人工智能應用基礎項目式教程 教案 任務3.3選擇算法訓練模型

《任務3.3選擇算法訓練模型》教案課程名稱人工智能應用基礎課題任務3.3選擇算法訓練模型班級：授課時間2025.3.1授課時數(shù)1課時地點：教材分析內(nèi)容分析本課時將重點介紹機器學習的常用算法、損失函數(shù)設計和參數(shù)優(yōu)化方法。通過這些內(nèi)容的學習，幫助學生理解機器學習算法的基本原理，掌握損失函數(shù)的設計方法和參數(shù)優(yōu)化的技術。課程內(nèi)容涵蓋了機器學習的常用算法（如線性回歸、決策樹、支持向量機等）、損失函數(shù)的設計原則和方法、參數(shù)優(yōu)化的基本技術和常用優(yōu)化算法。通過具體的案例和實踐操作，幫助學生掌握選擇算法訓練模型的基本技能。學情分析學生對機器學習的基本概念和流程有一定的了解，但對常用算法的具體實現(xiàn)和優(yōu)化方法還不夠熟悉。學生對編程有較高的興趣，但需要通過更多的互動和實踐來鞏固所學知識。本課時將通過豐富的代碼示例和互動練習，幫助學生深入理解機器學習算法的基本原理和優(yōu)化方法。課時教學目標知識目標1.了解機器學習的常用算法，包括線性回歸、決策樹、支持向量機等。2.掌握損失函數(shù)的設計原則和方法。3.掌握參數(shù)優(yōu)化的基本技術和常用優(yōu)化算法。能力目標1.能夠選擇合適的機器學習算法進行模型訓練。2.能夠設計合適的損失函數(shù)進行模型評估。3.能夠使用常用的優(yōu)化算法進行參數(shù)優(yōu)化。4.能夠編寫符合編程風格規(guī)范的代碼。素質目標1.培養(yǎng)學生對編程的興趣和好奇心。2.提升學生的邏輯思維能力和問題解決能力。思政目標1.培養(yǎng)學生的社會責任感，了解機器學習技術對社會經(jīng)濟發(fā)展的影響。2.引導學生關注科技進步對就業(yè)和社會生活的影響。教學重點、難點教學重點1.機器學習的常用算法，包括線性回歸、決策樹、支持向量機等。2.損失函數(shù)的設計原則和方法。3.參數(shù)優(yōu)化的基本技術和常用優(yōu)化算法。教學難點1.如何選擇合適的機器學習算法進行模型訓練。2.如何設計合適的損失函數(shù)進行模型評估。3.如何使用常用的優(yōu)化算法進行參數(shù)優(yōu)化。4.如何編寫符合編程風格規(guī)范的代碼。教學策略設計思路1.通過案例分析和互動練習，幫助學生理解機器學習算法的基本原理和優(yōu)化方法。2.采用議題式教學法，引導學生探討機器學習算法的選擇和優(yōu)化方法。3.利用多媒體教學資源，增強學生的直觀感受和理解。4.通過小組合作學習，培養(yǎng)學生的團隊合作能力和創(chuàng)新思維。5.設計實踐活動，讓學生親身體驗機器學習算法的選擇和優(yōu)化過程。6.通過即時評價反饋，及時調(diào)整教學策略，確保教學效果。教學過程設計教學環(huán)節(jié)教師活動學生活動設計意圖教學與信息化手段課前預習任務1.發(fā)布預習資料，包括機器學習的常用算法、損失函數(shù)設計和參數(shù)優(yōu)化的方法。2.布置預習任務，要求學生閱讀相關資料并思考機器學習算法的選擇和優(yōu)化方法。3.提供預習指南，指導學生如何進行有效的預習。1.閱讀預習資料，了解機器學習的常用算法、損失函數(shù)設計和參數(shù)優(yōu)化的方法。2.思考機器學習算法的選擇和優(yōu)化方法。3.完成預習任務，準備課堂討論。幫助學生提前了解課程內(nèi)容，為課堂學習做好準備。預習資料、在線閱讀平臺課前調(diào)查1.設計問卷，調(diào)查學生對機器學習算法和優(yōu)化方法的了解程度。2.收集問卷數(shù)據(jù)，分析學生的學習起點。3.根據(jù)調(diào)查結果調(diào)整教學策略。1.完成問卷調(diào)查，反饋對機器學習算法和優(yōu)化方法的了解情況。2.反饋調(diào)查結果，提出自己的疑問。了解學生的學習起點，為課堂教學提供依據(jù)。在線問卷調(diào)查工具課中導入新課1.通過一段視頻或案例，引出機器學習算法的概念。2.提出問題，引導學生思考機器學習算法的選擇和優(yōu)化方法。3.簡要介紹本課時的學習目標和內(nèi)容。1.觀看視頻或案例，初步了解機器學習算法的概念。2.回答教師提出的問題，積極參與討論。3.明確本課時的學習目標和內(nèi)容。激發(fā)學生的學習興趣，明確學習目標。視頻播放設備、PPT講解常用算法1.詳細講解機器學習的常用算法，包括線性回歸、決策樹、支持向量機等。2.通過實例，說明這些算法的基本原理和應用場景。3.引導學生總結常用算法的特點和應用場景。1.認真聽講，做好筆記。2.觀看實例，加深理解。3.積極參與討論，總結常用算法的特點和應用場景。幫助學生系統(tǒng)地了解機器學習的常用算法。PPT、案例視頻講解損失函數(shù)設計1.詳細講解損失函數(shù)的設計原則和方法，包括均方誤差、交叉熵等。2.通過實例，說明如何設計合適的損失函數(shù)進行模型評估。3.引導學生總結損失函數(shù)的設計原則和方法。1.認真聽講，做好筆記。2.觀看實例，加深理解。3.