机器学习及应用 第11章 深度学习初步
机器学习原理及应用课件第11章
出函数。
ReLU函数
2
ReLU (Rectified Linear Unit)函数是目前广泛使用的一种
激活函数。
Tanh函数
3
使用Tanh的神经网络往往收敛更快。
4
Softmax函数
Softmax函数常用于将函数的输出转化为概率分布。
Softmax可以看作是arg max的一个平滑近似。
多层感知机
梯度爆炸
梯度爆炸问题与梯度消失问题正好相反。如果神经网络的中参 数的初始化不合理，由于每层的梯度与其函数形式、参数、输 入均有关系，当连乘的梯度均大于1时，就会造成底层参数的梯 度过大，导致更新时参数无限增大，直到超出计算机所能表示 的数的范围。模型不稳定且不收敛。实际情况中，人们一般都 将输入进行规范化，初始化权重往往分布在原点周围，所以梯 度爆炸发生的频率一般要低于梯度消失。缓解梯度消失问题的 主要方法有：对模型参数进行合适的初始化，一般可以通过在 其他大型数据集上对模型进行预训练以完成初始化，例如图像 分类任务中人们往往会将在ImageNet数据集上训练好的模型参 数迁移到自己的任务当中；进行梯度裁剪，即当梯度超过一定 阈值时就将梯度进行截断，这样就能够控制模型参数的无限增 长。从而限制了梯度不至于太大；参数正则化，正则化能够对 参数的大小进行约束，使得参数不至太大等。
五、卷积神经网络
卷积
介绍卷积神经网络之前，首先介绍卷积的概念。由于卷积神经网络主要用于计算 机视觉相关的任务中，我们在这里仅讨论二维卷积，对于高维卷积，情况类似。
五、卷积神经网络
下一层使用卷积核在特征图上滑动并不断计算卷积输出而获得特征图每层卷积的计算
结果。卷积核可以视为一个特征提取算子。卷积神经网络的每一层往往拥有多个卷积
机器学习与深度学习的应用与实际操作培训ppt
语音识别
总结词
语音识别是将人类语音转换成文本信息的过程。
详细描述
语音识别技术广泛应用于语音助手、智能客服、语音搜索等领域。通过训练模型对语音 信号进行识别和转换，可以实现对语音的自动转写和识别，提高语音交互的效率和准确
性。常见的算法包括隐马尔可夫模型（HMM）、深度神经网络（DNN）等。
自然语言处理
Caffe
总结词
Caffe是一个由Berkeley Vision and Learning Center（BVLC）开发的深度学 习框架，以其高性能和可扩展性而受到广泛欢迎。
详细描述
Caffe使用了一种称为“静态图”的计算模型，允许用户在构建神经网络时更加 高效。它支持多种硬件平台，包括CPU和GPU，并提供了丰富的API和工具，使 得用户可以轻松地构建和训练各种深度学习模型。
原理
机器学习基于统计学和概率论，通过训练数据建立模型，然后利用该模型进行 预测或分类。深度学习基于神经网络，通过多层次的非线性变换处理复杂数据 。
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 ，特别适用于处理大规模、高维
度和复杂的数据。
深度学习在图像识别、语音识别 、自然语言处理等领域取得了显
机器学习与深度学习的 应用与实际操作培训
汇报人：可编辑
2023-12-27
CONTENTS
目录ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
• 机器学习与深度学习概述 • 机器学习与深度学习基础 • 深度学习基础 • 机器学习与深度学习应用实践 • 机器学习与深度学习工具与平台
CHAPTER
01
机器学习与深度学习概述
定义与原理
定义
机器学习是人工智能的一个子集，通过算法让机器从数据中学习并做出预测或 决策。深度学习是机器学习的一种，利用神经网络模型处理大规模数据并做出 复杂预测。
深度学习基础知识
深度学习基础知识深度学习(Depth Learning)是机器学习的一个重要分支，旨在模仿人类大脑的工作方式，通过神经网络的构建和训练实现智能化的数据分析与决策。
在深度学习的背后，有一些基础知识需要我们掌握，才能更好地理解和应用深度学习技术。
一、神经网络的基本结构神经网络是深度学习的核心，它由多个神经元组成，每个神经元都有激活函数，能接收来自其他神经元的输入，并产生输出。
神经网络通常包括输入层、隐藏层和输出层，其中隐藏层可以有多个。
