机器学习经典算法培训教材PPT(45张)
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机器学习课件ppt
详细描写
逻辑回归通过将输入变量映射到概率 值来工作，然后使用阈值将概率值转 换为二进制类别。它通常用于二元分 类问题，如点击率猜测或敲诈检测。
决策树
总结词
决策树是一种监督学习算法，它通过树形结构进行决策和分 类。
详细描写
决策树通过递归地将数据集划分为更小的子集来工作，直到 到达终止条件。每个内部节点表示一个特征的测试，每个分 支表示测试的一个结果，每个叶节点表示一个类标签。
深度学习的应用场景包括图像 辨认、语音辨认、自然语言处 理和推举系统等。
强化学习
01
强化学习是机器学习的一个分支 ，通过让智能体与环境交互来学 习最优的行为策略。
02
强化学习的特点是基于环境的反 馈来不断优化行为，以到达最终
的目标。
常见的强化学习算法包括Qlearning、SARSA和Deep Qnetwork等。
计算机视觉
机器学习在计算机视觉领域的应用包 括图像分类、目标检测、人脸辨认等 。
推举系统
机器学习在推举系统中的应用是通过 分析用户行为和偏好来推举相关的内 容或产品。
语音助手
机器学习在语音助手中的应用是通过 语音辨认和自然语言处理技术来理解 用户意图并作出相应回应。
02
机器学习基础
线性回归
总结词
线性回归是一种通过拟合数据点来猜测连续值的算法。
详细描写
线性回归通过找到最佳拟合直线来猜测因变量的值，该直线基于自变量和因变 量之间的关系。它使用最小二乘法来拟合数据，并输出一个线性方程，可以用 来进行猜测。
逻辑回归
总结词
逻辑回归是一种用于分类问题的算法 ，它将连续的输入变量转换为二进制 的输出变量。
数据清洗
去除特殊值、缺失值和重复数据，确保数据质量。
逻辑回归通过将输入变量映射到概率 值来工作，然后使用阈值将概率值转 换为二进制类别。它通常用于二元分 类问题，如点击率猜测或敲诈检测。
决策树
总结词
决策树是一种监督学习算法，它通过树形结构进行决策和分 类。
详细描写
决策树通过递归地将数据集划分为更小的子集来工作，直到 到达终止条件。每个内部节点表示一个特征的测试，每个分 支表示测试的一个结果，每个叶节点表示一个类标签。
深度学习的应用场景包括图像 辨认、语音辨认、自然语言处 理和推举系统等。
强化学习
01
强化学习是机器学习的一个分支 ，通过让智能体与环境交互来学 习最优的行为策略。
02
强化学习的特点是基于环境的反 馈来不断优化行为，以到达最终
的目标。
常见的强化学习算法包括Qlearning、SARSA和Deep Qnetwork等。
计算机视觉
机器学习在计算机视觉领域的应用包 括图像分类、目标检测、人脸辨认等 。
推举系统
机器学习在推举系统中的应用是通过 分析用户行为和偏好来推举相关的内 容或产品。
语音助手
机器学习在语音助手中的应用是通过 语音辨认和自然语言处理技术来理解 用户意图并作出相应回应。
02
机器学习基础
线性回归
总结词
线性回归是一种通过拟合数据点来猜测连续值的算法。
详细描写
线性回归通过找到最佳拟合直线来猜测因变量的值，该直线基于自变量和因变 量之间的关系。它使用最小二乘法来拟合数据，并输出一个线性方程，可以用 来进行猜测。
逻辑回归
总结词
逻辑回归是一种用于分类问题的算法 ，它将连续的输入变量转换为二进制 的输出变量。
数据清洗
去除特殊值、缺失值和重复数据，确保数据质量。
《机器学习入门》课件
适用场景
适用于处理非线性问题、小 样本数据和不平衡分类等场 景。
K近邻算法
总结词
基于实例的学习
详细描述
公式
适用场景
K近邻算法是一种基于 实例的学习方法，通过 将新的数据点与已知数 据集中的最近邻进行比 较来做出预测。它通过 测量不同数据点之间的 距离或相似度来找到最 佳匹配。
(k = argmin_{i=1}^{n} ||x - x_i||^2)
案例二：房价预测
总结词
预测房价是一个回归问题，通过机器学习算法预测 房屋价格，有助于了解机器学习在预测性分析中的 应用。
详细描述