積極參與討論，總結損失函數(shù)的設計原則和方法。幫助學生系統(tǒng)地了解損失函數(shù)的設計原則和方法。PPT、案例視頻講解參數(shù)優(yōu)化1.詳細講解參數(shù)優(yōu)化的基本技術和常用優(yōu)化算法，包括梯度下降、隨機梯度下降、Adam等。2.通過實例，說明如何使用這些優(yōu)化算法進行參數(shù)優(yōu)化。3.引導學生總結參數(shù)優(yōu)化的基本技術和常用優(yōu)化算法。1.認真聽講，做好筆記。2.觀看實例，加深理解。3.積極參與討論，總結參數(shù)優(yōu)化的基本技術和常用優(yōu)化算法。幫助學生系統(tǒng)地了解參數(shù)優(yōu)化的基本技術和常用優(yōu)化算法。PPT、案例視頻實踐操作1.逐步演示如何在Python環(huán)境中選擇算法、設計損失函數(shù)和進行參數(shù)優(yōu)化。2.解釋每一步的注意事項和可能遇到的問題。3.提供常見錯誤的解決方案和示例。4.引導學生記錄實踐操作中的問題與解決方法。5.討論實踐操作時可能的安全設置。1.跟隨教師演示，嘗試在自己的Python環(huán)境中選擇算法、設計損失函數(shù)和進行參數(shù)優(yōu)化。2.記錄實踐操作中遇到的問題，準備提問。3.互相幫助，分享實踐操作經(jīng)驗。4.在教師講解時做筆記，記錄關鍵步驟。5.參與討論，發(fā)表對實踐操作步驟的理解。6.嘗試解決自己遇到的問題，進行探索。幫助學生掌握選擇算法、設計損失函數(shù)和進行參數(shù)優(yōu)化的具體步驟。Python環(huán)境、JupyterNotebook總結與反饋1.匯總本課時的主要內(nèi)容，強調(diào)重點和難點。2.對學生的課堂表現(xiàn)進行評價，指出優(yōu)點和不足。3.布置課后作業(yè)，鞏固所學知識。4.預告下節(jié)課的內(nèi)容，激發(fā)學生的學習興趣。1.認真聽講，回顧本課時的主要內(nèi)容。2.接受教師的評價，反思自己的表現(xiàn)。3.記錄課后作業(yè)，準備完成。4.了解下節(jié)課的內(nèi)容，做好預習。通過總結與反饋，幫助學生鞏固所學知識，明確下一步的學習方向。PPT、課后作業(yè)課后課后作業(yè)1.寫一篇關于機器學習常用算法、損失函數(shù)設計和參數(shù)優(yōu)化的小論文。2.選擇一個數(shù)據(jù)集，使用線性回歸、決策樹和支持向量機進行模型訓練，設計合適的損失函數(shù)并進行參數(shù)優(yōu)化。3.完成課后練習題，鞏固所學知識。1.完成課后作業(yè)，認真撰寫小論文。2.選擇一個數(shù)據(jù)集，使用線性回歸、決策樹和支持向量機進行模型訓練，設計合適的損失函數(shù)并進行參數(shù)優(yōu)化。3.完成課后練習題，鞏固所學知識。通過課后作業(yè)，幫助學生鞏固所學知識，提高寫作和實踐能力。課后作業(yè)資料、代碼編輯器復習與預習1.提供復習資料，幫助學生鞏固本課時的知識。2.布置預習任務，要求學生閱讀下節(jié)課的預習資料。3.提供預習指南，指導學生如何進行有效的預習。1.認真復習本課時的知識，完成復習資料。2.閱讀下節(jié)課的預習資料，做好預習。3.按照預習指南，進行有效的預習。通過復習與預習，幫助學生鞏固所學知識，為下節(jié)課的學習做好準備。復習資料、預習資料板書設計一、機器學習常用算法1.線性回歸回歸模型可以理解為：存在一個點集，用一條曲線去擬合它分布的過程。如果擬合曲線是一條直線，則稱為線性回歸。如果是一條二次曲線，則被稱為二次回歸。線性回歸是回歸模型中最簡單的一種。在線性回歸中：假設函數(shù)為Y’=wX+b+，其中，Y’表示模型的預測結果（見圖3.16），用來和真實的Y區(qū)分。模型訓練的目標就是學習參數(shù)：w、b。圖3.16線性回歸算法fromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionmodel=LinearRegression()2.邏輯回歸邏輯回歸是一種廣泛應用于機器學習的分類算法。它將數(shù)據(jù)映射到一個數(shù)值范圍內(nèi)，然后將其分為一個有限的離散類別。邏輯回歸與線性回歸的主要區(qū)別在于它將輸出映射到一個值域，這個值域通常是0~1（見圖3.17）。圖3.17邏輯回歸算法fromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionmodel=LogisticRegression()3.貝葉斯分類器貝葉斯分類器是各種分類器中分類錯誤概率最小或者在預先給定代價的情況下平均風險最小的分類器。它的設計方法是一種最基本的統(tǒng)計分類方法。其分類原理是通過某對象的先驗概率，利用貝葉斯公式計算出其后驗概率，即該對象屬于某一類的概率，選擇具有最大后驗概率的類作為該對象所屬的類。設類別ω的取值來自于類集合(ω1,ω2,...,ωm)，樣本X=(X1,X2,...,Xn)表示用于分類的特征。對于貝葉斯分類器，若某一待分類的樣本D，其分類特征值為x=(x1,x2,...,xn)，則樣本D屬于類別ωi的概率P(ω=ωi

