机器学习研究进展40页PPT
机器学习与深度学习算法应用案例培训ppt与研究 (2)
自动驾驶
利用深度学习算法实现自动驾驶汽车的控 制和决策。
图像识别
利用深度学习算法进行图像识别和分类， 如人脸识别、物体检测等。
推荐系统
利用机器学习和深度学习算法为用户推荐 感兴趣的内容，如视频推荐、商品推荐等 。
语音合成
利用深度学习算法模拟人类语音，生成自 然语音输出。
机器学习与深度学习算法概述
02
层次聚类 通过构建层次结构来对数据进行聚类 ，根据距离度量将数据点逐层合并为 更大的聚类。
强化学习算法
Q-学习
通过迭代更新Q值表来学习最优策略，Q值表记录了每个状态下采取每个行动 的预期回报。
深度强化学习
结合深度学习与强化学习的算法，使用神经网络来近似状态值函数或策略函数 ，以处理大规模状态空间和动作空间的问题。
金融领域
在金融领域，机器学习和深度学习算法被应用于风险评估、欺诈检测、投资策略等方面。 这些应用有助于提高金融服务的智能化水平，降低风险和提高收益。
智能交通
智能交通系统是机器学习和深度学习的重要应用领域之一。通过算法对交通数据进行处理 和分析，可以实现智能交通控制、自动驾驶和交通安全预警等功能，提高交通效率和安全 性。
机器学习与深度学习 算法应用案例培训
PPT与研究
汇报人：可编辑
2023-12-27
目录
• 引言 • 机器学习与深度学习算法概述 • 机器学习与深度学习应用案例 • 机器学习与深度学习的研究进展 • 未来展望
机器学习课件ppt
在算法设计中充分斟酌不同人群的特点，确保算法对各类人群的普 适性。
透明度与可解释性
提高算法的透明度和可解释性，使人们更容易理解算法的工作原理 和决策根据。
反垄断法规对机器学习的影响
防止数据垄断
反垄断法规限制大型科技企业对数据的过度控制和滥用，保护市 场竞争。
促进技术创新
鼓励小型企业和初创公司参与市场竞争，推动技术创新和机器学习 技术的发展。
机器学习课件
汇报人：
202X-12-31
• 机器学习简介 • 机器学习基础 • 机器学习进阶 • 机器学习实践 • 机器学习伦理与法规 • 未来展望与挑战
目录
01
机器学习简介
机器学习的定义
机器学习是人工智能的一个子领域，它使用算法和统计模型使计算机系统 能够从数据中“学习”并进行猜测和决策。
机器学习通过训练数据自动提取规律和模式，并利用这些规律和模式对未 知数据进行猜测和分类。
防止算法垄断
反垄断法规限制利用算法进行市场垄断的行为，保护市场公平竞争 。
06
未来展望与挑战
人工智能与机器学习的关系
01
人工智能是机器学习的目标
机器学习是人工智能的一个重要分支，旨在通过算法让机器具备学习和
推理的能力，从而完成各种任务。人工智能则是机器学习的最终目标，
即实现机器的智能行为和自主决策。
机器人的学习研究进展深度学习及应用讲课文档
第29页，共84页。
1.4 关于特征
特征是机器学习系统的原材料，对最终模 型的影响是毋庸置疑的。
如果数据被很好地表达成了特征，通常线 性模型就能达到满意的精度。
那对于特征，我们需要考虑什么呢？
第30页，共84页。
1.4 关于特征
1.4.1 特征表示的粒度 1.4.2 初级（浅层）特征表示 1.4.3 结构性特征表示 1.4.4 需要有多少个特征
1.2 背景
从开始的通过传感器（例如CMOS）来获得数据。然后经过预处理、特 征提取、特征选择，再到推理、预测或者识别。最后一个部分，也就是
机器学习的部分，绝大部分的工作是在这方面做的，也存在很多的学术 论文和研究。 而中间的三部分，概括起来就是特征表达。良好的特征表达，对最终 算法的准确性起了非常关键的作用，而且系统主要的计算和测试工作 都耗在这一大部分。但是这块实际中一般都是人工完成的，即靠人工提取
第18页，共84页。
1.2 背景
然而，手工地选取特征是一件非常费力、启发式（需要专业知 识）的方法，能不能选取好很大程度上靠经验和运气，而且它 的调节需要大量的时间。
既然手工选取特征不太好，那么能不能自动地学习一些特征 呢？答案是能！Deep Learning就是用来干这个事情的，看 它的一个别名Unsupervised Feature Learning，就可以 顾名思义了，Unsupervised的意思就是不要人参与特征的 选取过程。
2024版机器学习ppt课件
机器学习ppt课件
contents •机器学习概述
•监督学习算法
•非监督学习算法
•神经网络与深度学习•强化学习与迁移学习•机器学习实践案例分析
目录
01机器学习概述
03
重要事件
包括决策树、神经网络、支持向量机等经典算法的提出，以及深度学习在语音、图像等领域的突破性应用。
01
定义
机器学习是一门研究计算机如何从数据中学习并做出预测的学科。