房价预测通常使用有监督学习算法，如线性回归、 决策树回归、支持向量回归等。数据集通常包含房 屋的各种属性，如面积、卧室数量、地理位置等， 以及对应的房价。通过训练模型，可以预测新房屋 的价格。这个案例可以帮助学习者了解如何处理回 归问题，以及如何选择合适的评估指标。
05
机器学习未来展望
Chapter
深度学习的发展趋势
1 2 3
深度学习算法的持续优化
随着计算能力的提升和数据规模的扩大，深度学 习算法将不断改进，提高模型的准确性和泛化能 力。
模型可解释性的增强
为了满足实际应用的需求，未来深度学习模型将 更加注重可解释性，通过可视化、解释性算法等 方式提高模型的可理解性。
案例三：垃圾邮件分类
要点一
总结词
垃圾邮件分类是一个常见的分类问题，通过机器学习算法 将正常邮件和垃圾邮件进行分类，有助于了解分类问题的 处理方法。
要点二
详细描述
垃圾邮件分类通常使用有监督学习算法，如朴素贝叶斯、 支持向量机、决策树等。数据集包含邮件的各种特征，如 发件人、主题、正文内容等，以及对应的标签（正常邮件 或垃圾邮件）。通过训练模型，可以自动将新收到的邮件 分类为正常或垃圾邮件。这个案例可以帮助学习者了解分 类问题的处理流程，以及如何处理不平衡数据集等问题。
大数据基础培训系列机器学习算法最新PPT课件
扫描一遍整个数据库， 计频算率。1-itemsets 出现的
剪满足支持度和可信度
的到这下些一轮1-i流tem程s，et再s移寻动找 出现的2-itemsets。
重复，对于每种水平的 项知集道我一们直之重前复定计义算的，项 集大小为止。
8. 经典算法之Expectation Maximization
? Matrix Factorization ① Principal component analysis ② Truncated singular value decomposition ③ Dictionary Learning ④ Factor Analysis ⑤ Independent component analysis ⑥ Non-negative matrix factorization ⑦ Latent Dirichlet Allocation
或 递归构建二叉树。对回归树采用 L1 L2损失函数最小化作为分裂准则，对分类树用基尼不纯度最小化或信息增 益最大化作为分裂准则
案个例测：点）17进年行8月了，分针析对，实找验出中区心分曹度受最天大提的供条宇件通，及从竞而争了车解型与的竞纵争向车加型速之度间数的据区（别五。
5. 经典算法之k-means clustering
? Biclustering ① Spectral Co-Clustring ② Spectral Biclustering
? Novelty and Outlier Detection ① One-class SVM ② Elliptic envelope ③ Isolating Forest ④ Local outlier factor
? Regression ① Ordinary Least Squares ② Elastic Net ③ Orthogonal Matching Pursuit ④ Bayesian Regression ⑤ Random Sample Consensus ⑥ Polynomial regression ⑦ Kernel Ridge Regression ⑧ Support vector Regression ⑨ Stochastic Gradient Descent ⑩ Nearest Neighbors
机器学习ppt课件
核函数
当数据在原始空间线性不可分时，可通过核函数将数据映 射到更高维的特征空间，使得数据在新的特征空间下线性 可分。
SVM优缺点
优点包括在高维空间中有效、在特征维度高于样本数时依 然有效等；缺点包括对参数和核函数的选择敏感、处理大 规模数据效率低等。
决策树与随机森林
决策树
一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的判断条件，每 个分支代表一个可能的属性值，每个叶节点代表一个类别。