|X1

=x1,X2

=x2,...,Xn

=xn)，(i=1,2,...,m)應滿足下式：P(ω=ωi

|X=x)=Max{P(ω=ω1

|X=x),P(ω=ω2

|X=x),...,P(ω=ωm

|X=x)}而由貝葉斯公式：P(ω=ωi

|X=x)=P(X=x|ω=ωi)*P(ω=ωi)/P(X=x)其中，P(ω=ωi)可由領域專家的經(jīng)驗得到的先驗概率，而P(X=x|ω=ωi)和P(X=x)的計算則較困難。貝葉斯分類算法原理如圖3.18所示。圖3.18貝葉斯分類器fromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBclf=GaussianNB()model=clf.fit(x_train,y_train)4.決策樹決策樹是一種使用樹結構進行決策分析的算法。它通過對屬性取值劃分數(shù)據(jù)集，直到劃分后數(shù)據(jù)集有確定的標簽，并將它們組合起來形成一棵樹。決策樹每個分支形成一條規(guī)則，對新的數(shù)據(jù)使用規(guī)則進行預測（見圖3.19）。圖3.19決策樹算法fromsklearnimporttree

model=tree.DecisionTreeClassifier()5.隨機森林隨機森林是一種集成學習算法，它可以通過同時訓練多個決策樹來增強預測準確性。隨機森林的主要思想是將輸入數(shù)據(jù)同時讓N個決策樹分別得到一個預測結果，以投票的方式確定最終預測結果（見圖3.20）。6.K近鄰K近鄰算法是一種基于實例的學習算法，它可用于對未知樣本進行分類并將其與其最近鄰居相關聯(lián)（見圖3.21）。圖3.21KNN算法fromsklearnimportneighborsmodel=neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)其中，

n_neighbors為鄰居的數(shù)目7.K均值Kmeans算法是機器學習中一種常用的聚類方法，其基本思想和核心內(nèi)容就是在算法開始時隨機給定若干（K）個中心，按照最近距離原則將樣本點分配到各個簇，之后按平均法計算簇的中心點位置，從而重新確定新的中心點位置。這樣不斷地迭代下去直至聚類集內(nèi)的樣本滿足閾值為止。圖3.22展示了Kmeans算法過程。圖3.22Kmeans聚類算法fromsklearn.clusterimportKMeanscluster=KMeans(n_clusters=4)二、損失函數(shù)設計1.回歸損失1）均方誤差，二次型損失，L2損失均方誤差（MeanSquareError,MSE）是最常用的回歸損失函數(shù)。MSE是目標變量與預測值之間距離的平方和。下面是一個MSE函數(shù)的圖（見圖3.24），其中真實目標值為100，預測值為.10,000~10,000。MSE損失(y軸)在預測(x軸)=100時達到最小值。范圍是0到∞圖3.24MSE函數(shù)圖2）平均絕對誤差，L1損失平均絕對誤差（MAE）是回歸模型中使用的另一個損失函數(shù)，如圖3.25所示。MAE是目標變量和預測變量之間的絕對差值之和。所以它測量的是一組預測的平均誤差大小，而不考慮它們的方向。(如果也考慮方向，那就叫作平均偏差誤差（MeanBiasError,MBE），它是殘差/誤差的和)。范圍也是0到∞。圖3.25MAE函數(shù)圖2.分類損失交叉熵損失函數(shù)圖3.26y接近1時的誤差圖3.27y接近0時的誤差圖3.28選取y接近1時的誤差和y接近0時的誤差的交叉點其中J(w)為誤差