输入层接受外部数据输入，隐藏层负责对数据进行特征提取和转换，输出层产生最终的结果。
二、梯度下降算法梯度下降算法是深度学习中最基础且最常用的优化算法，用于调整神经网络中各个神经元之间的连接权重，以最小化损失函数。
在训练过程中，通过计算损失函数对权重的偏导数，不断地更新权重值，使得损失函数逐渐减小，模型的性能逐渐提升。
三、反向传播算法反向传播算法是神经网络中用于训练的关键算法，通过将误差从输出层倒推到隐藏层，逐层计算每个神经元的误差贡献，然后根据误差贡献来更新权重值。
反向传播算法的核心思想是链式法则，即将神经网络的输出误差按照权重逆向传播并进行计算。
四、卷积神经网络(CNN)卷积神经网络是一种主要用于图像处理和识别的深度学习模型。
它通过共享权重和局部感受野的方式，有效地提取图像中的特征。
卷积神经网络通常包括卷积层、池化层和全连接层。
其中卷积层用于提取图像中的局部特征，池化层用于降低特征的维度，全连接层用于输出最终的分类结果。
五、循环神经网络(RNN)循环神经网络是一种主要用于序列数据处理的深度学习模型。
它通过引入时间维度，并在每个时间步上传递隐藏状态，实现对序列数据的建模。
循环神经网络可以解决序列数据中的时序依赖问题，适用于音频识别、语言模型等任务。
六、生成对抗网络(GAN)生成对抗网络是一种通过让生成器和判别器相互博弈的方式，实现模型训练和生成样本的深度学习模型。
生成器负责生成与真实样本相似的假样本，判别器负责对真假样本进行分类。
深度学习基础教程
深度学习基础教程
深度学习是一种机器学习算法，它使用一系列层次来自动提取特征，
从而对输入数据进行有效的分析和预测。
它利用多层神经网络，可以解决
复杂问题，并模拟人类的认知过程。
深度学习在自然语言处理、语音识别、计算机视觉、生物信息学和认知神经科学等领域发挥着重要作用。
基础深度学习教程包括以下内容：
1、基本原理：深度学习的基本原理包括神经网络，多层感知器，反
向传播等，帮助学习者进行技术攻关。
2、数据预处理：深度学习算法需要处理大量数据，因此学习者需要
掌握统计学习，数据清洗，变量选择，高维特征选择等方法，以正确的形
式预处理数据。
3、神经网络：神经网络是深度学习中最重要的一部分，它由层组成，层中的神经元组成网络，学习者将了解更深入地学习神经网络中的结构，
激活函数，权重，反向传播，变差，梯度下降等，掌握正确构建神经网络
的方法。
4、评估：学习者需要了解测量评价指标，如准确率，召回率，F1分数，ROC曲线，MSE，RMSE，混淆矩阵等，以评估深度学习模型的性能。
5、TensorFlow：TensorFlow是Google开发的深度学习框架，学习
者将掌握搭建神经网络。
深度学习基础(PPT36页)
CNN的优点
参数减少与权值共享 如下图所示，如果我们有1000x1000（每个隐层神经元都连接图像的每一个像素点），就有 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 = 1 0 1 2个连接，也就是10^12个权值参数。
局部连接网络，每一个节点与上层节点同位置附近10x10的窗口相连接， 则1百万个隐层神经元就只有 16 0100 18 0，即10^8个参数。其权值连 接个数比原来减少了四个数量级。
深度学习可以通过学习一种深层非线性网络结构，实 现复杂函数逼近，表征输入数据分布式表示，并展现 了强大的从少数样本中集中学习数据及本质特征的能 力。
深度学习的实质
通过构建具有很多隐层的机器学习模型和海量的训练数 据，来学习更有用的特征，从而最终提升分类或预测的 准确性。因此，“深度模型”是手段，“特征学习”是 目的。
人脑的视觉机理
1981年的诺贝尔医学奖获得者 David Hubel和Torsten Wiesel发现了视觉系统的信息处理机制，他们发现了一 种被称为“方向选择性细胞的神经元细胞，当瞳孔发现 了眼前的物体的边缘，而且这个边缘指向某个方向时， 这种神经元细胞就会活跃。
由此可知人的视觉系统的信息处理是分级的，高 层的特征是低层特征的组合，从低层到高层的特征表示 越来越抽象，越来越能表现语义或者意图，抽象层面越 高，存在的可能猜测就越少，就越利于分类。
与神经网络的异同
深度学习与神经网络的异同
神经网络
深度学习
深度学习与神经网络的异同