优化算法（如SGD、Adam、RMSprop等 ）及其超参数调整
05 强化学习与迁移 学习
强化学习基本原理
智能体（Agent）与环境（Environment）…
智能体通过执行动作（Action）改变环境状态（State），并获得环境反馈的奖励（ Reward）。
学习目标
最大化累积奖励，即找到最优策略（Policy）使得智能体在未来获得的奖励总和最大。
循环神经网络（RNN）
循环神经网络的基本原理 序列建模与语言模型
RNN的结构与变体（如 LSTM、GRU等）
RNN在自然语言处理领域 的应用
训练技巧与优化方法
01
激活函数的选择与比较
02
批归一化（Batch Normalization）
03
正则化方法（如L1、L2正则化、Dropout 等）
04
交叉验证
使用K折交叉验证等方法评估模型稳定性。
可视化展示
绘制ROC曲线、混淆矩阵等图表展示评估结果。
模型对比
将不同模型的结果进行对比分析，选择最优模型。
挑战与未来发展趋势
01
数据挑战
处理大规模、高维度、非结构化等 数据问题。
应用挑战
将机器学习技术应用到更多领域， 解决实际问题。
当数据在原始空间线性不可分时，可通过核函数将数据映 射到更高维的特征空间，使得数据在新的特征空间下线性 可分。
SVM优缺点
优点包括在高维空间中有效、在特征维度高于样本数时依 然有效等；缺点包括对参数和核函数的选择敏感、处理大 规模数据效率低等。
决策树与随机森林
决策树
一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的判断条件，每 个分支代表一个可能的属性值，每个叶节点代表一个类别。
优化算法（如SGD、Adam、RMSprop等 ）及其超参数调整
05 强化学习与迁移 学习
强化学习基本原理
智能体（Agent）与环境（Environment）…
智能体通过执行动作（Action）改变环境状态（State），并获得环境反馈的奖励（ Reward）。
学习目标
最大化累积奖励，即找到最优策略（Policy）使得智能体在未来获得的奖励总和最大。
循环神经网络（RNN）
循环神经网络的基本原理 序列建模与语言模型
RNN的结构与变体（如 LSTM、GRU等）
RNN在自然语言处理领域 的应用
训练技巧与优化方法
01
激活函数的选择与比较
02
批归一化（Batch Normalization）
03
正则化方法（如L1、L2正则化、Dropout 等）
04
交叉验证
使用K折交叉验证等方法评估模型稳定性。
可视化展示
绘制ROC曲线、混淆矩阵等图表展示评估结果。
模型对比
将不同模型的结果进行对比分析，选择最优模型。
挑战与未来发展趋势
01
数据挑战
处理大规模、高维度、非结构化等 数据问题。
应用挑战
将机器学习技术应用到更多领域， 解决实际问题。
机器学习与深度学习算法应用案例含动画培训ppt与研究
应用案例展示
图像识别与分类
图像识别技术原理
图像分类任务介绍
应用案例展示：人 脸识别、物体检测 等
未来发展趋势与挑 战
语音识别与合成
语音识别技术：将语音转换为文字，实现语音交互 语音合成技术：将文字转换为语音，实现文本朗读 语音识别与合成在智能家居中的应用：通过语音控制智能家居设备，提高生活便利性 语音识别与合成在智能客服中的应用：提高客户服务效率和质量，提升客户满意度
研究趋势与挑战
研究热点与前沿技术
深度学习算法在自然语言处理 中的应用
深度学习算法在计算机视觉中 的应用
深度学习算法在语音识别中的 应用
深度学习算法在其他领域的应 用
面临的挑战与问题
数据隐私与安全：随着机器学习和深度学习应用的普及，数据隐私和安全问题日益突出
算法偏见与公平性：算法可能存在偏见和不公平性，对某些群体产生不利影响
学员对机器学习 与深度学习算法 应用案例培训的 反馈与评价
未来研究方向与 展望
个人学习体会与感悟
机器学习与深度学习算法应用案例培训的收获 对未来研究方向的展望 个人在研究过程中的成长与改变 对未来职业发展的思考与规划
对未来研究的期望与展望
算法性能的持续优化和改进
机器学习与深度学习算法在 更多领域的应用
