机器学习(完整版课件)•机器学习概述•机器学习基础•监督学习•非监督学习•深度学习•强化学习•机器学习实践与应用contents目录01机器学习概述03机器学习是人工智能的一个分支，旨在让计算机具有自我学习和改进的能力。01机器学习是一种从数据中自动提取知识、学习规律和模式的方法。02它通过训练模型来识别数据中的模式，并使用这些模式对新数据进行预测或分类。机器学习的定义机器学习的起源可以追溯到20世纪50年代，当时科学家们开始研究如何让计算机从数据中学习。在随后的几十年里，机器学习经历了多个发展阶段，包括符号学习、统计学习、神经网络等。近年来，随着大数据和计算能力的提升，机器学习得到了广泛应用和快速发展。机器学习的历史与发展通过训练模型来识别图像和视频中的对象、场景和行为。计算机视觉自然语言处理语音识别让计算机理解和生成人类语言，包括文本分类、情感分析、机器翻译等。将人类语音转换为文本或命令，用于语音助手、语音搜索等场景。030201机器学习的应用领域推荐系统金融领域医疗领域自动驾驶机器学习的应用领域01020304根据用户的历史行为和兴趣，为用户推荐相关的内容或服务。用于信用评分、股票预测、风险管理等方面。辅助医生进行疾病诊断、药物研发等。通过训练模型来识别交通信号、障碍物等，实现车辆的自动驾驶。02机器学习基础监督学习数据带有标签的训练数据。无监督学习数据无标签的训练数据。数据类型与数据预处理•半监督学习数据：部分带有标签的训练数据。数据类型与数据预处理数据清洗处理缺失值和异常值。数据转换对数据进行规范化、标准化或归一化。数据类型与数据预处理将分类变量转换为数值型变量。数据编码将数据集分割为训练集、验证集和测试集。数据分割数据类型与数据预处理过滤法通过统计指标评估特征的重要性。包裹法使用模型性能作为特征选择的评价标准。特征选择与特征提取•嵌入法：在模型训练过程中进行特征选择。特征选择与特征提取特征选择与特征提取文本特征提取图像特征提取自定义特征提取卷积神经网络等。根据领域知识提取有效特征。词袋模型、TF-IDF等。模型评估与选择分类模型评估指标准确率、精确率、召回率、F1分数等。回归模型评估指标均方误差、均方根误差、平均绝对误差等。•聚类模型评估指标：轮廓系数、Calinski-Harabasz指数等。模型评估与选择通过多次划分训练集和验证集来评估模型的性能。交叉验证对不同的超参数组合进行穷举搜索，以找到最优的模型参数。网格搜索在指定的超参数范围内进行随机采样，以找到较好的模型参数。随机搜索模型评估与选择03监督学习一种通过最小化预测值与真实值之间的均方误差来拟合数据的统计方法。它假设因变量和自变量之间存在线性关系，并通过梯度下降等优化算法求解模型参数。线性回归一种用于解决二分类问题的广义线性模型。它使用sigmoid函数将线性回归的输出映射到[0,1]区间，表示样本属于正类的概率。逻辑回归通过最大似然估计求解模型参数，并使用交叉熵作为损失函数。逻辑回归线性回归与逻辑回归支持向量机（SVM）一种基于统计学习理论的二分类模型。它通过在特征空间中寻找最大间隔超平面来实现分类，对于非线性问题，可以通过核函数将数据映射到高维空间。SVM具有优秀的泛化能力和鲁棒性，在文本分类、图像识别等领域有广泛应用。要点一要点二决策树一种基于树形结构的分类与回归方法。它通过递归地将数据集划分为若干个子集，每个子集对应一个决策树的节点，最终形成一个倒立的树状结构。决策树的每个节点表示一个特征属性上的判断条件，每个分支代表一个可能的属性值，叶子节点表示类别或回归值。常见的决策树算法有ID3、C4.5和CART等。支持向量机与决策树集成学习与随机森林一种通过构建并结合多个基学习器来完成学习任务的方法。集成学习通过整合不同基学习器的预测结果，可以提高模型的泛化能力和鲁棒性。常见的集成学习方法有Bagging、Boosting和Stacking等。集成学习一种基于决策树的集成学习方法。它通过自助采样法（bootstrapsampling）从原始数据集中生成多个不同的训练子集，并对每个子集构建一颗决策树，然后将这些决策树的预测结果进...
