机器学习基础课件
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结果作为新的特征，再训练一个元模型进行最 终预测。
模型诊断与改进策略
残差分析（Residual Analys…
通过检查模型的残差图，识别模型是否存在异方差性、非线性等问题。
特征重要性分析（Feature Impo…
通过分析模型中各个特征对预测结果的贡献程度，识别关键特征和冗 余特征。
案例五：使用神经网络进行手写数字识别
使用卷积神经网络等算法提取图像特 征，以便输入到神经网络模型中。
使用准确率、混淆矩阵等指标对模型 进行评估，调整模型参数以优化识别 性能。
数据准备
特征提取
模型训练
模型评估
收集手写数字图像数据集，包括训练 集和测试集，对数据进行预处理和增 强。
构建神经网络模型，对提取的特征进 行训练和学习，得到手写数字识别模 型。
遗传算法（Genetic Algorit…
模拟自然选择和遗传机制，在指定的超参数空间内进行搜索。
模型集成方法
装袋（Bagging）
通过自助采样法得到多个训练集，分别训练基模型，然后将基模型 的预测结果进行平均或投票得到最终预测结果。
提升（Boosting）
通过迭代地训练基模型，每次迭代时调整样本权重，使得之前被错 误分类的样本得到更多的关注。
决策树、神经网络、支持向量机等。
近年来，随着大数据和深度学习技术的快速发展，机 器学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域
取得了突破性进展。
机器学习的应用领域
计算机视觉
通过训练图像识别模型，实现对图像中物体、 场景、文字等信息的自动识别和理解。
自然语言处理
利用机器学习技术，实现对文本数据的自动分析、 理解和生成，如情感分析、机器翻译等。
模型复杂度分析（Model Comple…
通过分析模型的复杂度与性能之间的关系，选择合适的模型复杂度以 避免过拟合或欠拟合问题。
交叉验证（Cross-Validatio…
通过将原始数据集划分为多个子集进行训练和验证，评估模型的稳定 性和泛化能力。
06 实践案例与编程 实现
案例一：使用线性回归预测房价
语音识别
通过训练语音模型，实现对人类语音的自动识别和 转换，如语音助手、语音转文字等。
推荐系统
利用机器学习技术，根据用户的历史行为和兴趣偏好， 为用户推荐个性化的内容和服务。
金融领域
机器学习可用于风险评估、信用评分、股票预测等 金融领域的应用。
医疗领域
通过训练医疗数据模型，实现对疾病的自动诊断、治疗方 案推荐等医疗领域的应用。
定义 半监督学习是一种机器学习算法，它同时使用带有标签和 无标签的训练数据进行学习，以充分利用未标记数据的信 息。
常见算法 半监督分类算法（如标签传播算法、生成模型）、半监督 聚类算法（如约束聚类、半监督K-means）等。
应用场景 分类问题（如图像识别、情感分析）、聚类问题（如社交 网络分析、推荐系统）等。
强化学习
定义
强化学习是一种机器学习算法，它通 过与环境进行交互来学习，并根据获 得的奖励或惩罚来优化其行为。
常见算法
应用场景
游戏AI（如围棋、星际争霸）、机器 人控制（如自动驾驶、无人机控制）、 自然语言处理（如对话系统、机器翻 译）等。
Q-learning、策略梯度方法（如 REINFORCE）、深度强化学习（如 DQN、AlphaGo）等。
THANKS
感谢观看
删除、替换、分箱等
数据转换
对数转换、Box-Cox转换、多项式转换等
文本数据清洗
去除停用词、词形还原、词性标注等
特征缩放与归一化
01 02 03 04
最小-最大缩放（Min-Max Scaling） Z-score标准化（Standardization）
归一化（Normalization） 稳健缩放（Robust Scaling）
机器学习通过从数据中提取特 征、选择模型、训练模型等步 骤，实现对数据的预测、分类、 聚类等任务。
机器学习的历史与发展
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具有学习能力。
在随后的几十年里，机器学习经历了从符号学习到统 计学习的转变，涌现出了许多经典的算法和模型，如
模型性能越好。
超参数调整与优化
网格搜索（Grid Search）
通过遍历指定的超参数空间，寻找最优的超参数组合。
随机搜索（Random Search）
在指定的超参数空间内随机采样，寻找最优的超参数组合。
贝叶斯优化（Bayesian Optim…
利用贝叶斯定理和先验知识，在指定的超参数空间内进行高效的搜索。
案例三：使用支持向量机进行图像分类
数据准备
收集图像数据集，包括训练集和测试集，对数据进行预处理和增强。