部署与应用 * 将训练好的模型部署到生产环境中，实现自动化预测或分
05
类等功能 * 根据实际应用场景，对模型进行优化和调整，提高预测准确
性和效率
* 将训练好的模型部署到生产环境中，实现自动化预测或分类等功能
* 根据实际应用场景，对模型进行优化和调整，提高预测准确性和效率
02
特征工程 * 根据业务需求和数据特点，选择合适的特征 * 对特征进行变 换、降维等处理，提高模型的训练效率和准确性
人工智能与机器学习算法培训ppt与应用
多模态融合
实时性与准确性权衡
如何将来自不同模态的数据（如文本、语 音、图像等）进行有效融合，提高计算机 视觉任务的性能是一个前沿研计算 机视觉任务的准确性是一个需要解决的问 题。
THANKS
感谢观看
分享使用GAN进行图像生成的案例， 包括人脸生成、风格迁移等应用。
04
强化学习原理及其在游戏 领域应用
强化学习基本概念和原理阐述
强化学习定义
通过智能体与环境交互，根据获 得的奖励或惩罚来优化行为策略
的机器学习方法。
强化学习组成要素
智能体、环境、状态、动作、奖励 。
强化学习基本原理
通过试错机制，智能体不断尝试不 同的动作，并根据环境反馈的奖励 或惩罚调整自身行为策略，以最大 化累积奖励。
03
深度学习框架 TensorFlow实践应用
TensorFlow安装与环境配置教程
安装TensorFlow
01
介绍如何在不同操作系统上安装TensorFlow，包括Windows、
Linux和MacOS。
配置TensorFlow环境
02
详细讲解如何配置TensorFlow的运行环境，包括Python版本、
星际争霸AI设计
利用强化学习和深度学习技术，结合游戏内 部状态信息和外部图像信息，构建星际争霸 AI。通过训练智能体学习游戏策略和战术， 实现自主决策和实时反应，达到高水平游戏 表现。
05
自然语言处理技术NLP在 文本挖掘中应用
中文分词、词性标注等预处理操作
中文分词
基于词典匹配、统计语言模型等 方法进行中文文本分词处理，解 决中文文本词语边界模糊问题。
支持向量机（SVM）原理及应用
SVM原理
10种机器学习算法介绍培训课件
#Assumed you have, X (predictor) and Y (target) for training data set and x_test(predictor) of test_dataset # Create KNeighbors classifier object model KNeighborsClassifier(n_neighbors=6) # default value for n_neighbors is 5
朴素贝叶斯
#Import Library from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
#Assumed you have, X (predictor) and Y (target) for training data set and x_test(predictor) of test_dataset # Create SVM classification object model = GaussianNB() # there is other distribution for multinomial classes like Bernoulli Naive Bayes, Refer link # Train the model using the training sets and check score model.fit(X, y)
# Train the model using the training sets and check score model.fit(X, y) model.score(X, y) #Predict Output predicted= model.predict(x_test)
逻辑回归
机器学习与深度学习算法应用案例培训ppt与研究
机器学习与深度学习的关系
深度学习是机器学习的一个分支，通过组合低层特征形成 更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布 式特征表示。
