《機(jī)器學(xué)習(xí)》課件完整版

《機(jī)器學(xué)習(xí)》ppt課件完整版contents目錄引言機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識監(jiān)督學(xué)習(xí)算法無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)強(qiáng)化學(xué)習(xí)與遷移學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐與應(yīng)用01引言機(jī)器學(xué)習(xí)是一門研究計(jì)算機(jī)如何從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并做出預(yù)測的學(xué)科。它利用算法來解析數(shù)據(jù)、從中學(xué)習(xí)，然后對真實(shí)世界中的事件做出決策和預(yù)測。機(jī)器學(xué)習(xí)的目標(biāo)是讓計(jì)算機(jī)系統(tǒng)能夠自動(dòng)地學(xué)習(xí)和改進(jìn)，而無需進(jìn)行明確的編程。這包括識別模式、預(yù)測趨勢以及做出決策等任務(wù)。機(jī)器學(xué)習(xí)的定義與目標(biāo)目標(biāo)定義03深度學(xué)習(xí)崛起21世紀(jì)初至今，深度學(xué)習(xí)成為機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的重要分支，推動(dòng)了人工智能的快速發(fā)展。01早期符號學(xué)習(xí)20世紀(jì)50年代至60年代，基于符號和邏輯規(guī)則的學(xué)習(xí)系統(tǒng)開始出現(xiàn)。02統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)階段20世紀(jì)70年代至80年代，統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法開始流行，如決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程計(jì)算機(jī)視覺自然語言處理推薦系統(tǒng)金融風(fēng)控機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用領(lǐng)域01020304用于圖像識別、目標(biāo)檢測、人臉識別等任務(wù)。用于文本分析、情感分析、機(jī)器翻譯等任務(wù)。根據(jù)用戶的歷史行為和偏好，為用戶推薦相關(guān)的產(chǎn)品或內(nèi)容。利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型對金融風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評估和預(yù)測，如信貸審批、反欺詐等場景。02機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如表格數(shù)據(jù)）和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如文本、圖像、音頻等）。數(shù)據(jù)類型特征工程特征選擇方法特征提取技術(shù)包括特征選擇、特征提取和特征構(gòu)造等，旨在從原始數(shù)據(jù)中提取出有意義的信息，提高模型的性能。包括過濾式、包裝式和嵌入式等，用于選擇對模型訓(xùn)練最有幫助的特征。如主成分分析（PCA）、線性判別分析（LDA）等，用于降低數(shù)據(jù)維度，減少計(jì)算復(fù)雜度。數(shù)據(jù)類型與特征工程衡量模型預(yù)測結(jié)果與真實(shí)值之間差距的函數(shù)，如均方誤差、交叉熵等。損失函數(shù)用于最小化損失函數(shù)，找到最優(yōu)模型參數(shù)，如梯度下降、隨機(jī)梯度下降、Adam等。優(yōu)化算法包括批量梯度下降、小批量梯度下降和隨機(jī)梯度下降等，各有優(yōu)缺點(diǎn)。梯度下降變種如固定學(xué)習(xí)率、學(xué)習(xí)率衰減等，用于提高模型訓(xùn)練的穩(wěn)定性和效率。學(xué)習(xí)率調(diào)整策略損失函數(shù)與優(yōu)化算法包括準(zhǔn)確率、精確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)等，用于評估模型性能。評估指標(biāo)如交叉驗(yàn)證、留出法等，用于劃分訓(xùn)練集和測試集，對模型進(jìn)行客觀評估。評估方法根據(jù)評估結(jié)果選擇最優(yōu)模型，同時(shí)考慮模型的復(fù)雜度和泛化能力。模型選擇使用網(wǎng)格搜索、隨機(jī)搜索等方法對模型超參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。超參數(shù)調(diào)優(yōu)模型評估與選擇過擬合模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)很好，但在測試集上表現(xiàn)較差，泛化能力不足。欠擬合模型在訓(xùn)練集和測試集上表現(xiàn)都不佳，未能充分學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)特征。防止過擬合的方法包括增加數(shù)據(jù)量、使用正則化項(xiàng)、降低模型復(fù)雜度等。解決欠擬合的方法包括增加特征數(shù)量、使用更復(fù)雜的模型、調(diào)整超參數(shù)等。