《机器学习入门课件》

随机森林模型结合多个决策树模型的预测结果，通过投票或平均获得更准确 的分类或回归预测。
梯度提升树模型
梯度提升树模型使用集成学习的方法，通过迭代地训练弱预测器来逐步提升 整体模型的性能。
无监督学习的基本原理
无监督学习是通过挖掘数据中的内在结构和模式来发现有用的信息，而不需 要预先定义目标变量。
K-Means聚类算法
机器学习的分类
监督学习
使用带有标签的训练数据 来预测未知数据。
无监督学习
在没有标签的情况下，发 现数据中的模式和结构。
半监督学习
结合了监督学习和无监督 学习的特点，使用有标签 和无标签数据进行训练。
监督学习的基本原理
监督学习通过训练数据集中的输入和输出之间的关系来构建模型，然后使用该模型来预测未知数据的输 出。
强化学习基础概念
强化学习是机器学习的一个分支，通过试错探索和奖励机制来训练智能体实现目标。
Q-Learning算法
Q-Learning算法是一种基于强化学习的算法，通过建立Q值表来优化智能体 的决策策略。
深度学习概述及应用前景
深度学习是一种使用多层神经网络构建复杂模型的机器学习方法，具有广泛 的应用前景，如图像处理、语音识别等。
《机器学习入门课件》
欢迎来到机器学习入门课件！在这个课程中，我们将深入探讨机器学习的基 础原理、应用场景以及各种模型和算法的实现方法。
什么是机器学习？
机器学习是一种人工智能的分支，通过使用数据和算法使计算机能够从经验 中学习和改进性能，而无需明确地进行编程。
机器学习的应用场景
• 聊天机器人 • 智能推荐系统 • 图像识别和分类 • 自然语言处理
K-Means聚类算法是一种常用的无监督学习算法，通过将数据点划分为k个簇来发现隐藏的群集结构。
DBSCAN聚类算法
DBSCAN聚类算法是一种基于密度的聚类算法，能够自动发现具有不同密度 的数据点组成的区域。
PCA降维算法
PCA（Principal Component Analysis）是一种常用的无监督学习算法，用于减少高维数据的特征 维度，保留最重要的信息。
线性回归模型
线性回归模型是最简单的回归模型之一，通过拟合一条直线来预测连续的数 值型输出。
支持向量机模型
支持向量机模型是一种用于分类和回归分析的机器学习方法，通过寻找最一系列的决策规则来进行分类或回归预测，可解释性强且易 于理解。
随机森林模型