02
机器学习算法及应用案例
监督学习算法及应用
线性回归
通过最小化预测值与真实值之间的均 方误差，学习得到一个线性模型，用 于预测连续值。应用在房价预测、股 票走势预测等。神经网络基本原理 Nhomakorabea01
02
03
神经元模型
神经网络的基本单元，模 拟生物神经元的结构和功 能。
前向传播
输入信号经过神经元处理 后向前传递，直至输出层 。
反向传播
根据输出层误差反向调整 神经元权重，使网络输出 逼近目标值。
卷积神经网络（CNN）及应用
01
02
03
04
卷积层
通过卷积核提取输入数据的局 部特征。
层次聚类
通过构建嵌套的簇层次结构，对数据进行聚类。应用在生物信息学 、社交网络分析等。
主成分分析（PCA）
通过降维技术，将高维数据转换为低维数据，同时保留数据的主要 特征。应用在图像处理、语音识别等。
强化学习算法及应用
Q-学习
通过不断更新Q值表，学习得到 最优策略，使得智能体在与环境 的交互中获得最大奖励。应用在
机器学习与深度学习算法应 用案例培训ppt与研究
目 录
• 引言 • 机器学习算法及应用案例 • 深度学习算法及应用案例 • 机器学习与深度学习在各行业应用 • 挑战与未来发展趋势 • 总结与展望
01
引言
目的和背景
培训目的
提高受众对机器学习和深度学习 算法应用的认识和理解，掌握相 关技术和方法。
支持向量机（SVM）
深度学习是机器学习的一个分支，通过组合低层特征形成 更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布 式特征表示。
02
机器学习算法及应用案例
监督学习算法及应用
线性回归
通过最小化预测值与真实值之间的均 方误差，学习得到一个线性模型，用 于预测连续值。应用在房价预测、股 票走势预测等。神经网络基本原理 Nhomakorabea01
02
03
神经元模型
神经网络的基本单元，模 拟生物神经元的结构和功 能。
前向传播
输入信号经过神经元处理 后向前传递，直至输出层 。
反向传播
根据输出层误差反向调整 神经元权重，使网络输出 逼近目标值。
卷积神经网络（CNN）及应用
01
02
03
04
卷积层
通过卷积核提取输入数据的局 部特征。
层次聚类
通过构建嵌套的簇层次结构，对数据进行聚类。应用在生物信息学 、社交网络分析等。
主成分分析（PCA）
通过降维技术，将高维数据转换为低维数据，同时保留数据的主要 特征。应用在图像处理、语音识别等。
强化学习算法及应用
Q-学习
通过不断更新Q值表，学习得到 最优策略，使得智能体在与环境 的交互中获得最大奖励。应用在
机器学习与深度学习算法应 用案例培训ppt与研究
目 录
• 引言 • 机器学习算法及应用案例 • 深度学习算法及应用案例 • 机器学习与深度学习在各行业应用 • 挑战与未来发展趋势 • 总结与展望
01
引言
目的和背景
培训目的
提高受众对机器学习和深度学习 算法应用的认识和理解，掌握相 关技术和方法。
支持向量机（SVM）
《机器学习入门》课件
K-近邻算法
总结词
基于实例的学习
详细描述
K-近邻算法是一种基于实例的学习方法，它将新的数据点分配给与其最近的K个 训练样本中最多的类别。该算法简单且易于实现，但计算量大，特别是当数据集 大时。
决策树与随机森林
总结词
易于理解和解释的分类器
详细描述
决策树是一种树形结构的分类器，通过递归 地将数据集划分为更小的子集来构建模型。 随机森林则是决策树的集成方法，通过构建 多棵决策树并对它们的预测结果进行投票来 提高模型的准确性和稳定性。
3
强化学习在工业自动化中的应用
强化学习技术有望在工业自动化领域发挥重要作 用，提高生产效率、降低能耗并保障安全性。
06
总结与参考文献
总结
01
机器学习是人工智能的重要分支，通过学习算法让计算机能够从数据 中自动提取知识并做出预测。
02
本课件介绍了机器学习的基本概念、常用算法、应用场景和未来发展 趋势，帮助初学者快速入门。
详细描述