相同点
二者均采用分层结构，系统包括输入层、隐层（多层）、 输出层组成的多层网络，只有相邻层节点之间有连接，同 一层以及跨层节点之间相互无连接，每一层可以看作是一 个logistic 回归模型。
深度学习基础教程
深度学习基础教程
1. 什么是深度学习？
深度学习是一种机器学习技术，它模拟了人脑神经网络的工作原理，通过大量的数据训练神经网络模型，来实现对复杂问题的自动学习和解决。
2. 神经网络的基础结构
神经网络由多层神经元组成，每个神经元接收上一层神经元的输出，并将其加权求和后通过激活函数进行非线性转换。
3. 激活函数的作用
激活函数在神经元中引入非线性，增加了网络的表达能力。
常见的激活函数有ReLU、Sigmoid和Tanh等。
4. 误差函数和损失函数
误差函数用于衡量网络预测值与真实值之间的差异，而损失函数则是对整个样本集上误差函数的平均或总和。
5. 反向传播算法
反向传播算法是深度学习中的核心算法，通过计算误差函数关于参数的梯度，然后利用梯度下降法来更新参数，实现网络的训练。
6. 优化方法
为了加速网络的训练过程，常常使用一些优化方法，如随机梯度下降、动量法、学习率衰减等。
7. 卷积神经网络（CNN）
卷积神经网络是一种特殊的神经网络结构，它通过卷积操作和池化操作来提取图像等数据的特征，并在分类、目标检测等任务上取得了巨大成功。
8. 递归神经网络（RNN）
递归神经网络是一种具有记忆功能的神经网络结构，主要用于处理序列数据，如自然语言处理和语音识别等任务。
9. 预训练和迁移学习
预训练和迁移学习是利用已经训练好的神经网络模型，来加速和改进新任务的训练过程。
10. 深度学习应用领域
深度学习在计算机视觉、自然语言处理、语音识别、推荐系统等众多领域都取得了显著的成果，且正在不断拓展应用范围。
深度学习基础理论ppt课件
AutoEncoder自动编码器
2）通过编码器产生特征，然后训练下一层。这样逐层训 练：
将第一层输出的code当成第二层的输入信号，同样最小化重构误差，就会 得到第二层的参数，并且得到第二层输出的code，也就是原输入信息的第 二个表达了。其他层就用同样的方法炮制。
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AutoEncoder自动编码器
3）有监督微调： 到这里，这个AutoEncoder还不能用来分类数据，可
以在AutoEncoder的最顶的编码层添加一个分类器，然后 通过标准的多层神经网络的监督训练方法（梯度下降法） 去训练。
微调分为两种，一个是只调整分类器（黑色部分）：
15
AutoEncoder自动编码器
另一种：通过有标签样本，微调整个系统：
在研究中可以发现，如果在原有的特征中加入这些自动学习得到的特 征可以大大提高精确度，甚至在分类问题中比目前最好的分类算法效果还 要好！
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AutoEncoder自动编码器
AutoEncoder存在的一些变体：
a）Sparse AutoEncoder稀疏自动编码器 b）Denoising AutoEncoders降噪自动编码器
20
Sparse Coding稀疏编码
2）Coding阶段：
给定一个新的图片x，由上面得到的字典，通过解一 个LASSO问题得到稀疏向量a。这个稀疏向量就是这个输入 向量x的一个稀疏表达了。
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深度学习的常用模型
3、Restricted Boltzmann Machine (RBM)限 制波尔兹曼机
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Sparse Coding稀疏编码
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Sparse Coding稀疏编码
Sparse coding分为两个部分：
深度学习的基础知识
深度学习的基础知识深度学习（Deep Learning）是一种基于人工神经网络的机器学习方法，它模拟人类大脑的结构和功能，通过多层次的非线性处理单元对数据进行特征提取和建模，从而实现对复杂问题的学习和推断。