機(jī)器學(xué)習(xí)中的過擬合與欠擬合03監(jiān)督學(xué)習(xí)算法一種用于預(yù)測連續(xù)數(shù)值型輸出的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，通過擬合一個(gè)線性模型來最小化預(yù)測值與實(shí)際值之間的誤差。線性回歸雖然名為“回歸”，但實(shí)際上是一種分類算法。通過邏輯函數(shù)將線性回歸的輸出映射到(0,1)之間，以得到樣本點(diǎn)屬于某一類別的概率。邏輯回歸為了解決過擬合問題，可以在損失函數(shù)中加入正則化項(xiàng)，如L1正則化（Lasso回歸）和L2正則化（Ridge回歸）。正則化線性回歸與邏輯回歸SVM最初是為二分類問題設(shè)計(jì)的，通過尋找一個(gè)超平面來最大化正負(fù)樣本之間的間隔。二分類問題核技巧軟間隔與正則化對于非線性可分的問題，可以通過核函數(shù)將樣本映射到高維空間，使其在高維空間中線性可分。為了處理噪聲和異常值，可以引入軟間隔，并通過正則化參數(shù)來平衡間隔最大化和誤分類點(diǎn)的懲罰。030201支持向量機(jī)（SVM）剪枝為了避免決策樹過擬合，可以采用剪枝技術(shù)來簡化樹結(jié)構(gòu)，包括預(yù)剪枝和后剪枝。特征重要性隨機(jī)森林可以計(jì)算每個(gè)特征的重要性得分，用于特征選擇和解釋模型。隨機(jī)森林一種集成學(xué)習(xí)方法，通過構(gòu)建多棵決策樹并結(jié)合它們的輸出來提高模型的泛化性能。決策樹一種易于理解和實(shí)現(xiàn)的分類與回歸算法，通過遞歸地劃分特征空間來構(gòu)建樹形結(jié)構(gòu)。決策樹與隨機(jī)森林Bagging通過自助采樣法（bootstrapsampling）生成多個(gè)數(shù)據(jù)集，然后對每個(gè)數(shù)據(jù)集訓(xùn)練一個(gè)基學(xué)習(xí)器，最后將所有基學(xué)習(xí)器的輸出結(jié)合起來。Boosting一種迭代式的集成學(xué)習(xí)方法，每一輪訓(xùn)練都更加關(guān)注前一輪被錯(cuò)誤分類的樣本，通過加權(quán)調(diào)整樣本權(quán)重來訓(xùn)練新的基學(xué)習(xí)器。Stacking一種將多個(gè)不同類型的基學(xué)習(xí)器結(jié)合起來的方法，通過訓(xùn)練一個(gè)元學(xué)習(xí)器來學(xué)習(xí)如何最優(yōu)地結(jié)合基學(xué)習(xí)器的輸出。集成學(xué)習(xí)方法04無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法K-means算法將數(shù)據(jù)集劃分為K個(gè)不同的簇，每個(gè)簇的中心是所有屬于該簇的數(shù)據(jù)點(diǎn)的平均值。層次聚類算法通過計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的距離或相似度，將數(shù)據(jù)點(diǎn)層次地分解為不同的簇。DBSCAN算法基于密度的聚類算法，能夠?qū)⒕哂凶銐蚋呙芏鹊膮^(qū)域劃分為簇，并發(fā)現(xiàn)任意形狀的聚類。聚類算法t-SNE算法基于概率的非線性降維算法，能夠保留數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的局部關(guān)系，適用于高維數(shù)據(jù)的可視化。自編碼器通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的編碼和解碼過程，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的降維和特征提取。主成分分析（PCA）通過線性變換將原始數(shù)據(jù)變換為一組各維度線性無關(guān)的表示，可用于高維數(shù)據(jù)的降維和可視化。降維算法FP-growth算法通過構(gòu)建頻繁模式樹（FP-tree）來挖掘頻繁項(xiàng)集，比Apriori算法更高效。序列模式挖掘挖掘數(shù)據(jù)中的序列模式，如顧客購買商品的順序，以預(yù)測未來行為。Apriori算法通過挖掘頻繁項(xiàng)集來發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的關(guān)聯(lián)規(guī)則，適用于大型數(shù)據(jù)集。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘05深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)神經(jīng)元模型解釋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何通過前向傳播算法計(jì)算輸出。前向傳播算法反向傳播算法損失函數(shù)與優(yōu)化器01020403介紹常見的損失函數(shù)和優(yōu)化器及其在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中的應(yīng)用。介紹神經(jīng)元的基本結(jié)構(gòu)，包括輸入、權(quán)重、偏置和激活函數(shù)等。闡述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何通過反向傳播算法調(diào)整權(quán)重以優(yōu)化輸出。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理卷積層解釋卷積層的工作原理及其在圖像處理中的應(yīng)用。池化層介紹池化層的概念、種類及其在降低數(shù)據(jù)維度方面的作用。全連接層闡述全連接層在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的位置和作用。