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《机器学习入门》ppt课件目录•机器学习简介•机器学习基础知识•常见机器学习算法•机器学习实战案例•机器学习未来展望01机器学习简介Chapter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、优化理论、计算机科学等多个学科的知识,构建能够从数据中提取知识的算法机器学习的目标是利用数据训练模型,使其能够自动地适应新情况,并做出准确的预测或决策机器学习的应用场景识别图片中的物体、处理和生成自然语言人脸等文本,如机器翻译、情感分析等图像识别自然语言处理推荐系统语音识别金融风控根据用户的历史行为将语音转换为文本,识别和预防欺诈行为、和喜好,推荐相关内实现语音输入和输出信用评估等容或产品机器学习的基本流程数据收集01收集用于训练和测试的数据集数据预处理02对数据进行清洗、去重、归一化等操作,使其满足模型训练的要求特征工程03将原始数据转换为有意义的特征,以便于模型训练机器学习的基本流程选择适合问题的机器学习模型模型选择利用训练数据对模型进行训练,模型训练调整模型参数,以提高模型的准确性和泛化能力使用测试数据对模型进行评估,模型评估计算模型的准确率、精度、召回率等指标根据评估结果对模型进行优化,模型优化以提高模型的性能02机器学习基础知识Chapter数据预处理数据清洗去除异常值、缺失值、重复值,确保数据质量数据转换数据归一化将数据转换为适合模型训练的格式,如数值将数据缩放到统一尺度,以便于模型训练型、类别型等特征工程特征选择选择与目标变量相关的特征,去除无关或冗余特征特征构造通过组合现有特征生成新的特征,以增加模型表达能力特征转换对特征进行变换,如离散化、多项式转换等,以提高模型性能模型选择与训练模型评估超参数调整根据训练数据集评估不同模型的性能,选择最调整模型超参数,以获得最佳模型表现优模型模型训练使用训练数据集训练所选模型,得到初始模型模型评估与优化验证集评估使用验证集评估模型性能,防止过拟合和欠拟合测试集评估模型优化使用测试集评估模型泛化能力,给出最终性根据评估结果优化模型,如集成学习、正则能指标化等,提高模型性能03常见机器学习算法Chapter线性回归总结词详细描述基础回归模型线性回归是一种简单而常用的回归分析方法,通过找到最佳拟合直线来预测因变量的值它基于最小二乘法原理,通过最小化预测值与实际值之间的平方误差来拟合数据公式适用场景y=ax+b适用于因变量与自变量之间存在线性关系的情况,如预测房价、收入等支持向量机总结词详细描述公式适用场景分类与回归模型支持向量机(SVM)是一种fx=sum_{i=1}^{n}适用于处理非线性问题、小分类和回归分析方法,通过alpha_i y_i Kx_i,x+b样本数据和不平衡分类等场找到能够将不同类别的数据景点最大化分隔的决策边界来实现分类它使用核函数将输入空间映射到更高维空间,以解决非线性问题K近邻算法总结词详细描述公式适用场景基于实例的学习K近邻算法是一种基于k=argmin_{i=1}^{n}适用于处理分类和回归实例的学习方法,通过||x-x_i||^2问题,尤其适用于特征将新的数据点与已知数空间复杂或数据不平衡据集中的最近邻进行比的情况较来做出预测它通过测量不同数据点之间的距离或相似度来找到最佳匹配决策树与随机森林总结词监督学习模型详细描述决策树是一种监督学习模型,通过递归地将数据集划分为更小的子集来预测目标变量的值它通过在每个节点上选择最佳划分属性来构建树结构随机森林则是决策树的集成方法,通过构建多个决策树并综合它们的预测结果来提高精度和稳定性决策树与随机森林公式无特定公式,基于树结构进行预测适用场景适用于处理分类和回归问题,尤其适用于特征选择和可解释性要求较高的场景神经网络总结词模拟人脑神经元连接的网络结构详细描述神经网络是一种模拟人脑神经元连接的网络结构,通过训练来学习和识别模式它由多个神经元组成,每个神经元接收输入信号并通过激活函数输出结果神经网络可以通过反向传播算法来调整权重以优化预测性能神经网络公式无特定公式,基于权重调整和激活函数进行预测适用场景适用于处理复杂的非线性问题、图像识别、语音识别、自然语言处理等场景04机器学习实战案例Chapter案例一手写数字识别总结词通过机器学习算法识别手写数字,是入门机器学习的经典案例详细描述手写数字识别是机器学习领域中一个非常基础的分类问题通常使用各种有监督学习算法,如支持向量机、神经网络等,对手写数字图像进行训练和预测通过这个案例,学习者可以了解如何收集数据、预处理数据、构建模型、训练模型、评估模型等基本流程案例二房价预测总结词详细描述预测房价是一个回归问题,通过机器学习算法预测房价预测通常使用有监督学习算法,如线性回归、房屋价格,有助于了解机器学习在预测性分析中的决策树回归、支持向量回归等数据集通常包含房应用屋的各种属性,如面积、卧室数量、地理位置等,以及对应的房价通过训练模型,可以预测新房屋的价格这个案例可以帮助学习者了解如何处理回归问题,以及如何选择合适的评估指标案例三垃圾邮件分类要点一要点二总结词详细描述垃圾邮件分类是一个常见的分类问题,通过机器学习算法垃圾邮件分类通常使用有监督学习算法,如朴素贝叶斯、将正常邮件和垃圾邮件进行分类,有助于了解分类问题的支持向量机、决策树等数据集包含邮件的各种特征,如处理方法发件人、主题、正文内容等,以及对应的标签(正常邮件或垃圾邮件)通过训练模型,可以自动将新收到的邮件分类为正常或垃圾邮件这个案例可以帮助学习者了解分类问题的处理流程,以及如何处理不平衡数据集等问题05机器学习未来展望Chapter深度学习的发展趋势深度学习算法的持续优化随着计算能力的提升和数据规模的扩大,深度学1习算法将不断改进,提高模型的准确性和泛化能力模型可解释性的增强为了满足实际应用的需求,未来深度学习模型将2更加注重可解释性,通过可视化、解释性算法等方式提高模型的可理解性跨领域应用的拓展深度学习技术将在更多领域得到应用,如医疗、3金融、能源等,为各行业带来创新和变革强化学习在机器学习中的应用强化学习在自动驾驶中的应用强化学习可以帮助自动驾驶系统更好地感知环境、强化学习在游戏领域的应决策和控制车辆,提高自动驾驶的安全性和可靠性用强化学习已被成功应用于游戏AI的开发,如AlphaGo等,未来将有更多游戏应用采用强强化学习在机器人控制中化学习技术提升游戏体验的应用通过强化学习技术,机器人可以更好地适应复杂环境,提高自主控制能力和任务完成效率人工智能与机器学习的关系机器学习是人工智能的重要分支机器学习是人工智能领域中的一个重要分支,通过机器学习技术,人工智能系统能够从数据中自动提取知识、进行模式识别和智能决策机器学习推动人工智能的发展随着机器学习技术的不断进步和应用,人工智能系统的能力将得到进一步提升,推动人工智能技术的不断创新和发展人工智能与机器学习的相互促进人工智能的发展需要机器学习的支持,同时机器学习的进步也需要人工智能的引导和推动,两者相互促进、共同发展THANKS感谢观看。