深度学习在语音识别、图像识别、自然语言处理和推荐系统等领域取得了广泛的应用和突破，成为了当今人工智能领域的热点之一。
本文将从深度学习的基本原理、常见模型和应用实例等方面介绍深度学习的基础知识，帮助读者深入了解深度学习的相关内容。
一、深度学习的基本原理深度学习模型的核心是人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANNs），它由大量的神经元（Neurons）和连接它们的权重（Weights）组成，每个神经元接收来自前一层神经元的输入，并对其进行加权和非线性变换后输出给下一层神经元。
整个网络通过多层次的非线性处理单元逐层组合，形成了深度结构，从而能够学习到更加复杂的特征和模式。
1.神经元的工作原理神经元是人工神经网络的基本组成单元，它模拟了生物神经元的工作原理。
每个神经元接收来自前一层神经元的多个输入信号，通过加权和非线性变换后输出给下一层神经元。
具体来说，神经元的输入经过加权和求和后，再经过一个激活函数（Activation Function）进行非线性变换，最终输出给下一层神经元。
常用的激活函数包括Sigmoid函数、ReLU函数和tanh函数等。
2.神经网络的训练人工神经网络通过学习来调整连接权重，使得网络能够适应输入数据的特征和模式。
网络的训练通常采用梯度下降法（Gradient Descent）。
具体来说，网络先进行前向传播，将输入数据通过每层神经元的加权和非线性变换后输出给输出层，然后计算输出层的预测值与真实标签值的误差，最后通过反向传播算法将误差逐层传递回去，调整每个神经元的权重。
3.深度学习的优化深度学习模型通常会面临的问题包括梯度消失和梯度爆炸等。
为了解决这些问题，人们提出了许多优化方法，如Batch Normalization、Dropout和Residual Network等。
人民大2024《人工智能与Python程序设计》课件(教材配套版)第11章-深度学习概述
《人工智能与Python程序设计》——深度学习概述人工智能与Python程序设计教研组提纲神经网络概述PyTorch神经网络•神经网络–神经网络可以指向两种•生物神经网络•人工神经网络–生物神经网络•一般指生物的大脑神经元、细胞、触点等组成的网络•用于产生生物的意识，帮助生物进行思考和行动–人工神经网络也简称为神经网络（Neural Network）•模仿动物神经网络的行为特征，进行分布式、深层信息处理的算法模型•生物神经元v.s.人工神经元单个神经细胞有两种状态：线性模型配上激活函数抑制或者兴奋•激活函数•最常见的网络结构–前馈神经网络•也称为多层感知机（MLP）或者全连接网络•神经网络本质上是一种复合函数ොy=f L(…(f3(f2(f 1x))))•两个重要过程–前向计算(Forward computation)x→a(0)→z(1)→a(1)→z(2)→⋯→a L−1→z L=ොy –后向求导(Back-propagation)[感兴趣的同学阅读注释链接]从后回传误差逐层计算导数/chap2.html•自动求导的本质–构建计算图，通过可达的路径累积计算导数•优化的一般流程–规定函数形式，明确如下•参数（需要学习，一般用w表示）•输入（始终给定，一般用x表示）•输出（训练时给定，一般用y表示）•预测（由模型的出来，一般用ෝy表示）–构建关于输出y与预测ෝy之间的损失函数L(y,ෝy)–以参数为待求目标，进行反向求导dLdw–使用梯度下降（或者其变种）进行参数的更新:w new=w old−lr∗dL dw–迭代多轮，直至收敛•常见的神经网络多层感知机循环神经网络卷积神经网络自注意力机制网络神经网络概述•之前的函数–多元线性回归•只有一个线性层•ොy=w T x+b–多元逻辑回归•只有一个线性层+sigmoid激活函数•ොy=σ(w T x+b)谢谢！。
(高级版)机器学习全套教程
(高级版)机器学习全套教程机器研究是现在最热门的领域之一，它让机器能够通过研究、探索来实现人工智能的目标。
如果你想在机器研究领域深入研究，那么这份全套教程就是为你准备的。
第一章：机器研究基础在这一章节中，我们将介绍机器研究的基础知识，包括机器研究的基本原理、常用算法和应用场景等。