02
发展历程
从符号学习到统计学习，再到深度学习，机器学习领域经历了多次变革和发展。
定义与发展历程
计算机视觉自然语言处理推荐系统
金融风控
机器学习应用领域
用于图像识别、目标检测、人脸
识别等任务。根据用户历史行为推荐相似或感兴趣的内容。
用于文本分类、情感分析、机器翻译等任务。用于信贷审批、反欺诈、客户分
群等场景。
A B
C D
机器学习算法分类
监督学习
包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林等
算法，用于解决有标签数据的预测问题。
半监督学习
结合监督学习和无监督学习的方法，利用部分有标签数据进行训练。
无监督学习
包括聚类、降维、异常检测等算法，用于解决无
标签数据的探索性问题。
强化学习
通过与环境交互来学习策略，常用于游戏AI 、自动驾驶等领域。
02监督学习算法
线性回归与逻辑回归
线性回归
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算法，可用
于预测连续型变量。
逻辑回归
一种用于解决二分类问题的算法，通
过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。
两者联系与区别
线性回归用于回归问题，逻辑回归用于分类问题；逻辑回归在线性回归的基础上引入了sigmoid函数进行非线性映射。
机器学习与深度学习算法应用案例培训ppt与研究
05
未来展望
隐私保护
随着人工智能技术的广泛应用，隐私保护成为重要伦理问题。需要制定相关法律法规，保护个人隐私不被侵犯。
公平性
人工智能算法应避免产生歧视和不公平现象，确保算法的公正性和透明度。
责任与问责
明确人工智能算法的责任归属，建立相应的问责机制，以应对算法决策引发的法律问题。
感谢您的观看。
汇报人：可编辑
2023-12-23
引言机器学习与深度学习算法概述机器学习与深度学习应用案例机器学习与深度学习的研究进展未来展望
01
引言
通过计算机算法，使计算机从数据中自动学习并百度文库进性能，而无需进行明确的编程。
机器学习
深度学习
02
CHAPTER
通过最小化预测误差平方和来学习输入和输出之间的线性关系。
Actor-Critic算法
CHAPTER
机器学习与深度学习应用案例
总结词
图像识别是利用机器学习算法对图像进行分析，以实现目标检测、分类和识别的技术。
详细描述
总结词
语音识别是将人类语音转化为文字或命令的技术，使机器能够理解和执行人类的语音指令。
详细描述
语音识别在智能助手、语音搜索、语音导航等领域有广泛应用。通过训练模型对大量语音数据进行学习，实现对不同人的语音识别，并将语音转化为文字或命令。
线性回归算法
人工智能机器学习课件
医学诊断
机器学习在计算机视觉领域有 着广泛的应用，如图像分类、 目标检测、人脸识别等。
机器学习也被广泛应用于自然 语言处理领域，如机器翻译、 情感分析、智能问答等。
机器学习可以帮助企业从海量 数据中挖掘出有价值的信息， 如用户行为分析、市场趋势预 测等。
机器学习在医学领域也得到了 广泛的应用，如疾病预测、医 学影像分析等。此外，机器学 习还可以应用于金融风控、智 能推荐、农业智能化等领域。
02 机器学习算法
监督学习算法
线性回归（Linear Regression）
01
04
决策树（Decision Trees）
逻辑回归（Logistic Regression）
02
05
随机森林（Random Forests）
支持向量机（Support Vector Machines）
03
06
K近邻（K-Nearest Neighbors）
03 机器学习数据处理
数据预处理
数据清洗
01
去除重复、缺失、异常值等
数据转换
02
归一化、标准化、离散化等
数据编码
03
独热编码、标签编码等
特征提取与选择
特征提取
文本特征提取、图像特征提取等
特征选择
过滤式、包裹式、嵌入式等
特征构造
《机器学习》PPT课件
例如：天气预报
17.10.2020
3
机器学习（续）
数据挖掘
数据分析技术
机器学习
数据管理技术
数据库
17.10.2020
4
重要性
来自百度文库
生物 信息学
工业过 程控制
计算 金融学
…… 信息
机器人
安全
…… 分子 生物学
行星 地质学
遥感信 息处理
机器学习
美国航空航天局JPL实验室的科学家在《Science》（2001 年9月）上撰文指出：机器学习对科学研究的整个过程正起到 越来越大的支持作用，……，该领域在今后的若干年内将取 得稳定而快速的发展
人工智能中最活跃、应用潜力最明显的领域（之一） [T.G. Dietterich, AIMag 97]
