机器学习_第一讲-引言-2014概述.
机器学习基础课件
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…
机器学习课件ppt
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-01引言
21
最终设计
实验生成器 新问题 假设
执行系统 解答路线 鉴定器
泛化器 训练样例
22
西洋跳棋学习的更多讨论
图1-2 第13章理论上的保证 更复杂的目标函数 其他学习算法
这种学习技术是否确保发现一个非常接近的近似。
最近邻算法，存储训练样例，寻找保存的最接近的情 形来匹配新的情况 遗传算法，产生大量候选的西洋跳棋程序，让它们相 互比赛，保留最成功的程序并进一步用模拟进化的方 式来培育或变异它们 基于解释的学习，分析每次成败的原因
11
选择目标函数（2）
ChooseMove的评价
另一个目标函数V
学习问题很直观地转化成这个函数 这个函数的学习很困难，因为提供给系统的是间接训 练经验 一个评估函数，V: BR，它为任何给定棋局赋予一个 数值评分，给好的棋局赋予较高的评分 优点，学习简单 V的应用
选择目标函数（3）
V的设计，对于集合B中的任意棋局b，V(b)定义如下
如果b是一最终的胜局，那么V(b)=100 如果b是一最终的负局，那么V(b)=-100 如果b是一最终的和局，那么V(b)=0 如果b不是最终棋局，那么V(b)=V(b’)，其中b’是从b开 始双方都采取最优对弈后可达到的终局
8
选择训练经验
第一个关键属性，训练经验能否为系统的决策提供 直接或间接的反馈 第二个重要属性，学习器在多大程度上控制样例序 列 第三个重要属性，训练样例的分布能多好地表示实 例分布，通过样例来衡量最终系统的性能
9
选择训练经验（续）
西洋跳棋学习问题
任务T，下西洋跳棋 性能标准P，击败对手的百分比 训练经验E，和自己进行训练对弈
机器学习(完整版课件)
• 聚类模型评估指标：轮廓系数、CalinskiHarabasz指数等。
模型评估与选择
交叉验证
通过多次划分训练集和验证集来评估模型的性 能。
网格搜索
对不同的超参数组合进行穷举搜索，以找到最 优的模型参数。
随机搜索
在指定的超参数范围内进行随机采样，以找到较好的模型参数。
03
监督学习
线性回归与逻辑回归
励。
马尔可夫决策过程
强化学习任务通常建模为马尔可夫 决策过程（MDP），包括状态、 动作、转移概率和奖励等要素。
值函数与策略函数
强化学习通过估计值函数（状态值 函数或动作值函数）来评估不同行 为的好坏，并根据策略函数来选择 动作。
Q-learning与Sarsa算法
01
Q-learning算法
Q-learning是一种基于值迭代的强化学习算法，通过不断更新Q值表来
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 的统计方法。它假设因变量和自变量之间存在线性关系，并 通过梯度下降等优化算法求解模型参数。
逻辑回归
一种用于解决二分类问题的广义线性模型。它使用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。逻辑回归通过最大似然估计求解模型参数，并使用 交叉熵作为损失函数。
• 嵌入法：在模型训练过程中进行特征选择。
特征选择与特征提取
根据领域知识提取有效特 征。
自定义特征提取
卷积神经网络等。
图像特征提取
词袋模型、TF-IDF等。
文本特征提取
模型评估与选择
分类模型评估指标
准确率、精确率、召回率、F1分数等 。
回归模型评估指标
均方误差、均方根误差、平均绝对误 差等。
机器学习的基础知识
机器学习的基础知识机器学习的基础知识随着人工智能技术的迅速发展，机器学习逐渐成为了一个热门话题。
机器学习是一种利用数据和算法来帮助计算机自动地进行学习和预测的技术。
在机器学习中，计算机可以通过数据分析和模式识别来发现规律和趋势，并根据这些规律自动地进行决策和预测。
在本文中，我们将介绍机器学习的基础知识，包括机器学习的定义、机器学习的分类、机器学习的流程、机器学习的应用等。
一、机器学习的定义机器学习是一种利用数据和算法来帮助计算机自动地进行学习和预测的技术。
它是人工智能技术的重要分支之一，也是数据科学和大数据时代的重要应用之一。
在机器学习中，计算机可以通过数据分析和模式识别来发现规律和趋势，并根据这些规律自动地进行决策和预测。
机器学习可以应用于各种领域，包括金融、医疗、企业、政府等，可以帮助人们更好地利用数据和信息来进行决策和管理。
二、机器学习的分类机器学习可以根据其学习方式和目标问题的类型进行分类。
根据学习方式，机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习。
根据目标问题的类型，机器学习可以分为分类、回归、聚类、降维等。