第二章：数据分析与数据预处理机器研究需要大量数据来训练模型。
在这一章节中，我们将介绍如何对数据进行分析和预处理，以便更好地应用机器研究算法。
第三章：监督研究与非监督研究在这一章节中，我们将深入研究机器研究的两种主要类型：监督研究和非监督研究。
我们将分别介绍这两种类型的算法，并且提供大量的代码实例。
第四章：神经网络神经网络是机器研究中最重要的技术之一。
在这一章节中，我们将介绍神经网络的基本结构和原理。
此外，我们还将介绍如何使用Python和TensorFlow等工具来构建和训练神经网络。
第五章：深度研究深度研究是机器研究中最前沿的技术之一。
在这一章节中，我们将深入探讨深度研究的原理和应用。
此外，我们还将提供大量的代码实例，以帮助你更好地理解深度研究的实现过程。
第六章：自然语言处理自然语言处理是机器研究的一个重要应用领域。
在这一章节中，我们将介绍如何使用机器研究算法来处理自然语言。
我们将涵盖从预处理到算法选择再到应用的整个过程。
第七章：机器研究平台机器研究平台可以帮助企业快速部署和管理机器研究模型。
在这一章节中，我们将介绍几个流行的机器研究平台，并演示如何使用它们来构建机器研究应用。
结束语这份机器学习全套教程覆盖了机器学习的基础知识和前沿技术，是机器学习学习者的必备指南。
希望这份教程能帮助你更好地入门和掌握机器学习领域的知识。
西瓜书习题答案
西瓜书习题答案西瓜书习题答案西瓜书是一本经典的机器学习教材，被广大学生和从业者所喜爱。
它详细介绍了机器学习的基本概念、算法和应用。
然而，对于初学者来说，书中的习题往往是一个挑战。
在学习过程中，很多人都希望能够找到一份西瓜书习题的答案，以便更好地巩固所学知识。
本文将为大家提供一些西瓜书习题的答案，希望能够帮助大家更好地理解和应用机器学习。
第一章：绪论1.1 机器学习的定义和特点答案：机器学习是一种通过计算机算法从数据中学习模式和规律的方法。
其特点包括自动化、泛化、适应性和交互性。
1.2 机器学习的主要任务答案：机器学习的主要任务包括分类、回归、聚类、降维和关联规则挖掘等。
分类是将数据划分为不同类别，回归是预测数值型变量的取值，聚类是将数据分为不同的组，降维是减少数据的维度，关联规则挖掘是发现数据中的关联关系。
第二章：模型评估与选择2.1 经验误差与过拟合答案：经验误差是模型在训练集上的误差，过拟合是指模型在训练集上表现很好，但在测试集上表现较差的现象。
过拟合的原因可能是模型过于复杂，学习到了训练集中的噪声或异常值。
2.2 评估方法答案：评估方法包括留出法、交叉验证法和自助法。
留出法将数据集划分为训练集和测试集，交叉验证法将数据集划分为多个子集进行训练和测试，自助法通过有放回地从原始数据集中抽取样本训练模型。
第三章：线性模型3.1 线性回归答案：线性回归是一种用于预测数值型变量的线性模型。
其基本思想是通过拟合一条直线或超平面来建立输入特征和输出变量之间的关系。
3.2 对数几率回归答案：对数几率回归是一种用于分类的线性模型。
它通过将线性回归的结果映射到一个概率值，然后根据概率值进行分类。
第四章：决策树4.1 决策树的基本概念答案：决策树是一种基于树结构的分类模型。
它通过一系列的判断条件将数据集划分为不同的类别。
4.2 决策树的生成答案：决策树的生成包括特征选择和树的构建两个步骤。
特征选择的目标是找到对分类结果影响最大的特征，树的构建通过递归地划分数据集和生成子树来构建决策树。
深度学习入门教程(Ⅰ)
深度学习入门教程深度学习是近年来人工智能领域发展最快的技术之一，其应用场景涵盖了语音识别、图像识别、自然语言处理等多个领域。
对于初学者来说，深度学习可能显得有些晦涩难懂，但只要按部就班地学习，掌握了相关的基础知识和技能，深度学习也并不是难以掌握的技术。
接下来，本文将介绍深度学习的基本概念、常用工具和学习路径，帮助初学者快速入门深度学习。
一、深度学习的基本概念深度学习是一种以人工神经网络为基础的机器学习技术，其核心思想是通过模拟人脑神经元之间的连接方式，构建多层次的神经网络，从而实现对复杂数据的学习和识别。
在深度学习中，最常见的网络结构包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和深度信念网络（DBN）等。