超参数是在训练模型之前设置的参数，如学习率、迭代 次数等。调整超参数可以改善模型性能，选择合适的模 型可以针对特定问题找到最优解，优化模型参数可以改 进模型的泛化能力。
模型评估与性能度量
总结词
模型评估与性能度量是机器学习实践中的必要步骤，它包括评估指标选择、模型验证和性能度量等。
详细描述
评估指标选择是根据问题类型选择合适的评估指标，如准确率、召回率、F1值等；模型验证是通过将数据分为训 练集和测试集来评估模型的泛化能力；性能度量是根据评估指标对模型进行度量，以了解模型的优劣。
03
机器学习算法
线性回归
总结词
基础回归模型
VS
详细描述
2023机器学习与深度学习算法应用培训教案pptppt与案例研究
文本分类、情感分析等任务中RNN模型设计
文本分类任务
在文本分类任务中，RNN可以用于提取文本特征并进行分类。通常将文本转换为词向量序列作为RNN的输入，通过 RNN对序列进行建模，最终得到文本的表示向量，再将其输入到分类器中进行分类。
情感分析任务
情感分析是对文本情感倾向进行分类的任务。RNN可以用于捕捉文本中的情感信息，将文本转换为情感向量序列作 为RNN的输入，通过RNN对序列进行建模，最终得到文本的情感表示向量，再将其输入到分类器中进行情感分类。
案例：图像识别中数据增强技术应用
01
数据增强目的
通过对原始图像进行一系列变换，生成新的训练样本，提高模型泛化能
力。
02
常见数据增强方法
旋转、翻转、裁剪、色彩变换等。
03
应用案例
在图像分类任务中，使用数据增强技术可以显著提高模型准确率。例如
，对CIFAR-10数据集进行数据增强后，使用深度学习模型进行训练，
基于RNN的机器翻译模型通常采用循 环神经网络作为编码器和解码器。编 码器将源语言文本转换为向量表示， 解码器根据向量表示生成目标语言文 本。在训练过程中，模型通过最小化 预测目标语言文本与实际目标语言文 本之间的差距来学习翻译规则。
针对机器翻译模型的评估方法包括 BLEU、ROUGE等指标。为了提高模 型的性能，可以采用多种优化方法， 如使用更复杂的网络结构（如 Transformer）、增加训练数据量、 使用数据增强技术等。同时，针对特 定领域的机器翻译任务，还可以采用 领域适应技术来提高模型在该领域的 性能。
利用随机森林算法构建推荐系统，通过分析用户的历史行为、兴趣偏好等特征， 训练模型并生成个性化推荐。
GBDT在点击率预测中的应用
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三、朴素贝叶斯
• 机器学习的任务：在给定训练数据D时，确定假设 空间H中的最佳假设。
• 最佳假设：一种方法是把它定义为在给定数据D以 及H中不同假设的先验概率的有关知识下的最可能 假设。贝叶斯理论提供了一种计算假设概率的方法， 基于假设的先验概率、给定假设下观察到不同数据 的概率以及观察到的数据本身。
解释，决策推理过程可以表示成 IF…THEN的形式 （6）目标是定类变量为分类树，若目标变量是定距变量，则为回归树； （7）通过检测输入字段，通过度量各个划分产生的异质性的减小程度，
找到最佳的一个划分。 （8）非常灵活，可以允许有部分错分成本，还可指定先验概率分布，可
使用自动的成本复杂性剪枝来得到归纳性更强的树
移去对树的精度影响不大的划分。使用 成本复杂度 方法，即同时度量错分风险和树的复杂程度，使二 者越小越好。
• 剪枝方式：
A、 预修剪（prepruning）：在允许决策树得到最充 分生长的基础上，再根据一定的规则，自下而上逐 层进行剪枝。
优点
（1）可自动忽略对目标变量没有贡献的属性变量，也为判断属性变量的 重要性，减少变量数据提供参考；
• CART算法中的每一次分裂把数据分为两个子集，每 个子集中的样本比被划分之前具有更好的一致性。 它是一个递归的过程，也就是说，这些子集还会被 继续划分，这个过程不断重复，直到满足终止准则， 然后通过修剪和评估，得到一棵最优的决策树。
在ID3算法中，用“熵”来度量数据集随机性的 程度。在CART中我们把这种随机性的程度称为“杂 度 ” （ impurity ， 也 称 为 “ 不 纯 度 ” ） ， 并 且 用 “吉尼”(gini)指标来衡量它。
