机器学习入门介绍PPT课件
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《机器学习》ppt课件完整版
软间隔与正则化
为了处理噪声和异常值， 可以引入软间隔，并通过 正则化参数来平衡间隔最 大化和误分类点的惩罚。
决策树与随机森林
决策树 一种易于理解和实现的分类与回归算法， 通过递归地划分特征空间来构建树形结
构。
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。
剪枝
为了避免决策树过拟合，可以采用剪 枝技术来简化树结构，包括预剪枝和 后剪枝。
特征重要性
随机森林可以计算每个特征的重要性 得分，用于特征选择和解释模型。
集成学习方法
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。
01
RNN基本原理
解释RNN的基本结构和工作原理， 包括输入、隐藏状态和输出等。
03
序列到序列模型
阐述序列到序列模型在机器翻译、 语音识别等领域的应用。
02
LSTM与GRU
介绍长短时记忆网络（LSTM）和 门控循环单元（GRU）等RNN改进
模型的结构和原理。
04
注意力机制
介绍注意力机制在RNN中的应用， 提高模型对关键信息的关注度。
正则化 为了解决过拟合问题，可以在损失函数中加入正则化项， 如L1正则化（Lasso回归）和L2正则化（Ridge回归）。
支持向量机（SVM）
01
02
03
二分类问题
SVM最初是为二分类问题 设计的，通过寻找一个超 平面来最大化正负样本之 间的间隔。
机器学习基础课件
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…
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
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。
机器学习入门介绍PPT课件
7.2 机械式学习 7.3 指导式学习 7.4 归纳学习 7.5 类比学习 7.6 基于解释的学习 7.7 学习方法的比较与展望
2
7.1 机器学习的基本概念
7.1.1 学习 7.1.2 机器学习 7.1.3 机器学习系统 7.1.4 机器学习的发展 7.1.5 机器学习的分类
3
7.1.1 学习
（1）学习是系统改进其性能的过程：西蒙，1980。
8
7.1.3 机器学习系统
2. 机器学习系统的条件和能力
（1）具有适当的学习环境 （2）具有一定的学习能力 （3）能应用学到的知识求解问题 （4）能提高系统的性能
9
7.1.3 机器学习系统
3. 机器学习系统的基本模型
环境
学习Βιβλιοθήκη 知识库执行与评价学习系统的基本结构
10
7.1 机器学习的基本概念
7.1.1 学习 7.1.2 机器学习 7.1.3 机器学习系统 7.1.4 机器学习的发展 7.1.5 机器学习的分类
7
77..11.3机器机学器习学的习基系本统概念
1. 机器学习系统的定义
学习系统：能够在一定程度上实现机器学习的系统。 萨利斯(Saris)的定义（1973年）：能够从某个过程或 环境的未知特征中学到有关信息，并且能把学到的信息 用于未来的估计、分类、决策或控制，以便改进系统的 性能。 施密斯等的定义（1977年）：在与环境相互作用时， 能利用过去与环境作用时得到的信息，并提高其性能。
机械式学习实质是用存储空间来换取处理时间。
20
7.2 机械式学习
塞缪尔的跳棋程序 CHECKERS
6A
2B
6C
在给定搜索深度下用估价函 数对格局进行评分，通过倒 推计算求出上层节点的倒推 值，决定当前的最佳走步。 下次遇到相同情况，直接 利用倒推值决定最佳走步， 不需重新计算。 Q
2
7.1 机器学习的基本概念
7.1.1 学习 7.1.2 机器学习 7.1.3 机器学习系统 7.1.4 机器学习的发展 7.1.5 机器学习的分类
3
7.1.1 学习
（1）学习是系统改进其性能的过程：西蒙，1980。
8
7.1.3 机器学习系统
2. 机器学习系统的条件和能力
（1）具有适当的学习环境 （2）具有一定的学习能力 （3）能应用学到的知识求解问题 （4）能提高系统的性能
9
7.1.3 机器学习系统
3. 机器学习系统的基本模型
环境
学习Βιβλιοθήκη 知识库执行与评价学习系统的基本结构
10
7.1 机器学习的基本概念
7.1.1 学习 7.1.2 机器学习 7.1.3 机器学习系统 7.1.4 机器学习的发展 7.1.5 机器学习的分类
7
77..11.3机器机学器习学的习基系本统概念
1. 机器学习系统的定义
学习系统：能够在一定程度上实现机器学习的系统。 萨利斯(Saris)的定义（1973年）：能够从某个过程或 环境的未知特征中学到有关信息，并且能把学到的信息 用于未来的估计、分类、决策或控制，以便改进系统的 性能。 施密斯等的定义（1977年）：在与环境相互作用时， 能利用过去与环境作用时得到的信息，并提高其性能。
机械式学习实质是用存储空间来换取处理时间。
20
7.2 机械式学习
塞缪尔的跳棋程序 CHECKERS
6A
2B
6C
在给定搜索深度下用估价函 数对格局进行评分，通过倒 推计算求出上层节点的倒推 值，决定当前的最佳走步。 下次遇到相同情况，直接 利用倒推值决定最佳走步， 不需重新计算。 Q