1.监督学习监督学习是指学习过程中，数据集已经有标记，也就是已知数据和对应的输出结果。
在监督学习中，计算机通过训练数据集来学习输入和输出之间的映射关系，然后应用学习的映射关系来对未知数据进行预测或分类。
常见的监督学习算法包括决策树、随机森林、神经网络等。
2.无监督学习无监督学习是指学习过程中，数据集没有标记，也就是未知数据和输出结果。
在无监督学习中，计算机通过对数据进行聚类、降维等操作来发现数据中的内在结构和规律。
无监督学习常见的算法包括K-means聚类、朴素贝叶斯等。
3.强化学习强化学习是指在智能体与环境互动的框架下，通过尝试和错误的方式来学习最优策略的机器学习方法。
在强化学习中，智能体通过对环境的反馈来学习哪些动作是正确的，哪些动作是错误的。
强化学习常见的算法包括Q-learning、SARSA等。
机器学习入门课件
针对回归问题，解释这些指标的含义和计算方法，以及它 们在评估模型性能时的作用。
超参数调优策略分享
网格搜索
01
介绍网格搜索的原理和实现方法，以及如何使用网格
搜索进行超参数调优。
随机搜索
02 详细解释随机搜索的原理和实现过程，以及它在超参
数调优中的应用场景。
贝叶斯优化
03
分享贝叶斯优化的基本思想和实现方法，以及它在寻
要点三
应用场景
适用于分类和回归问题，如客户分群 、股票价格预测等。
03
无监督学习算法
K-means聚类分析
算法原理
通过迭代的方式将数据划分为K个簇，使得每个簇内部的数据点尽 可能相似，而不同簇之间的数据点尽可能不同。
应用场景
图像分割、文档聚类、客户分群等。
优缺点
简单易懂，收敛速度快，但需要预先指定K值，对初始质心敏感， 容易陷入局部最优解。
算法原理
通过训练一个神经网络来学习数据的 有效表示，使得输出尽可能接近输入
，从而得到数据的压缩表示。
应用场景
数据降维、异常检测、生成模型等。
优缺点
可以学习到数据的非线性表示，具有 较强的泛化能力，但需要大量的数据
进行训练，且容易过拟合。
04
强化学习与深度学习简介
强化学习原理及应用场景
强化学习原理
决策树与随机森林
要点一
定义
决策树是一种基于树形结构的监督学 习算法，通过对特征进行选择和划分 来构建决策树，从而实现对目标变量 的预测和分类。随机森林是一种集成 学习方法，通过构建多个决策树的集 成模型来提高预测的准确性和稳定性 。
要点二
原理
决策树通过选择最优特征进行划分， 使得每个叶子节点对应的目标变量具 有相似的取值。随机森林通过引入随 机性和集成学习的思想，降低了单个 决策树的过拟合风险，提高了预测的 准确性和稳定性。
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0301020304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030201支持向量机（SVM ）决策树与随机森林剪枝决策树特征重要性随机森林一种集成学习方法，通过构建多棵决策树并结合它们的输出来提高模型的泛化性能。
Bagging通过自助采样法（bootstrap sampling）生成多个数据集，然后对每个数据集训练一个基学习器，最后将所有基学习器的输出结合起来。
Boosting一种迭代式的集成学习方法，每一轮训练都更加关注前一轮被错误分类的样本，通过加权调整样本权重来训练新的基学习器。
机器学习第一章ppt课件
趣味时间
如何使用下列4个集合来组成一个歌曲推荐的学习问题？
S1 = [0,100] S2 = 所有可能的（用户，歌曲）数据对 S3 = 所有将用户因子&歌曲因子“相乘”的公式，
并通过这些因子所有可能的联系进行索引 S4 = 1,000,000个（用户，歌曲）数据对
（1）S1 = X，S2 = Y，S3 =H，S4 = D （2）S1 = Y，S2 = X，S3 =H，S4 = D （3）S1 = D，S2 = H，S3 =Y，S4 = X （4）S1 = X，S2 = D，S3 =Y，S4 = H
Seeing is Believing
药到病除，小于20步！！ （注意：为了更好观察使 xi >> x0 = 1）
眼见为实
药到病除，小于20步！！ （注意：为了更好观察使 xi >> x0 = 1）
眼见为实
药到病除，小于20步！！ （注意：为了更好观察使 xi >> x0 = 1）
眼见为实
药到病除，小于20步！！ （注意：为了更好观察使 xi >> x0 = 1）
回顾
讲义 1: 机器学习的问题 什么是机器学习? 机器学习的应用? 机器学习的组成? 机器学习与其它领域 讲义 2: 预测/分类的学习
什么是机器学习
•机器学习：通过数据进行经验计算来提高一些性能指标。 DATA ——> ML ——> 提高一些性能指标
机器学习的关键性质
1.存在一些“潜在模式”去学习
参考答案：2
正面加权关键字的出现增加了“垃圾邮件分数”，而这些关键字经常 出现在垃圾邮件中。
从 H 中选择 g
H = 一切可能的感知器，g = ?