美国、欧洲各国都投入了大量人力物力 大型公司如波音、微软、通用电器等都有研究课题
已有一些研究成果进入产品
17.10.2020
8
机器学习角色的转变
如果我们想做出重要的贡献，首先需要把握住该领域发展 的脉搏
17.10.2020
17
挑战问题(4)：数据利用能力（续）
第四个挑战问题： 今后10年
能否“数据通吃”？
如何“吃”？
17.10.2020
18
挑战问题(5)：代价敏感
2024《机器学习》ppt课件完整版
《机器学习》ppt课件完整版
•引言
•机器学习基础知识
•监督学习算法目录
•无监督学习算法
•深度学习基础
•强化学习与迁移学习
•机器学习实践与应用
引言
机器学习的定义与目标定义
目标
机器学习的目标是让计算机系统能够自
动地学习和改进，而无需进行明确的编
程。这包括识别模式、预测趋势以及做
出决策等任务。
早期符号学习01
统计学习阶段02
深度学习崛起03
01020304计算机视觉自然语言处理推荐系统金融风控
机器学习基础知识
包括结构化数据（如表格数据）和非结构化数据（如文本、图像、音频等）。
数据类型
特征工程
特征选择方法
特征提取技术
包括特征选择、特征提取和特征构造等，旨在从原始数据中提取出有意义的信息，提高模型的性能。
包括过滤式、包装式和嵌入式等，用于选择对模型训练最有帮助的特征。
如主成分分析（PCA ）、线性判别分析（LDA ）等，用于降低数据维度，减少计算复杂度。
数据类型与特征工程
损失函数与优化算法
损失函数优化算法
梯度下降变种学习率调整策略
模型评估与选择
评估指标评估方法模型选择超参数调优
过拟合
模型在训练集上表现很好，但在测试集上表现较差，泛化能力不足。
欠拟合
模型在训练集和测试集上表现都不佳，未能
充分学习数据特征。
防止过拟合的方法
包括增加数据量、使用正则化项、降低模型
复杂度等。
解决欠拟合的方法
包括增加特征数量、使用更复杂的模型、调
整超参数等。
机器学习中的过拟合与欠拟合
监督学习算法
线性回归与逻辑回归
线性回归
逻辑回归
正则化
二分类问题
核技巧
软间隔与正则化
03
02
01
支持向量机（SVM ）
决策树与随机森林
剪枝
决策树
机器学习与深度学习算法应用案例培训ppt与研究
优化资源配置
创新业务模式
机器学习和深度学习算法可以帮助企业更 好地了解客户需求，优化产品设计和资源 配置，提高效率和降低成本。
机器学习和深度学习算法可以挖掘出新的 业务机会和商业模式，从而为企业带来更 多的商业价值。
未来发展方向与展望
算法改进
随着技术的不断发展，未来机器学习和深度学习算法将会不断改进和 完善，提高预测精度和自动化程度。
自动驾驶
总结词
自动驾驶是利用机器学习算法实现车辆自主 导航和驾驶的技术。
详细描述
自动驾驶技术涉及传感器融合、路径规划、 控制算法等多个领域。通过深度学习模型， 如卷积神经网络和强化学习算法，可以实现 对车辆周围环境的感知和理解，从而实现高
度自动化的驾驶。
01
机器学习与深度学 习的挑战与未来发
展
数据质量问题
支持向量机算法
基于统计学习理论的分类算法，通过 找到能够将不同类别的数据点最大化 分隔的决策边界。
非监督学习算法
K-均值聚类算法
将数据点划分为K个聚类，使得同一 聚类内的数据点尽可能相似，不同聚 类之间的数据点尽可能不同。
层次聚类算法
通过将数据点按照相似性程度逐层聚 合，最终形成若干个聚类。
强化学习算法
03
语音识别
利用机器学习和深度学习技术将语音 转化为文本，实现语音转写、语音合 成等功能。
机器学习ppt课件
KNห้องสมุดไป่ตู้ 场景
• 电影可以按照题材分类，那么如何区分动作片和爱情片 呢？ 动作片：打斗次数更多
菜鸟教程
编辑版pppt
17
Anaconda：初学Python、入门机器学习的首选
NumPy
Scipy
Matplotlib
Pandas
Scikit-Learn
TensorFlow
编辑版pppt
18
四 机器学习算法介绍
编辑版pppt
19
拥抱人工智能从机器学习开始
编辑版pppt
20
• 机器学习最大的特点是利用数据而不是指令来进行各种工 作，其学习过程主要包括：数据的特征提取、数据预处理、
➢ 支持度：指某频繁项集在整个数据集中的比例。假设数据集有 10 条记录，包 含{'啤酒', '尿布'}的有 5 条记录，那么{'啤酒', '尿布'}的支持度就是 5/10 = 0.5。
➢ 置信度：有关联规则如{'尿布'} -> {'啤酒'}，它的置信度为 {'尿布'} -> {'啤酒'} 假设{'尿布', '啤酒'}的支持度为 0.45，{'尿布'}的支持度为 0.5，则{'尿布'} -> {'啤 酒'}的置信度为 0.45 / 0.5 = 0.9。