《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。
2024版机器学习ppt课件
机器学习ppt课件contents •机器学习概述•监督学习算法•非监督学习算法•神经网络与深度学习•强化学习与迁移学习•机器学习实践案例分析目录01机器学习概述03重要事件包括决策树、神经网络、支持向量机等经典算法的提出，以及深度学习在语音、图像等领域的突破性应用。
01定义机器学习是一门研究计算机如何从数据中学习并做出预测的学科。
02发展历程从符号学习到统计学习，再到深度学习，机器学习领域经历了多次变革和发展。
定义与发展历程计算机视觉自然语言处理推荐系统金融风控机器学习应用领域用于图像识别、目标检测、人脸识别等任务。
根据用户历史行为推荐相似或感兴趣的内容。
用于文本分类、情感分析、机器翻译等任务。
用于信贷审批、反欺诈、客户分群等场景。
A BC D机器学习算法分类监督学习包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林等算法，用于解决有标签数据的预测问题。
半监督学习结合监督学习和无监督学习的方法，利用部分有标签数据进行训练。
无监督学习包括聚类、降维、异常检测等算法，用于解决无标签数据的探索性问题。
强化学习通过与环境交互来学习策略，常用于游戏AI 、自动驾驶等领域。
02监督学习算法线性回归与逻辑回归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算法，可用于预测连续型变量。
逻辑回归一种用于解决二分类问题的算法，通过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。
两者联系与区别线性回归用于回归问题，逻辑回归用于分类问题；逻辑回归在线性回归的基础上引入了sigmoid函数进行非线性映射。
支持向量机（SVM）SVM原理SVM是一种二分类模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，其学习策略是使间隔最大化，最终可转化为一个凸二次规划问题的求解。
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。
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(PPT92页)
2. 2 激活转移函数
激活转移函数 f（Activation transfer function）简称激活函数，它是一个神经元 及神经网络的核心之一。神经网络解决问题 的能力与功效除了与网络结构有关外，在很 大程度上取决于网络激活函数。
线性函数、非线性斜面函数、阈值函数、 S形函数
人工神经网络
• 人工神经网络是对人类神经系统的一种模拟。尽管
然后,考察所得的每一个子类, 看其中的实例的结论 是否完全相同。如果完全相同, 则以这个相同的结论作 为相应分枝路径末端的叶子节点; 否则, 选取一个非父 节点的属性, 按这个属性的不同取值对该子集进行分类, 并以该属性作为节点, 以这个属性的诸取值作为节点的 分枝, 继续进行画树。 如此继续,直到所分的子集全都 满足: 实例结论完全相同, 而得到所有的叶子节点为止。 这样, 一棵决策树就被生成。下面我们进一步举例说明。
S1= {(3,C), (4,B), (7,C), (8,B), (11,B), (12,B)} S2={(1,C), (2,C), (5,A), (6,A), (9,A), (10,A)} 于是, 我们得到以性别作为根节点的部分决策树 (见图4(a))。
考察S1和S2，可以看出，在这两个子集中，各实 例的保险类别也不完全相同。这就是说，还需要对S1 和S2进行分类。对于子集S1，我们按“年龄段”将其 分类；同样，对于子集S2，也按“年龄段”对其进行 分类（注意：对于子集S2，也可按属性“婚状”分 类）。分别得到子集S11, S12, S13和S21, S22, S23。于 是，我们进一步得到含有两层节点的部分决策树（如
表1 汽车驾驶保险类别划分实例集
可以看出,该实例集中共有12个实例,实例中的性别、年 龄段和婚状为3个属性, 保险类别就是相应的决策项。 为表述方便起见, 我们将这个实例集简记为
机器学习ppt第1章 机器学习概述
29
1.4.4 推荐系统
• 推荐系统是利用电子商务网站向客户提供购买商品的建议 ，帮助用户建议应该购买什么产品。个性化推荐是根据用 户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣的信息 和商品。
• 推荐系统与机器学习密不可分，比如今日头条、搜狐、天 天快报等公司的推荐系统中都会采用机器学习来预测用户 感兴趣的信息。
1.4 机器学习的应用
26
1.4.1 大数据分析
• 随着Web2. 0 时代的到来，数据量呈几何级态势增长。 “大数据”成为越来越多的行业关注的焦点，而大数据的 价值密度低、容量大、种类多等特点使得传统的数据挖掘 算法无法胜任在海量的异构数据体系进行的数据分析。因 此，研究大数据环境下的机器学习算法，使其能从结构复 杂且动态更新的数据中获取有价值的知识是一件非常有意 义的事情。
• 决策树是一种集成学习(ensemble learning)算法。人们在 决策树的基础上开展了很多研究，并演化出很多的算法，