机器学习-绪论
机器学习-绪论⼀、绪论：(⼀)机器学习的定义书本概念：正如我们根据过去的经验来判断明天的天⽓，吃货们希望从购买经验中挑选⼀个好⽠，那能不能让计算机帮助⼈类来实现这个呢？机器学习正是这样的⼀门学科，⼈的“经验”对应计算机中的“数据”，让计算机来学习这些经验数据，⽣成⼀个算法模型，在⾯对新的情况中，计算机便能作出有效的判断，这便是机器学习。
（1）Mitchell形式化定义：假设⽤P来评估计算机程序在某个任务类T上的性能，若⼀个程序通过利⽤经验E在T中任务上获得了性能改善，则我们说关于T和P，该程序对E进⾏了学习。
从这个定义可以看出机器学习包含四个要素：1.程序：在这⾥可以简单地理解为算法或模型2.任务T: 计算机程序希望实现的任务类。
即现实⽣活中需要解决的问题，例如机器学习在医学影像中的应⽤：⽤机器学习根据病⼈的肺部CT影像预测是否为新冠肺炎患者3.性能评估P：计算机程序在某任务类别Ｔ上的性能。
机器学习中的模型和算法有很多种类型，不同的算法在不同问题中表现的性能不同，就算同⼀个算法，参数不同，性能也会出现差异。
所以，为了更好地预测疾病，我们要设计⼀个性能评估的⽅法来选择算法模型和调参。
⼀般性能度量⽅法有以下⼏种： （1）均⽅误差 （2）错误率和精度 （3）查准率P、查全率R、F1【PR曲线】 （4）ROC曲线和AUC4.经验E：这⾥可以理解为数据集，例如在预测新冠肺炎疾病问题中，肺炎患者肺部CT影像数据为此问题的经验。
机器学习=通过经验E的改进后，机器在任务T上的性能p所度量的性能有所改进=T–>(从E中学习)–>P（提⾼）（2）机器学习研究的主要内容： 关于计算机从数据中产⽣“模型”的算法，即“学习算法”，它是计算机科学的分⽀。
（3）机器学习的基本术语及概念 数据集（data set）：在周志华教授《机器学习》挑选西⽠的例⼦中，之前挑选过的西⽠样本数据集合；在预测新冠肺炎疾病问题中，所有肺炎患者肺部CT影像数据集合。
机器学习入门ppt课件
朴素贝叶斯分类器：假定模型的的各个特征变量都是概率独立的，根据训练数据和分类标记的的联合分布概率来判定新数据的分类和回归值。优点：对于在小数据集上有显著特征的相关对象，朴素贝叶斯方法可对其进行快速分类场景举例：情感分析、消费者分类
机器学习应用的场景
1. 风控征信系统2. 客户关系与精准营销3. 推荐系统4. 自动驾驶5. 辅助医疗6. 人脸识别7. 语音识别8. 图像识别9. 机器翻译量化交易智能客服商业智能BI
机器学习的通用步骤
选择数据：将你的数据分成三组：训练数据、验证数据和测试数据 (训练效果，验证效果，泛化效果)
数据建模：使用训练数据来构建使用相关特征的模型 (特征：对分类或者回归结果有影响的数据属性，例如，表的字段) 特征工程。
训练模型：使用你的特征数据接入你的算法模型，来确定算法模型的类型，参数等。
测试模型：使用你的测试数据检查被训练并验证的模型的表现 (模型的评价标准 准确率，精确率，召回率等)
使用模型：使用完全训练好的模型在新数据上做预测
调优模型：使用更多数据、不同的特征或调整过的参数来提升算法的性能表现
机器学习的位置
传统编程：软件工程师编写程序来解决问题。首先存在一些数据→为了解决一个问题，软件工程师编写一个流程来告诉机器应该怎样做→计算机遵照这一流程执行，然后得出结果统计学：分析并比较变量之间的关系
机器学习：数据科学家使用训练数据集来教计算机应该怎么做，然后系统执行该任务。该计算可学习识别数据中的关系、趋势和模式
智能应用：智能应用使用人工智能所得到的结果，如图是一个精准农业的应用案例示意，该应用基于无人机所收集到的数据
机器学习的分类