特征提取
使用卷积神经网络等算法提取图像特征，以便输入到支持向量机模型中。
模型训练
使用支持向量机算法对提取的特征进行训练，得到图像分类模型。
模型评估
使用准确率、混淆矩阵等指标对模型进行评估，调整模型参数以优化分类性能。
03 机器学习常用算 法
线性回归
线性回归模型的基本原理 模型的评估与优化方法
最小二乘法进行参数估计 多重共线性问题及解决方法
逻辑回归
逻辑回归模型的基本原理
模型评估指标如准确率、 召回率等
最大似然法进行参数估计 多分类问题的处理方法
支持向量机
01
支持向量机的 基本原理
02
硬间隔与软间 隔分类器
02 机器学习算法分 类
监督学习
定义
01
监督学习是一种机器学习算法，它从带有标签的训练数据中学
习，并尝试预测新数据的标签。
常见算法
02
线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森
林等。
应用场景
03
分类问题（如图像识别、垃圾邮件检测）、回归问题（如股票
价格预测、房屋价格预测）等。
无监督学习
定义
无监督学习是一种机器学习算法， 它从没有标签的训练数据中学习， 并尝试发现数据中的模式或结构。
常见算法
聚类算法（如K-means、层次聚 类）、降维算法（如主成分分析 PCA、t-SNE）等。
应用场景
聚类问题（如客户细分、文档聚 类）、异常检测（如信用卡欺诈检 测、网络入侵检测）等。
半监督学习
数据准备
收集房屋面积、房间数、建造年份等特征， 以及对应的房价作为目标变量。
特征工程
对收集到的特征进行清洗、转换和选择，以 提取对房价有预测能力的特征。
模型训练
使用线性回归算法对处理后的特征进行训练， 得到房价预测模型。
模型评估
使用均方误差等指标对模型进行评估，调整 模型参数以优化预测性能。
案例二：使用逻辑回归进行信用评分
核函数的选择 与调参技巧
03
04
SVM在回归问 题中的应用
决策树与随机森林
01
决策树的构建与剪枝策略
02
特征选择与重要性评估
03
随机森林的原理与实现
04
模型调参与性能优化方法
神经网络与深度学习
神经网络的基本原理与 结构
激活函数的选择与应用
01
02
03
前向传播与反向传播算 法
04
深度学习模型的训练与 优化方法
本的实例中实际为正样本的比例，召回率表示实际为正样本的实例中被模型预测为正样本的比例。 • F1分数（F1 Score）：综合考虑精确率和召回率的评估指标，是两者的调和平均数。 • AUC（Area Under the Curve）：用于评估模型在二分类问题中的性能，表示ROC曲线下的面积，越大表示
数据准备 收集用户的信用历史、收入、负债等特 征，以及对应的信用评分作为目标变量。
模型训练 使用逻辑回归算法对处理后的特征进
行训练，得到信用评分预测模型。
特征工程
对收集到的特征进行清洗、转换和选 择，以提取对信用评分有预测能力的 特征。
模型评估
使用准确率、召回率等指标对模型进 行评估，调整模型参数以优化预测性 能。
机器学习基础课件
目 录
• 机器学习概述 • 机器学习算法分类 • 机器学习常用算法 • 特征工程与数据预处理 • 模型评估与优化 • 实践案例与编程实现
01 机器学习概述
机器学习的定义
机器学习是一种通过训练数据 自动发现规律和模式，并应用 于新数据的算法和模型。
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。
数据集划分与交叉验证
训练集、验证集和测试集的 划分
留出交叉验证（Holdout Cross Validation）
K折交叉验证（K-fold Cross Validation）
自助法（Bootstrapping）
05 模型评估与优化
模型评估指标
• 准确率（Accuracy）：分类问题中最常用的评估指标，表示模型预测正确的样本占总样本的比例。 • 精确率（Precision）和召回率（Recall）：用于评估模型在二分类问题中的性能，精确率表示模型预测为正样
04 特征工程与数据 预处理
特征提取与选择
文本数据特征提取
词袋模型、TF-IDF、Word2Vec等
特征选择方法
过滤式、包裹式、嵌入式
图像数据特征提取
SIFT、HOG、CNN等
特征重要性评估
基于模型的特征重要性、互信息、卡方检验 等
数据清洗与转换
缺失值处理
异常值处理
删除、填充（均值、中位数、众数、插值等）
案例四：使用决策树进行客户流失预测
数据准备
收集客户的历史交易数据、投诉记录等特征， 以及对应的流失状态作为目标变量。
特征工程
对收集到的特征进行清洗、转换和选择，以 提取对客户流失有预测能力的特征。
模型训练
使用决策树算法对处理后的特征进行训练， 得到客户流失预测模型。