这些网络结构在不同的应用场景中具有不同的优势，初学者可以根据自己的兴趣和需求选择合适的网络结构进行学习。
二、常用的深度学习工具要想学好深度学习，选择一款合适的工具是至关重要的。
目前，深度学习领域最流行的工具包括TensorFlow、PyTorch和Keras等。
TensorFlow是由Google 开发的开源深度学习框架，具有良好的灵活性和扩展性，适合于构建大规模的深度学习模型。
PyTorch是由Facebook开发的另一款深度学习框架，其动态图计算方式和简洁的代码风格备受好评。
而Keras则是一个高层次的深度学习框架，可以方便地构建和训练各种类型的神经网络模型。
初学者可以根据自己的喜好和实际需求选择合适的工具进行学习和实践。
三、深度学习的学习路径在学习深度学习的过程中，有一些基本的知识和技能是必不可少的。
首先，需要对线性代数、概率统计和微积分等数学知识有一定的了解。
这些数学知识是深度学习的基础，能够帮助我们理解和应用深度学习模型。
其次，需要熟悉Python 编程语言及其相关的科学计算库，如NumPy、Pandas和Matplotlib等。
Python是深度学习领域最流行的编程语言之一，具有丰富的库和工具，对于初学者来说是一个理想的选择。
机器学习的基础与应用
机器学习的基础与应用机器学习是一门涉及数据分析和模式识别的人工智能领域。
它依赖于计算机算法和统计模型，让计算机能够从数据中学习和进行预测，而无需明确的程序指令。
机器学习广泛应用于各个领域，包括自然语言处理、图像识别、推荐算法等。
本文将介绍机器学习的基础概念、算法和应用领域。
一、机器学习基础概念1. 数据集：机器学习的基础是数据。
数据集是有关某一现象或实体的信息集合。
它通常包含特征和标签两部分，特征是用于描述数据的属性，标签是我们希望机器学习算法预测或分类的结果。
2. 监督学习：监督学习是一种机器学习方式，它使用有标签（已知结果）的数据集来训练模型，并用该模型来预测或分类新的数据。
常见的监督学习算法包括线性回归、决策树、支持向量机等。
3. 无监督学习：无监督学习是一种机器学习方式，它使用无标签数据集进行训练，从中发现数据之间的关系和模式。
无监督学习算法包括聚类、关联规则等。
4. 强化学习：强化学习是一种机器学习方式，它通过试错学习来优化决策。
在强化学习中，模型通过与环境的交互从中学习最佳行为。
著名的强化学习算法包括Q-Learning和深度强化学习等。
二、机器学习算法1. 决策树：决策树是一种基于树状图的机器学习模型。
它将特征和标签之间的关系表示为树的分支和叶子节点，通过一系列问题的回答来进行决策。
决策树可以处理分类和回归问题。
2. 支持向量机：支持向量机是一种有监督学习算法，常用于分类和回归问题。
它通过找到一个最优超平面，将不同类别的数据分开。
支持向量机具有较好的泛化能力。
3. 神经网络：神经网络是一种模拟人脑神经元网络结构的机器学习算法。
它通过多层神经元的连接来处理复杂的模式和关系。
深度学习是神经网络的一种形式，它在图像和语音识别等领域取得了巨大成功。
4. 聚类算法：聚类算法是一种无监督学习算法，用于将相似的数据点归为一类。
常见的聚类算法有K均值聚类、层次聚类等。
聚类算法可以应用于市场分析、社交网络分析等领域。
《Python机器学习实践指南》
《Python机器学习实践指南》Python机器学习实践指南随着人工智能和机器学习的迅速发展，Python已经成为其中最重要的编程语言之一。
Python不仅易学易用，还拥有丰富的机器学习库和工具。
在Python中，有很多优秀的机器学习库，如Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch等。
这些库都是Python机器学习的重要组成部分，它们为机器学习算法提供了强大的支持。
Python机器学习实践指南是一本非常实用的Python机器学习指南，引导读者如何在Python中应用机器学习算法处理数据、构建模型和实现预测。
本书适用于所有需要使用Python处理数据并构建机器学习模型的数据科学家、机器学习工程师以及研究者。
Python机器学习实践指南分为11章，分别涵盖了机器学习中的各个方面。
第一章详细讲解了Python和Scikit-learn的基础知识，包括Python的数据结构、变量和语法、Scikit-learn中的数据集和变换等。