1、 监督式学习工作机制：用有正确答案的数据来训练算法进行机器学习。代表算法：回归、决策树、随机森林、K – 近邻算法、逻辑回归，支持向量机等。2、非监督式学习工作机制：训练数据没有标签或者答案，目的是找出数据内部的关联和模式，趋势。代表算法：关联算法和 K – 均值算法。3、强化学习工作机制：给予算法一个不断试错，并具有奖励机制的场景，最终使算法找到最佳路径或者策略。代表算法：马尔可夫决策过程，AlphaGo+Zero, 蒙特卡洛算法4. 半监督学习 工作机制： 训练数据一部分数据为生成数据，一部分数据为监督数据，算法分为生成器和判定器两部分， 生成器的目标是使判定器接受自己的数据，判别器是为了最大可能的区分生成数据和监督数据。通过不断的训练使两者都达到最佳性能。代表算法： GANs(生成式对抗网络算法)
《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
机器学习基础概述
操作 点击 收藏 购买 点击 点击 购买
用户 ID 001 001 002 002 002
商品ID
001 004 002 005 006
点击 次数 2 1 1 1 1
操作 日期 3 3 2 5 6
购买 日期 3 NULL NULL NULL 6
特征提取
年龄 23 78 36 34 13 46 22 29 58
监督学习算法
结果 目标 目标 目标
无监督学习算法：预测
K-means
BIRCH
Apriori
无监督学习算法
概念 研究方法 学习资料
学习内容
讲课要求
基本算法
优本优化）
容易理解的 算法逻辑
核心的 数学原理
特色/优缺点
主要应用方向
其他
学习内容和讲课要求
原始样本集
特
特征样本集
概念 研究方法 学习资料
机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及
概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学 科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动 “学习”的算法。即从数据中自动分析获得规律，并利用规律 对未知数据进行预测的算法。
定义：“机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研 究”。 定义：“机器学习是一种让计算机在没有事先明确地编程的情 况下做出正确反应的科学” 。
验证集
预测目标 预测目标 预测目标
机器学习实施过程
评改 价进
理论 统计分析 算法原理 算法选择
实践 特征提取 样本构造 融合方法
学习内容
讲课要求
基本算法
优化算法
（变体/高级）
程序实践
（样本优化）
机器学习基础教程绪论
性感知机所存在的问题。由于在机器学习过程中需要处理较
大数量的数据，而当时计算机的计算速度和存储容量都不能
满足需要，使得神经网络的研究受到了冷落。
1.2 机器学习的研究与应用现状
在机器学习领域始终存在这两种方向、两大派别。一种是
以传统统计学作为其坚实的基础，并在此基础上不断进行改进
和发展，例如统计学习理论和由此而发展出的支持向量机方法；
在对网络进行训练时就需要大量的标签数据。这样的网络结构
形式和算法是基本不具备解决小样本问题的能力的，而且其泛
化性也比较差。这种很多层的神经网络被形象地称为深度神经
网络，很多学者也由此认为深度神经网络不能进行实际地应用，
因为要训练这样的网络简直是无从下手。Geoffrey Hinton提出
的深度信念网络很好地将统计分析与神经网络相结合解决了这
模型发展成为多层感知机。这时候这个模型就有了其非常冠
冕和正式的名字“神经网络”！
Warren Sturgis McCulloch
Walter Harry Pitts, Jr.
