《分类与概述》课件

分类与概述机器学习分类技术全面探索从基础理论到前沿应用实用工具与案例分析什么是分类？基本定义与聚类区别将数据划分到预定义类别中分类有预定义标签基于已知样本特征预测聚类无标签自组织分类的历史发展早期理论1字母识别研究统计模型时代2贝叶斯理论应用现代突破3深度学习推动革命分类的基本流程数据采集收集相关领域数据特征提取选择有效特征表示模型训练建立分类算法模型模型评估验证分类效果分类与机器学习的关系人工智能1智能系统整体目标机器学习2数据驱动的模型构建监督学习3基于标记数据的学习分类任务4离散类别的预测分类的类型概览多分类多个独立类别二分类如图像识别两个互斥类别层次分类如垃圾邮件判断类别间有层级关系如生物分类常见二分类问题举例垃圾邮件识别肿瘤良恶性判断贷款审批区分正常邮件与垃圾邮件医学影像诊断辅助预测还款能力基于文本特征分析基于形态特征分类基于客户历史数据多分类问题应用图像识别领域多分类应用示例手写数字、人脸表情、植物种类、交通标志层次分类简介纲目高级分类层次科属中级分类层次种基础分类单位常用的分类算法一览K近邻算法决策树支持向量机基于相似性的分类树状规则结构最大边界分类器近邻算法（）原理K KNN距离计算邻居选择欧氏距离或曼哈顿距离确定K值最近样本多数投票邻居类别决定预测结果决策树算法简介算法划分标准特点信息增益偏好多值属性ID3C

4.5信息增益率克服ID3缺点基尼指数支持回归任务CART支持向量机（）原理SVM最大间隔核函数软间隔寻找最优分隔超平面隐式高维映射允许少量错分样本朴素贝叶斯分类器176399%发表年份文本分类准确率贝叶斯理论提出理想条件下可达Ond算法复杂度n为样本数，d为特征数逻辑回归与线性判别集成学习方法介绍1装袋法（Bagging）2提升法（Boosting）并行训练多个模型串行训练强化弱分类器3堆叠法（Stacking）多层模型组合深度学习中的分类模型卷积层池化层提取局部特征降维压缩softmax层全连接层多类别概率输出特征组合特征提取与数据预处理数据清洗去除异常值、补充缺失值特征变换归一化、标准化、编码降维技术PCA、t-SNE等方法数据标注的重要性评价分类模型的方法准确率精确率召回率F1值正确预测比例阳性预测价值真阳性率精确率召回率调和平均交叉验证与模型选择常用交叉验证方法K折、留一法、分层、嵌套过拟合与欠拟合分析欠拟合适当拟合模型过于简单模型复杂度恰当高偏差、低方差偏差方差平衡过拟合模型过于复杂低偏差、高方差分类模型调优技巧超参数调整正则化集成方法网格搜索、随机搜L1/L2惩罚项多模型融合索早停避免过拟合特征选择策略包裹法使用预测性能选择过滤法统计指标筛选嵌入法算法内部特征筛选数据不平衡问题及解决方案问题描述解决方案类别样本数量差异大欠采样减少多数类模型偏向多数类过采样增加少数类合成样本SMOTE算法代价敏感学习中的常用分类工具包Python流行工具包scikit-learn、TensorFlow、PyTorch、XGBoost、LightGBM实例演示手写数字识别70K28×28MNIST样本数图像尺寸训练集与测试集总和每张数字图像像素10类别数量数字0-9十个类别案例分析医疗诊断分类电子健康记录收集患者历史数据实验室检测分析生物标志物AI辅助诊断多因素综合分析专家确认医生最终决策金融领域中的分类应用信用风险评估欺诈检测预测贷款违约可能性识别异常交易模式客户信用评分实时预警系统投资组合分析资产风险分类投资建议生成智能推荐系统中的分类用户画像兴趣特征提取内容分类多标签物品分类个性化推荐偏好匹配算法文本分类技术及场景情感分析新闻分类评论正负面判断主题自动归类问题分类垃圾内容识别智能客服路由过滤垃圾邮件短信图像分类前沿进展深度卷积网络迁移学习自监督学习多层特征提取预训练模型应用无标签数据利用声音与语音分类应用应用场景输入特征常用算法说话人识别声纹特征GMM-UBM音乐风格分类频谱特征CNN+RNN环境声音识别MFCC特征SVM/随机森林视频内容分类方法多模态融合视觉听觉文本整合时序建模长短期记忆网络3D卷积时空特征提取物联网场景下的实时分类边缘计算模型轻量化本地低延迟推理权重量化与剪枝流式处理连续数据实时分析分类结果的可解释性黑盒模型白盒模型解释方法深度神经网络决策树、线性模型LIME局部解释难以理解决策过程过程透明可追踪SHAP值特征贡献分类模型的部署方式云端部署边缘部署弹性伸缩资源低延迟响应集中式管理减少网络依赖混合部署复杂模型云端轻量模型本地分类相关的前沿研究小样本学习元学习自注意力机制少量样本快速适应学会如何学习Transformer架构对抗学习提高模型鲁棒性分类在大数据环境下的挑战分类与隐私保护数据匿名化联邦学习去除敏感标识分散数据本地训练差分隐私同态加密添加随机噪声加密状态下计算自动化机器学习在分类中的应用特征工程自动化特征生成与选择模型选择自动化算法筛选与评估超参数优化自动搜索最佳参数集成方法优化自动组合多个模型分类模型的可视化展示混淆矩阵ROC曲线决策边界直观展示分类错误评估不同阈值效果显示类别分割常见分类误区与陷阱数据泄漏测试信息混入训练标签错误训练数据标注质量差3特征不稳定测试环境与训练不一致指标误用选择不当评估指标分类算法选型建议场景建议算法优势小数据集KNN/决策树易实现无需大量样本大数据集深度学习自动提取复杂特征需要解释性决策树/线性模型决策过程透明分类相关职业及岗位需求数据科学家机器学习工程师数据工程师分析建模解决业务问题开发部署分类系统数据流水线构建研究科学家算法创新与改进分类技术未来趋势预测多模态智能跨领域知识整合低资源学习少样本快速适应自主进化持续学习系统领域知识融合专家经验与AI结合经典书籍与资源推荐推荐阅读《统计学习方法》《机器学习》《模式识别与机器学习》《深度学习》主流学术会议和期刊介绍学术会议NeurIPS神经信息处理系统ICML机器学习国际会议CVPR计算机视觉与模式识别学术期刊JMLR机器学习研究期刊TPAMI模式分析与机器智能AIJ人工智能期刊学习与实践建议社区参与理论学习开源贡献与交流打牢数学基础项目驱动竞赛实践实战中学习最有效Kaggle等平台锻炼课程总结与答疑核心概念掌握分类基础与应用实用技能获取算法选择与调优未来学习方向前沿技术追踪。