第二章介绍了数据清洗和准备工作，包括数据规范化、缺失数据处理、特征选择等。
第三章重点介绍了监督学习的基础算法，如线性回归、逻辑回归、决策树等。
第四章则介绍了非监督学习算法，如聚类、降维等。
在第五章和第六章中，讲解了深度学习算法的应用。
其中第五章主要介绍了深度学习的概念和基础算法，如前馈神经网络、卷积神经网络等；而第六章则讲解了如何使用Keras进行深度学习模型的构建和训练。
第七章讲解了集成学习算法，如随机森林、AdaBoost等。
第八章则是对模型性能的评估和优化，包括交叉验证、网格搜索等。
在第九章中，介绍了文本挖掘的相关知识和技术，如文本处理、文本分类、情感分析等。
而第十章则详细讲解了推荐系统中的协同过滤算法和基于内容的推荐算法。
最后，第十一章提供了一个完整的机器学习实战案例，让读者对机器学习的应用有更深入的理解。
本书还提供了大量的示例代码和数据集供读者下载参考。
机器学习及应用 第1章 导论
1.1 引言
在计算机系统中，经验通常以数据的形式存在。为了能够自动地从经验中 提取出学习算法，需要获得过去大量的邮件实例作为数据。从实例数据中 学习出垃圾邮件的模型，以此作为判断的依据。
机器学习所研究的主要内容，是如何在计算机上从数据中产生模型的算法， 即学习算法。
有了学习算法，我们将经验以数据的形式提供给计算机，计算机就能基于 这些数据产生相应的模型。继而在面对新的情况时，学习到的模型能够提 供相应的判断，比如计算机能够正确分类一封新邮件是否是垃圾邮件。
程瓶颈”问题的关键； 20世纪90年代中期之前，逻辑知识表示与归纳逻辑程序设计，与此同时，
连接主义学习由于BP算法的成功而兴起； 20世纪90年代中期，统计学习开始占据了机器学习的主流，支持向量机
算法； 21世纪初，连接主义学习以“深度学习”算法的形式卷土重来，严格的
理论基础的缺乏，很难有效地表示出复杂数据之间的关系，深度学习为机 器学习走向工程实践带来了极大的便利，在一定程度上缓解了复杂模型下 “过拟合”的问题。
证集上的性能来进行模型选择；
1.6 模型评估与选择
1.7 性能度量
1.7 性能度量
对于数据分布D和概率密度函数，错误率可描述
E( f ; D) I ( f ( x) y) p( x) d x xD
精确度可描述为
acc( f ; D) I ( f (x) y) p(x) d x 1 E( f ; D) xD
混淆矩阵
真实情况 正例 负例
预测结果
正例
负例
（TP真正例）
（FN假负例）
（FP假正例）
（TN真负例）
查准率 P与查全率 R分别定义为：
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在无向概率图模型中，玻尔兹曼分布是一类马尔可夫随机场的特殊形式; 受限玻尔兹曼机，RBM能够很好地消除explaining away现象，得到了广泛
的应用，包括图像分类、运动和空间变换、协同过滤以及自然图像建模。
11.3 学习问题
在深度学习提出以前，先将输入数据进行预处理，然后进行特征提取、特征 选择，最后进行推理、预测或识别；
选取特征的过程也就是特征表示的过程，这也是对算法的性能起到决定性作 用的阶段。
有相当一部分算法利用人工设计的特征取得了良好的效果，手工选取特征不 仅需要相当的专业领域知识，并且合适的特征设计是一件十分费力的事情。
第11章 深度学习初步
学习目标
自编码器模型 受限玻尔兹曼机模型
学习目标
卷积神经网络模型 TensorFlow的基本使用
11.1 引言
2006年，Geoffrey Hinton在《Science》上提出了深度学习的概念；在 语音识别和信号处理、图像目标识别以及自然语言处理等研究方向， 深度学习的应用都带来了具有突破性的结果。深度学习的提出，引发 了机器学习研究者们在表示、学习、优化、认知等方面的进一步思考。
11.3 学习问题
深度学习的过程就是获得在给定观察数据条件下隐藏变量的概率分布。可 以分为以稀疏编码为代表的有向图模型以及以受限玻尔兹曼机为代表的无 向图模型。