模型评估
使用准确率、召回率等指标对模型进行评估， 调整模型参数以优化预测性能。
模型诊断与改进策略
残差分析（Residual Analys…
通过检查模型的残差图，识别模型是否存在异方差性、非线性等问题。
特征重要性分析（Feature Impo…
通过分析模型中各个特征对预测结果的贡献程度，识别关键特征和冗 余特征。
案例五：使用神经网络进行手写数字识别
使用卷积神经网络等算法提取图像特 征，以便输入到神经网络模型中。
使用准确率、混淆矩阵等指标对模型 进行评估，调整模型参数以优化识别 性能。
数据准备
特征提取
模型训练
模型评估
收集手写数字图像数据集，包括训练 集和测试集，对数据进行预处理和增 强。
构建神经网络模型，对提取的特征进 行训练和学习，得到手写数字识别模 型。
遗传算法（Genetic Algorit…
模拟自然选择和遗传机制，在指定的超参数空间内进行搜索。
模型集成方法
装袋（Bagging）
通过自助采样法得到多个训练集，分别训练基模型，然后将基模型 的预测结果进行平均或投票得到最终预测结果。
提升（Boosting）
通过迭代地训练基模型，每次迭代时调整样本权重，使得之前被错 误分类的样本得到更多的关注。
决策树、神经网络、支持向量机等。
近年来，随着大数据和深度学习技术的快速发展，机 器学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域
取得了突破性进展。
机器学习的应用领域
计算机视觉
通过训练图像识别模型，实现对图像中物体、 场景、文字等信息的自动识别和理解。
自然语言处理
利用机器学习技术，实现对文本数据的自动分析、 理解和生成，如情感分析、机器翻译等。
模型复杂度分析（Model Comple…
通过分析模型的复杂度与性能之间的关系，选择合适的模型复杂度以 避免过拟合或欠拟合问题。
交叉验证（Cross-Validatio…
通过将原始数据集划分为多个子集进行训练和验证，评估模型的稳定 性和泛化能力。
06 实践案例与编程 实现
案例一：使用线性回归预测房价
语音识别
通过训练语音模型，实现对人类语音的自动识别和 转换，如语音助手、语音转文字等。
推荐系统
利用机器学习技术，根据用户的历史行为和兴趣偏好， 为用户推荐个性化的内容和服务。
金融领域
机器学习可用于风险评估、信用评分、股票预测等 金融领域的应用。
医疗领域
通过训练医疗数据模型，实现对疾病的自动诊断、治疗方 案推荐等医疗领域的应用。
定义 半监督学习是一种机器学习算法，它同时使用带有标签和 无标签的训练数据进行学习，以充分利用未标记数据的信 息。
常见算法 半监督分类算法（如标签传播算法、生成模型）、半监督 聚类算法（如约束聚类、半监督K-means）等。
应用场景 分类问题（如图像识别、情感分析）、聚类问题（如社交 网络分析、推荐系统）等。
强化学习
定义
强化学习是一种机器学习算法，它通 过与环境进行交互来学习，并根据获 得的奖励或惩罚来优化其行为。
常见算法
应用场景
游戏AI（如围棋、星际争霸）、机器 人控制（如自动驾驶、无人机控制）、 自然语言处理（如对话系统、机器翻 译）等。
Q-learning、策略梯度方法（如 REINFORCE）、深度强化学习（如 DQN、AlphaGo）等。
THANKS
感谢观看
删除、替换、分箱等
数据转换
对数转换、Box-Cox转换、多项式转换等
文本数据清洗
去除停用词、词形还原、词性标注等
特征缩放与归一化
01 02 03 04
最小-最大缩放（Min-Max Scaling） Z-score标准化（Standardization）
归一化（Normalization） 稳健缩放（Robust Scaling）
机器学习通过从数据中提取特 征、选择模型、训练模型等步 骤，实现对数据的预测、分类、 聚类等任务。
机器学习的历史与发展
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具有学习能力。
在随后的几十年里，机器学习经历了从符号学习到统 计学习的转变，涌现出了许多经典的算法和模型，如
模型性能越好。
超参数调整与优化
网格搜索（Grid Search）
通过遍历指定的超参数空间，寻找最优的超参数组合。
随机搜索（Random Search）
在指定的超参数空间内随机采样，寻找最优的超参数组合。
贝叶斯优化（Bayesian Optim…
利用贝叶斯定理和先验知识，在指定的超参数空间内进行高效的搜索。
案例三：使用支持向量机进行图像分类
数据准备
收集图像数据集，包括训练集和测试集，对数据进行预处理和增强。
特征提取
使用卷积神经网络等算法提取图像特征，以便输入到支持向量机模型中。
模型训练