Rosenblatt
（1898~1969）
（1923 ~1969）
图1.6 神经网络方法主要代表人物
Frank
（1928~1971）
机器学习基础教程
绪 论
机器学习（Machine Learning）是近年来非常引人注目学
科，相关的新闻报道和消息快餐经常会出现在各种媒体上。
在十八世纪工业革命时期的机器主要是在体力上代替人力
进行工作，将人们从手工业的劳作中解放出来。那种机器确实
很难让人们觉得机器能够“学习”！但是时代在不断的发展，
展，因此随着机器学习的发展，相关的材料学科、微电子
机器学习导论 第1章 机器学习概述
第1章 机器学习概述
1.1 机器学习的概念与基本术语 1.2 人工智能、机器学习、深度学习三者之间的关系 1.3 机器学习的三个基本要素 1.4 机器学习模型的分类 1.5 数据预处理 1.6 模型选择与评估
1.5 数据预处理
数据清洗（Data Cleaning）
缺失数据的处理 离群点数据的处理 冗余、重复数据的处理
1.6 模型选择与评估
数据清洗（Data Cleaning）
缺失数据的处理 离群点数据的处理 冗余、重复数据的处理
数据类型转换 构建新的变量——哑变量（Dummy Variable） 特征数据的归一化
线性归一化或最小－最大归一化（Min-Max Normalization ） 零均值归一化（Z-score Normalization）
1.6 模型选择与评估
1.6.1 数据集的划分
训练集（Training Set) 测试集（Test Set） 验证集（Validation Set）
1.6 模型选择与评估
1.6.2 模型选择与交叉验证法
简单交叉验证 K-折交叉验证 留一交叉验证 留K交叉验证
1.6 模型选择与评估
1.6.2 模型选择与交叉验证法
图1-6 10-折交叉验证示意图
1.6 模型选择与评估
1.6.3 模型的性能度量
分类模型的评价指标
混淆矩阵（Confusion Matrix） 分类准确率（Accuracy） 错误率（Error Rate） 查准率（Precision） 查全率（Recall） P-R曲线 F1－值（F1-Score） 受试者工作特征（Receiver Operating Characteristic，ROC）曲线 ROC 曲线下面积（Area Under the ROC Curve，AUC）
机器学习课件 第1章_引言
Peng Kaixiang 2011. All rights reserved. Date: File: 12.10.2011 ML1.4
Machine Learning for
Control Engineering
相关学科
人工智能 计算复杂性理论 控制论 信息论 统计学
Machine Learning
Peng Kaixiang 2011. All rights reserved. Date: File: 12.10.2011 ML1.6
Machine Learning for
Control Engineering
机器的能力是否能超过人的， 机器的能力是否能超过人的，很多持否定意见的人的 一个主要论据是：机器是人造的， 一个主要论据是：机器是人造的，其性能和动作完全 是由设计者规定的， 是由设计者规定的，因此无论如何其能力也不会超过 设计者本人。 设计者本人。这种意见对不具备学习能力的机器来说 的确是对的， 的确是对的，可是对具备学习能力的机器就值得考虑 因为这种机器的能力在应用中不断地提高， 了，因为这种机器的能力在应用中不断地提高，过一 段时间之后， 段时间之后，设计者本人也不知它的能力到了何种水 平。
课程要求
按时上课 阅读相关资料（40分）
四篇阅读简报，阅读至少四篇英文文献（科技论文形式） 提交形式（电子版）
考试（60分）
Machine Learning
Peng Kaixiang 2011. All rights reserved.