經(jīng)典CNN模型介紹LeNet、AlexNet、VGGNet等經(jīng)典卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)構(gòu)和特點(diǎn)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）解釋RNN的基本結(jié)構(gòu)和工作原理，包括輸入、隱藏狀態(tài)和輸出等。RNN基本原理闡述序列到序列模型在機(jī)器翻譯、語音識別等領(lǐng)域的應(yīng)用。序列到序列模型介紹長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）和門控循環(huán)單元（GRU）等RNN改進(jìn)模型的結(jié)構(gòu)和原理。LSTM與GRU介紹注意力機(jī)制在RNN中的應(yīng)用，提高模型對關(guān)鍵信息的關(guān)注度。注意力機(jī)制01030204循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）GAN基本原理解釋GAN的基本結(jié)構(gòu)和工作原理，包括生成器和判別器的博弈過程。經(jīng)典GAN模型介紹DCGAN、WGAN、CycleGAN等經(jīng)典生成對抗網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)構(gòu)和特點(diǎn)。GAN的應(yīng)用闡述GAN在圖像生成、風(fēng)格遷移、數(shù)據(jù)增強(qiáng)等領(lǐng)域的應(yīng)用。GAN的優(yōu)缺點(diǎn)分析GAN的優(yōu)點(diǎn)和存在的問題，如訓(xùn)練不穩(wěn)定、模式崩潰等。生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）06強(qiáng)化學(xué)習(xí)與遷移學(xué)習(xí)123通過與環(huán)境的交互來學(xué)習(xí)策略，使得累積獎(jiǎng)勵(lì)最大化。強(qiáng)化學(xué)習(xí)定義描述環(huán)境動(dòng)態(tài)性與獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制的數(shù)學(xué)模型。馬爾可夫決策過程（MDP）基于值函數(shù)的方法、基于策略梯度的方法和Actor-Critic方法。強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法分類強(qiáng)化學(xué)習(xí)基本原理值迭代通過不斷更新狀態(tài)值函數(shù)來逼近最優(yōu)策略。策略迭代在策略評估和策略改進(jìn)之間交替進(jìn)行，直至收斂到最優(yōu)策略。值迭代與策略迭代的比較值迭代收斂速度較慢，但適用于大型問題；策略迭代收斂速度較快，但可能陷入局部最優(yōu)。值迭代與策略迭代方法將在一個(gè)領(lǐng)域（源領(lǐng)域）學(xué)習(xí)到的知識遷移到另一個(gè)領(lǐng)域（目標(biāo)領(lǐng)域）進(jìn)行應(yīng)用。遷移學(xué)習(xí)定義基于實(shí)例的遷移、基于特征的遷移、基于模型的遷移和基于關(guān)系的遷移。遷移學(xué)習(xí)分類包括預(yù)訓(xùn)練、領(lǐng)域適應(yīng)、多任務(wù)學(xué)習(xí)等。遷移學(xué)習(xí)方法遷移學(xué)習(xí)的基本原理與方法強(qiáng)化學(xué)習(xí)應(yīng)用案例01自動(dòng)駕駛、游戲AI、智能推薦系統(tǒng)等。遷移學(xué)習(xí)應(yīng)用案例02跨領(lǐng)域文本分類、圖像識別、語音識別等。強(qiáng)化學(xué)習(xí)與遷移學(xué)習(xí)結(jié)合的應(yīng)用案例03機(jī)器人控制、自然語言處理等。在這些案例中，強(qiáng)化學(xué)習(xí)用于學(xué)習(xí)策略和決策，而遷移學(xué)習(xí)則用于將知識從源領(lǐng)域遷移到目標(biāo)領(lǐng)域，提高學(xué)習(xí)效率和性能。強(qiáng)化學(xué)習(xí)與遷移學(xué)習(xí)的應(yīng)用案例07機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐與應(yīng)用數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征工程實(shí)踐處理缺失值、異常值，刪除重復(fù)數(shù)據(jù)等。數(shù)據(jù)清洗進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化、離散化等處理，提高模型性能。特征變換通過PCA、LDA等方法降低特征維度，減少計(jì)算復(fù)雜度。降維通過相關(guān)性分析、互信息等方法選擇重要特征。特征選擇交叉驗(yàn)證使用K折交叉驗(yàn)證等方法評估模型性能，避免過擬合。結(jié)合多個(gè)模型的優(yōu)勢，提高整體預(yù)測性能。集成學(xué)習(xí)根據(jù)問題類型和數(shù)據(jù)特點(diǎn)選擇合適的模型。模型選擇通過網(wǎng)格搜索、隨機(jī)搜索等方法優(yōu)化模型超參數(shù)。超參數(shù)調(diào)優(yōu)模型選擇與調(diào)參技巧ABCD機(jī)器學(xué)習(xí)在圖像識別中的應(yīng)用圖像分類通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等模型實(shí)現(xiàn)圖像分類任務(wù)。人臉識別基于深度學(xué)習(xí)的人臉識別技術(shù)已廣泛應(yīng)用于安防、金融等領(lǐng)域。目標(biāo)檢測利用R-CNN