使用支持向量机算法对提取的特征进行训练，得到图像分类模型。
模型评估
使用准确率、混淆矩阵等指标对模型进行评估，调整模型参数以优化分类性能。
03 机器学习常用算 法
线性回归
线性回归模型的基本原理 模型的评估与优化方法
最小二乘法进行参数估计 多重共线性问题及解决方法
逻辑回归
逻辑回归模型的基本原理
模型评估指标如准确率、 召回率等
最大似然法进行参数估计 多分类问题的处理方法
支持向量机
01
支持向量机的 基本原理
02
硬间隔与软间 隔分类器
02 机器学习算法分 类
监督学习
定义
01
监督学习是一种机器学习算法，它从带有标签的训练数据中学
习，并尝试预测新数据的标签。
常见算法
02
线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森
林等。
应用场景
03
分类问题（如图像识别、垃圾邮件检测）、回归问题（如股票
价格预测、房屋价格预测）等。
无监督学习
定义
无监督学习是一种机器学习算法， 它从没有标签的训练数据中学习， 并尝试发现数据中的模式或结构。
常见算法
聚类算法（如K-means、层次聚 类）、降维算法（如主成分分析 PCA、t-SNE）等。
应用场景
聚类问题（如客户细分、文档聚 类）、异常检测（如信用卡欺诈检 测、网络入侵检测）等。
半监督学习
数据准备
收集房屋面积、房间数、建造年份等特征， 以及对应的房价作为目标变量。
特征工程
对收集到的特征进行清洗、转换和选择，以 提取对房价有预测能力的特征。
模型训练
使用线性回归算法对处理后的特征进行训练， 得到房价预测模型。
模型评估
使用均方误差等指标对模型进行评估，调整 模型参数以优化预测性能。
案例二：使用逻辑回归进行信用评分
核函数的选择 与调参技巧
03
04
SVM在回归问 题中的应用
决策树与随机森林
01
决策树的构建与剪枝策略
02
特征选择与重要性评估
03
随机森林的原理与实现
04
模型调参与性能优化方法
神经网络与深度学习
神经网络的基本原理与 结构
激活函数的选择与应用
01
02
03
前向传播与反向传播算 法
04
深度学习模型的训练与 优化方法
本的实例中实际为正样本的比例，召回率表示实际为正样本的实例中被模型预测为正样本的比例。 • F1分数（F1 Score）：综合考虑精确率和召回率的评估指标，是两者的调和平均数。 • AUC（Area Under the Curve）：用于评估模型在二分类问题中的性能，表示ROC曲线下的面积，越大表示
数据准备 收集用户的信用历史、收入、负债等特 征，以及对应的信用评分作为目标变量。
模型训练 使用逻辑回归算法对处理后的特征进
行训练，得到信用评分预测模型。
特征工程
对收集到的特征进行清洗、转换和选 择，以提取对信用评分有预测能力的 特征。
模型评估
使用准确率、召回率等指标对模型进 行评估，调整模型参数以优化预测性 能。
机器学习基础课件
目 录
• 机器学习概述 • 机器学习算法分类 • 机器学习常用算法 • 特征工程与数据预处理 • 模型评估与优化 • 实践案例与编程实现
01 机器学习概述
机器学习的定义
机器学习是一种通过训练数据 自动发现规律和模式，并应用 于新数据的算法和模型。
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。
数据集划分与交叉验证
训练集、验证集和测试集的 划分
留出交叉验证（Holdout Cross Validation）
K折交叉验证（K-fold Cross Validation）
自助法（Bootstrapping）
05 模型评估与优化
模型评估指标
• 准确率（Accuracy）：分类问题中最常用的评估指标，表示模型预测正确的样本占总样本的比例。 • 精确率（Precision）和召回率（Recall）：用于评估模型在二分类问题中的性能，精确率表示模型预测为正样
04 特征工程与数据 预处理
特征提取与选择
文本数据特征提取
词袋模型、TF-IDF、Word2Vec等
特征选择方法
过滤式、包裹式、嵌入式
图像数据特征提取
SIFT、HOG、CNN等
特征重要性评估
基于模型的特征重要性、互信息、卡方检验 等
数据清洗与转换
缺失值处理
异常值处理
删除、填充（均值、中位数、众数、插值等）
案例四：使用决策树进行客户流失预测
数据准备
收集客户的历史交易数据、投诉记录等特征， 以及对应的流失状态作为目标变量。
特征工程
对收集到的特征进行清洗、转换和选择，以 提取对客户流失有预测能力的特征。
模型训练
使用决策树算法对处理后的特征进行训练， 得到客户流失预测模型。
模型评估
使用准确率、召回率等指标对模型进行评估， 调整模型参数以优化预测性能。