《机器学习ch》课件

《机器学习ch》ppt课件•机器学习简介•机器学习的主要算法•机器学习的进阶知识•机器学习的未来发展目录contents01机器学习简介机器学习的定义机器学习是人工智能的一个子领域，旨在通过算法让计算01机从数据中学习并做出准确的预测或决策机器学习利用统计学、概率论、逼近论、凸分析、算法复02杂度理论等多学科知识，结合计算机硬件和软件技术，实现计算机系统的智能化机器学习涵盖监督学习、无监督学习、半监督学习、强化03学习等多种学习方式，通过训练数据和无训练数据的学习方式，让计算机系统能够自动地提取数据中的特征，并根据这些特征进行分类、聚类、预测等任务机器学习的应用场景金融风控医疗诊断推荐系统自然语言处理通过分析历史数据，预测信利用机器学习算法对医学影根据用户的历史行为和喜好，通过机器学习算法对自然语贷违约、欺诈行为等风险，像、病理切片等数据进行自自动推荐相关内容或产品，言文本进行自动分析、转换提高金融机构的风险管理能动分析，辅助医生进行疾病提高用户满意度和转化率和生成，实现人机交互和智力诊断能问答等应用机器学习的基本原理特征提取数据预处理从原始数据中提取出有意义的特征，这些特征能够反映数据的内在规律和对原始数据进行清洗、去重、归一化模式02等操作，为后续的算法训练提供高质量的数据集模型训练0103利用提取出的特征和标注结果，训练出一个能够进行分类、聚类或回归的模型模型优化根据模型评估结果，对模型进行调参、集成学习等优化操作，以提高模型的0504模型评估性能和泛化能力通过测试集对训练好的模型进行评估，计算模型的准确率、精度、召回率等指标02机器学习的主要算法线性回归线性回归是一种基于数学模型的机器学习算法，通过最小化预测值与实际值之间的平方误差来训练模型线性回归模型简单易懂，适用于解释性强的场景，如预测房价、股票价格等线性回归模型可以通过添加多项式项或使用核函数进行扩展，以处理非线性问题支持向量机支持向量机（SVM）是一种分类算法，通过找到能够将不同类01别的数据点最大化分隔的决策边界来实现分类SVM适用于解决高维数据和线性不可分的问题，具有较好的泛02化能力SVM可以通过核函数将低维非线性问题映射到高维空间，从而03在高维空间中寻找线性决策边界决策树与随机森林决策树是一种基于树结构的分类和回归算法，通过递归地将数据集划分为更小的子集来构建决策边界随机森林是一种集成学习算法，通过构建多棵决策树并综合它们的预测结果来提高模型的泛化能力决策树和随机森林适用于处理特征间存在高度相关性的数据集，并且能够解释性强的展示分类或回归的逻辑过程K-近邻算法010203K-近邻算法是一种基于实例的K-近邻算法简单易懂，适用于K-近邻算法的缺点是计算复杂学习算法，通过将新的数据点解决非线性问题，并且对异常度较高，尤其是在数据集较大分配给与其最近的K个训练样值和噪声具有较强的鲁棒性时本中最多的类别来分类神经网络与深度学习01神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，通过训练大量样本数据来学习输入与输出之间的映射关系02深度学习是神经网络的扩展，通过构建多层次的神经网络结构来提高模型的表达能力03神经网络和深度学习适用于处理大规模、高维度的数据集，并且在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著成果04神经网络和深度学习的缺点是计算复杂度较高，需要大量的训练样本和计算资源，并且容易过拟合03机器学习的进阶知识过拟合与欠拟合欠拟合模型在训练数据和测试数据上表现都较差，因为模过拟合型过于简单，无法捕捉到数据的复杂模式模型在训练数据上表现良好，但在测试数据上表现较差，因为模型过于复杂，对训练数解决方法据进行了过度的拟合使用正则化、增加数据量、选择合适的模型复杂度等特征选择与特征工程特征选择从原始特征中选择最重要的特征，以减少特征数量和提高模型性能特征工程通过创建新的特征或对现有特征进行变换来改进模型性能解决方法使用特征选择算法、评估每个特征的重要性、尝试不同的特征变换等模型评估与调参模型评估使用适当的评估指标和测试数据集来评估模型的性能调参解决方法调整模型参数以优化模型性能使用交叉验证、网格搜索、贝叶斯优化等集成学习常见方法bagging、boosting、stacking等解决方法选择合适的基模型、确定模型组合方式、调整参数等04机器学习的未来发展强化学习总结词强化学习是机器学习的一个重要分支，它通过与环境的交互来学习行为策略，以达到最优的决策目标详细描述强化学习基于试错原理，通过不断与环境交互，尝试不同的行为，并根据环境的反馈来调整行为策略，以获得最大的累积奖励强化学习在许多领域都有广泛的应用，如游戏、自动驾驶和机器人控制等无监督学习总结词无监督学习是指在没有标签数据的情况下，通过分析数据的内在结构和规律来发现模式和关联性详细描述无监督学习在数据挖掘、聚类、降维等领域有广泛应用常见的无监督学习算法包括K-均值聚类、层次聚类、主成分分析等随着大数据时代的到来，无监督学习在处理大规模数据集方面具有很大的潜力自监督学习与半监督学习总结词详细描述自监督学习和半监督学习是介于监督学自监督学习通过利用输入数据之间的内在习和无监督学习之间的机器学习方法，关系来生成标签，如文本的上下文关系或它们利用部分有标签的数据和大量无标VS图像的像素关系半监督学习则结合了有签的数据来进行训练标签数据和无标签数据的优点，以提高模型的泛化能力自监督学习和半监督学习在自然语言处理、图像识别等领域有广泛的应用迁移学习要点一要点二总结词详细描述迁移学习是一种将在一个任务上学到的知识应用于另一个迁移学习的核心思想是将已经学到的知识或模型参数迁移相关任务的方法到新的任务中，以减少重新学习的需求迁移学习方法在深度学习中尤其重要，因为深度神经网络的参数数量巨大，直接从头开始训练往往需要大量的数据和计算资源通过迁移学习，可以将预训练模型作为起点，然后针对特定任务进行微调，从而提高模型的性能和效率THANKS感谢观看。