机器学习入门课件•机器学习概述•监督学习算法•无监督学习算法•强化学习与深度学习简介•特征工程与模型评估优化•实践案例分析与讨论目录contents01机器学习概述定义与发展历程定义机器学习是一种利用计算机算法从数据中自动学习并改进的技术。发展历程从20世纪50年代开始，经历了符号主义、连接主义、统计学习等阶段，目前深度学习成为主流。机器学习分类0102监督学习无监督学习通过已知输入和输出数据进行训练，预测未知数据输出。仅通过输入数据进行训练，发现数据中的结构和规律。强化学习迁移学习智能体在与环境交互中通过试错学习，达到最优策略。将已学习的知识迁移到其他相关任务中，实现快速学习。0304应用领域介绍计算机视觉自然语言处理推荐系统金融风控02监督学习算法线性回归模型定义1原理23应用场景支持向量机定义原理应用场景决策树与随机森林要点一要点二要点三定义原理应用场景决策树是一种基于树形结构的监督学习算法，通过对特征进行选择和划分来构建决策树，从而实现对目标变量的预测和分类。随机森林是一种集成学习方法，通过构建多个决策树的集成模型来提高预测的准确性和稳定性。决策树通过选择最优特征进行划分，使得每个叶子节点对应的目标变量具有相似的取值。随机森林通过引入随机性和集成学习的思想，降低了单个决策树的过拟合风险，提高了预测的准确性和稳定性。适用于分类和回归问题，如客户分群、股票价格预测等。03无监督学习算法K-means聚类分析算法原理应用场景优缺点主成分分析算法原理优缺点应用场景自编码器神经网络算法原理应用场景优缺点04强化学习与深度学习简介强化学习原理及应用场景强化学习原理应用场景深度学习原理及发展历程深度学习原理发展历程从感知机、神经网络到深度学习的演进，以及关键技术和突破点。典型深度学习模型介绍卷积神经网络（CNN）循环神经网络（RNN）生成对抗网络（GAN）01020305特征工程与模型评估优化特征提取与选择方法论述特征提取特征选择讲述如何从原始数据中提取出有用的特征，包括文本特征提取、图像特征提取等。论述特征选择的重要性，以及常见的特征选择方法，如过滤式、包裹式和嵌入式等。VS模型评估指标体系建立准确率、精确率、召回率AUC、ROC曲线均方误差、均方根误差超参数调优策略分享网格搜索01随机搜索0203贝叶斯优化06实践案例分析与讨论手写数字识别案例展示0103数据集介绍训练过程展示MNIST手写数字数据集，包括60,000个训练样本和10,000个测试样本。展示模型训练过程中的损失函数变化和准确率变化曲线，解释过拟合和欠拟合现象。0204模型选择测试与评估卷积神经网络（CNN）作为分类器，介绍其原理和优势。展示模型在测试集上的表现，包括混淆矩阵、精确率、召回率、F1值等指标，讨论模型性能。图像分类任务实践体验数据集介绍模型选择训练过程展示测试与评估自然语言处理应用举例任务介绍数据预处理评估指标模型选择THANKS感谢观看