（1）有监督学习：输入数据中有导师信号，以概率函数、代 数函数或人工神经网络为基函数模型，采用迭代计算方法， 学习结果为函数。
（2）无监督学习：输入数据中无导师信号，采用聚类方法， 学习结果为类别。典型的无导师学习有发现学习、聚类、 竞争学习等。
（3）强化学习（增强学习）：以环境反馈（奖/惩信号）作 为输入，以统计和动态规划技术为指导的一种学习方法。
• 设S代表训练数据集，由s个样本组成。A是S的某个属 性，有m个不同的取值，根据这些取值可以把S划分为 m个子集，Si表示第i个子集（i=1,2,…,m），|Si|表 示子集Si中的样本数量。
数据集如图1所示，它表示的是天气情况与去不去打高尔夫球之间的关系
二、分类和回归树（Classification and Regression Trees——CART，可简写为C&RT）
有监督学习（用于分类）
• 标定的训练数据 • 训练过程：根据目标输出与实际输出的误差信号来调节参
数 • 典型方法
– 全局：BN, NN,SVM, Decision Tree – 局部：KNN、CBR(Case-base reasoning)
X2 (area)
Object Feature Representation
经典算法
机器学习十大经典算法
1. C4.5 2. 分类与回归树 3. 朴素贝叶斯 4. 支持向量机（SVM) 5. K近邻（KNN） 6. AdaBoost 7. K均值（K-means） 8. 最大期望（EM） 9. Apriori算法 10.Pagerank
机器学习方法的分类
基于学习方式的分类
决策树停止生长的条件
满足以下一个即停止生长。 • （1） 节点达到完全纯性； • （2） 数树的深度达到用户指定的深度； • （3） 节点中样本的个数少于用户指定的个数； • （4） 异质性指标下降的最大幅度小于用户指定的
幅度。
• 剪枝：完整的决策树对训练样本特征的描述可能 “过于精确”（受噪声数据的影响），缺少了一般 代表性而无法较好的用对新数据做分类预测，出 现 ”过度拟合”。
决策树的优势在于不需要任何领域知识或参数 设置，产生的分类规则易于理解，准确率较高。适 合于探测性的知识发现。
缺点是：在构造树的过程中，需要对数据集进 行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。
• 增益比率度量是用增益度量Gain(S，A)和分裂信息度 量SplitInformation(S，A)来共同定义的
（2）在面对诸如存在缺失值、变量数多等问题时C&RT 显得非常稳健 （robust）；
（3）估计模型通常不用花费很长的训练时间； （4） 推理过程完全依据属性变量的取值特点（与 C5.0不同，C&RT的输
出字段既可以是数值型，也可以是分类型） （5）比其他模型更易于理解——从模型中得到的规则能得到非常直观的
示例：聚类
半监督学习
• 结合（少量的）标定训练数据和（大量的）未标定 数据来进行学习
• 典型方法 – Co-training、EM、Latent variables….
一、C4.5
C4.5由J.Ross Quinlan在ID3的基础上提出的。 ID3算法用来构造决策树。决策树是一种类似流程 图的树结构，其中每个内部节点（非树叶节点）表 示在一个属性上的测试，每个分枝代表一个测试输 出，而每个树叶节点存放一个类标号。一旦建立好 了决策树，对于一个未给定类标号的元组，跟踪一 条有根节点到叶节点的路径，该叶节点就存放着该 元组的预测。
S(x)>=0 Class A
S(x)<0 Class B
S(x)=0
(perimeter) X1
Objects
无监督学习（用于聚类）
• 不存在标定的训练数据 • 学习机根据外部数据的统计规律（e.g. Cohension &
divergence ）来调节系统参数，以使输出能反映数据的某 种特性。 • 典型方法 – K-means、SOM….
• 主要应用在电子邮件过滤和文本分类的研究
朴素贝叶斯算法原理：
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