数据点差异较大算法原理K-Means聚类层次聚类密度聚类将数据点分配到k个不同的簇中，其中k通过建立一个层次结构来对数据进行分组根据数据点的密度来对数据进行分组它是预定义的簇数每个簇由其质心表示，它从将每个数据点视为一个单独的簇开将高密度区域识别为簇，而低密度区域则质心是该簇中所有数据点的平均值始，然后逐步合并距离最近的簇，直到所被视为噪声或边界有数据点都属于一个簇聚类评估轮廓系数Calinski-Harabasz指数衡量样本点到其所属聚类的紧密程度，以及到其他聚类的疏远程评估聚类结果的紧凑性和分离度度Davies-Bouldin指数测量聚类之间的相似性，数值越低越好异常检测识别异常风险控制识别数据集中不符合预期模式或规律预防欺诈、故障等异常事件带来的损的样本失性能优化识别系统或流程中的异常行为，提升效率应用实践欺诈检测客户细分12识别可疑交易模式，保护金融将客户群划分成不同的类别，机构和用户免受损失以便更好地了解其需求和提供个性化服务风险评估3预测潜在风险事件的可能性，并采取措施进行预防或减轻损失神经网络神经网络是统计学习中一个重要的分支，它模拟了人脑神经元之间的连接方式，能够学习复杂的数据模式基本结构训练与优化神经网络由多个层级组成，包括输神经网络通过训练数据来学习连接入层、隐藏层和输出层每个层级权重，常用的训练算法包括梯度下包含多个神经元，神经元之间通过降法和反向传播算法连接权重进行信息传递基本结构输入层隐藏层12接收原始数据，并将其传递到对输入数据进行非线性变换，隐藏层提取特征输出层3根据隐藏层的输出结果，产生最终预测结果训练与优化反向传播算法梯度下降优化器正则化技术通过计算损失函数的梯度，调整神经使用不同的优化算法，例如梯度下降例如L1和L2正则化，用于防止过拟网络的权重和偏差、动量法和Adam优化器来更新参数合，提高模型泛化能力参数调整学习率正则化隐藏层大小激活函数控制模型在每次迭代中更新通过惩罚过大的参数值来防影响模型的复杂度和拟合能决定神经元输出的非线性变参数的步长，影响训练速度止过拟合，提高模型泛化能力，需要根据数据规模和任换，影响模型的表达能力和和收敛性力务进行调整学习效率应用案例图像识别自然语言处理例如，识别图片中的人脸、物体等，例如，机器翻译、文本分类、情感分广泛应用于人脸识别、自动驾驶等领析等，为用户提供更便捷的交流体验域预测分析例如，预测股票价格、天气预报、疾病诊断等，为决策提供可靠依据。