另一种非概率特征学习的模型是基于神经网络的模型。这类模型的主要思 想是将自动编码器堆叠起来，建立一种深层的架构。也可以用一些正则化 的自动编码器替换标准的自动编码器，获得一些改进的版本。现有的模型 主要包括稀疏自动编码器（Sparse AutoEncoders，SAE）、降噪自动编码 器（Denoising AutoEncoders，DAE）、收缩自动编码器（Contractive Auto-Encoders，CAE）；
CAE强调学习一种更加收缩的编码器，即使得编码器的导数尽可 能的小。这样带来的好处是能降低表示的有效自由度，使得特征 对于输入空间的无穷小变形具有很好的鲁棒性。
11.4 优化问题
传统的神经网络模型利用反向传播BP算法来优化多层网络的权值。 当面临深度学习所需要的深层网络时，继续随机初始化网络后采用BP算法
11.2 表示问题
深度学习可以通过一种深层的非线性网络实现对复杂函数的无限逼近。这就解决 了浅层学习在有限数量的样本和计算单元情况下对复杂函数表示能力有限的问题。 简言之，深度学习多层表示的好处就是能够用较少的参数表征十分复杂的函数。
深层表示方式的优势：一方面深度结构能够逐渐学习出更加抽象的特征，另一方 面深度结构可以提供一种更具表现力的分布式表示方式，在深度学习采用的多层 表示中，如果深度不够将会带来一定的问题。与此同时，如何决定深层表示的层 数以及需要多少计算资源才能够训练出足够好的深层网络模型都是研究表示时值 得探究的问题。
用于堆叠的单层学习模块主要分为两类。一类是以受限玻尔兹曼机为代表的概率 模型构建模块，另一类是以自动编码器及其变形为代表的神经网络构建模块。
11.2 表示问题
在深度学习模型中，前者被解释成描述某种概率图模型，隐藏单元被视 为隐随机变量；后者则被解释成描述某种计算图，隐藏单元被视为计算 结点。
SAE引入了一种稀疏正则化的形式，表示的稀疏性可以通过惩罚隐藏单元 的偏置项获得；
11.3 学习问题
稀疏编码与自动编码器结合的另一类有效的变形是PSD，PSD在 识别阶段通过一个快速非迭代的近似替代原本高成本且高度非线 性的编码步骤，并应用在图像、视频与音频中的目标识别中。
DAE对含有Βιβλιοθήκη 工噪声的数据进行降噪，通过降噪处理，学习模型 能够获得与RBM特征相当或者更优的特征并且提高分类的性能；
11.5 认知问题
人工智能、机器学习等学科通过模拟或实现人类认知规律，解析其内在 机理，并用机器来实现，以此开发智能化的信息处理模式。
支持深度学习最强有力的证据是人脑具有一个深层次（即深度）的结构。
大脑皮层结构示意图
11.5 认知问题
人脑的深度结构决定了人类认知过程的逐层进行； 深度学习从某种程度上模拟了人类逐层进行、逐步抽象的认知过程。 认知具有感知、识别、学习、联想、记忆、推理等功能，是人类最基本的
Hinton双向的wake-sleep算法对深层网络进行优化。各层之间采用双向的 权值，自底而上的称作认知权值，自上而下的称作生成权值。算法分为 wake阶段和sleep阶段。在wake阶段，自底而上利用每层的输入和认知权 值逐层生成抽象特征，并且用梯度下降算法不断修改生成权值；在sleep阶 段，自顶而下利用学习到的特征以及生成权值逐层生成低层输入，并不断 修改认知权值。
深度学习别名，叫做非监督的特征学习。 深度学习的学习过程可以简要概括为：首先逐层无监督地预训练单层学习模
块，然后每次都将上一层的输出结果作为下一层训练模块的输入，最后训练 完所有层后利用有监督的方式微调整个网络。在无监督预训练阶段，希望输 入数据经过整个深层网络后得到的输出结果仍然等于输入；
进行优化经常会陷入局部极小值而使得训练变得异常困难。 2006年，Hinton提出了优化深层神经网络的有效方法
• 首先，从网络的输入层开始，自底而上逐层地进行非监督训练网络权值。 • 其次，当无监督训练完所有层之后，利用自顶向下的监督学习对整个网络权值
进行微调，利用无监督初始化参数的过程，能使得网络的权值更加接近于全局 最优，这就保证了后续优化工作的顺利进行。
从 参数的编码路径方面讲，概率模型利用推理和训练方案直接参数化生 成路径，也就是解码过程；而基于神经网络的模型直接参数化编码路径。
有向图模型经常会导致explaining away的问题;
11.2 表示问题
许多经典的特征表示方法都能够赋予概率模型的解释，主成分分析PCA以 及稀疏编码能够与有向图模型分别参数化似然度和先验概率来构建联合分 布相对应；