Date: File:
12.10.2011 ML1.2
Machine Learning for
Machine Learning
第1章机器学习概述
第1章 机器学习概述
1.1 人工智能 1.2 机器学习 1.3 机器学习流程 1.4 发展历程 1.5 应用现状
1.1 人工智能
早在上世纪50年代，计算机科学家们就提出了“人工智能”的概 念
现在，人工智能已经发展为一门广泛的交叉和前沿科学，涉及到 计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科，也广泛的应用到语 音识别、图像识别、自然语言处理等领域。
国际、国内各大公司都有自己的人工智能项目
1.2 机器学习
1.2.1 机器学习的发展 1.2.2 机器学习分类 1.2.3 机器学习经典算法 1.2.4 机器学习的入门
试集
提取图像特征
模型学习
习是人工智能应用研究比较重要的分支，它的发展依赖于早期数学 贝叶斯定理，寻求根据以前的信息寻找最可能发生的事件。它的发展过程 大体上可以分为4个阶段。
第一个阶段大约是在50年代中期到60年代中期，属于热烈时期。 第二个阶段是在60年代中期到70年代中期，随着人们对机器学习的期望
1、数据集 数据集，又称为资料集、数据集合或资料集合，是一种由数据所组成的 集合。Data set（或dataset）是一个数据的集合，通常以表格形式出现。 每一列代表一个特定变量。每一行都对应于某一成员的数据集的问题。它 列出的价值观为每一个变量，如身高和体重的一个物体或价值的随机数。
1.3.1 准备数据集
欠拟合
正常
过拟合
1.3.3 模型评估
机器学习介绍课件
性和速度不断提高，应 用领域不断扩大。
技术原理：利用深度
2
学习算法，对图像进
行特征提取和分类
案例：人脸识别、
3
安防监控、无人驾
驶等
语音识别
01
语音识别技术广泛应用 于智能语音助手、语音 翻译、语音搜索等领域。
02
语音识别技术可以帮助 视障人士更好地获取信 息和沟通。
03
语音识别技术在智能家 居、智能汽车等领02. 机器学习的基本概念 03. 机器学习的常见算法 04. 机器学习的应用案例 05. 机器学习的未来发展
机器学习的定义
机器学习是人工智能的一个子领域，研究计算机 系统如何从数据中学习并自动改进其性能。
机器学习算法通过使用数据训练模型，然后使用 该模型对新数据进行预测或决策。
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优化算法：用于求解损失函数最小值，使模型预测结果更接近实际结果
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梯度下降法：一种常见的优化算法，通过梯度下降求解损失函数最小值
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随机梯度下降法：一种改进的梯度下降法，提高了求解效率和收敛速度
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牛顿法：一种基于二阶导数的优化算法，求解效率较高，但计算复杂度较大
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拟牛顿法：一种改进的牛顿法，降低了计算复杂度，提高了求解效率
自组织映射（SOM）： 将高维数据映射到低维空 间，同时保持数据的拓扑 结构
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 留尽可能多的信息
关联规则挖掘：发现数据 集中变量之间的关联关系， 如购物篮分析等。
强化学习算法
基本概念：智能体通过与 环境交互，学习如何做出 最优决策
训练集：用于训练模型的数据，通常占全部数据 的70%-80%
验证集：用于调整模型超参数的数据，通常占全 部数据的10%-20%
机器学习初步
机器学习初步机器学习初步机器学习是一种人工智能技术，它的主要特点是通过训练数据来模拟人类的学习过程。
机器学习技术在今天越来越受到大家的关注和使用，可以应用于各种领域，如图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等。
那么，机器学习到底是什么呢？下面我们将从机器学习的概念、分类等角度来介绍机器学习初步。
1. 机器学习的概念（1）机器学习的定义机器学习，顾名思义，就是让计算机通过不断的学习，不断改进自己的性能和精度，以适应数据中的模式和规律，提高预测和决策能力。
通俗来说，机器学习就是让计算机从数据中学习，然后进行预测和决策的过程。
（2）机器学习的目的机器学习的目的是从数据中自动发现规律和模式，并使用这些规律和模式进行预测和决策。
机器学习的主要任务是找出一组计算机算法，使得它们能够根据输入数据自动地提取出特定的信息，并在未来的新数据中使用这些信息来做出预测和决策。
（3）机器学习的研究内容机器学习的研究内容包括数据的预处理、特征工程、算法选择、模型评价等，其中算法选择是机器学习的核心内容之一，因为算法的选择会直接影响模型的精度和可靠性。
在机器学习过程中，需要使用大量的训练数据和测试数据，通过这些数据来评估算法的性能和效果。
2. 机器学习的分类（1）监督学习监督学习是一种基于标记数据的学习方式，其目的是通过输入样本和对应的标签来训练模型。
监督学习的任务通常是分类和回归问题，其中分类问题的目标是将样本分类到不同的类别中，回归问题的目标是解决数值预测问题。
在监督学习中，需要使用大量的训练数据和测试数据，将输入数据和目标输出之间的关系进行建模，并在新数据上进行预测和决策。
（2）无监督学习无监督学习是一种不依赖标记数据的学习方式，其目的是在数据中自动地发现模式和规律。
无监督学习的任务通常是聚类和降维问题，其中聚类问题的目标是将数据划分到不同的簇中，降维问题的目标是将高维数据投影到低维空间中。
在无监督学习中，算法需要自动地发现数据中的结构和分布，并将数据进行分组或降维。