• 随机森林，它是由Leo Breiman博士在2001年提出，其思 想是通过将多棵决策树集成到一起，因此它的基本单元是 决策树。随机森林包含两个重要的内容： 一个是“随机 性”，另一个就是“森林”的概念。
• 强化学习（Reinforcement Learning， RL）是机器学习 中的一个新领域，强化学习能根据环境来改变，从而取得 最大的收益。
• 强化学习的思想来源于心理学中的行为主义理论，即动物 如何在环境给予的奖励或惩罚的刺激下，逐步形成对刺激 的预期，从而产生能获得最大收益的习惯性行为。
• 强化学习和标准的监督式学习之间的区别在于强化学习并 不需训练样本和相应的类标记。强化学习更加专注于在线 规划，需要在未知的领域探索（exploration）和如何利 用（exploitation）现有知识之间找到平衡。
机器学习入门课件
均方误差、均方根误差
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。
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。
机器学习入门课件
强化学习
Q-learning
Q-learning是一种基于值迭代的强化学习算 法，通过不断更新Q值表来逼近最优策略。
Policy Gradient Methods
Policy Gradient Methods是一种基于策略的强化 学习算法，通过直接优化策略来寻找最优解。
Actor-Critic Methods
可解释性机器学习旨在提高机器学习模型的透明度和可理解性，使模型能够更好地解释其预测结果和 决策过程。
可解释性机器学习的方法包括：特征重要性分析、模型简化、可视化技术等。
随着人工智能技术的普及，可解释性机器学习在许多领域都有广泛的应用，例如医疗诊断、金融风险评 估、自动驾驶等。
模型调优
根据评估结果调整超参数或更换算法，以提高模型性 能。
05
CHAPTER
机器学习工具与平台
Python语言与库
Python语言
Python是一种通用编程语言，因其简洁的语法和强大的库支持而成 为机器学习的首选语言。
NumPy库
NumPy是Python的一个核心库，提供了多维数组对象和一系列操作 数组的函数，是进行科学计算的基础。
隐私保护机器学习
隐私保护机器学习是指在保护用户隐私的前提下，利用机 器学习技术进行数据分析和预测。
隐私保护机器学习的关键技术包括差分隐私、联邦学习等 ，这些技术可以在不泄露原始数据的前提下，对数据进行 处理和分析，从而保护用户的隐私。
随着人们对隐私保护的重视程度不断提高，隐私保护机器 学习在许多领域都有广泛的应用，例如医疗健康、金融、 社交网络等。
Scikit-learn的API设计简 洁明了，易于使用，适合 初学者入门。
ABCD
Scikit-learn支持数据预 处理、特征提取、模型选 择等全流程的机器学习操 作。
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 = ?
《机器学习基础》课件
• 自编码器（Autoencoders）：一种神经网络模型，用于学习数据的低维表示。自编码器由编码器和解码器两 部分组成，编码器将数据压缩为低维表示，解码器则尝试从低维表示中恢复原始数据。
无监督学习的应用案例
• 市场细分：在市场营销中，无监督学习可用于将客户划分为不同的细分群体。通过分析客户的购买历史、行为 特征等数据，可以识别出具有相似需求和偏好的客户群体，从而制定更精准的市场策略。
• 推荐系统：在电子商务、社交媒体等领域，无监督学习可用于构建推荐系统。通过分析用户的历史行为、兴趣 偏好等数据，可以发现用户之间的相似性和关联性。基于这些相似性，可以向用户推荐他们可能感兴趣的产品 或服务。
04 强化学习
强化学习的基本原理
智能体与环境交互
强化学习中的智能体通过与环境进行交互，根据环境反馈的奖励 或惩罚来学习如何做出决策。
特征提取
从原始数据中提取有意义的特 征，如文本数据中的词频、图 像数据中的边缘特征等。
特征转换
通过特征缩放、归一化、标准 化等方法，改变特征的分布和 范围，提高模型的性能。
特征选择
从提取的特征中选择与任务相 关的特征，降低模型复杂度，
提高模型泛化能力。
模型选择与评估
模型选择
根据任务类型和数据特点选择合适的机器学习模型，如分类、回归、 聚类等。
平。
自然语言处理
强化学习也可用于自然语言处理 任务，如对话系统、文本生成等 ，通过与环境（用户或其他系统 ）的交互来学习自然语言理解和
生成能力。
05 深度学习
深度学习的基本原理
神经元模型
深度学习的基础是神经元模型，它模拟生物神经元的工作原理， 接收输入信号并产生输出。
前向传播
输入数据通过神经网络的前向传播过程，逐层计算得到输出结果。
无监督学习的应用案例
• 市场细分：在市场营销中，无监督学习可用于将客户划分为不同的细分群体。通过分析客户的购买历史、行为 特征等数据，可以识别出具有相似需求和偏好的客户群体，从而制定更精准的市场策略。
• 推荐系统：在电子商务、社交媒体等领域，无监督学习可用于构建推荐系统。通过分析用户的历史行为、兴趣 偏好等数据，可以发现用户之间的相似性和关联性。基于这些相似性，可以向用户推荐他们可能感兴趣的产品 或服务。
04 强化学习
强化学习的基本原理
智能体与环境交互
强化学习中的智能体通过与环境进行交互，根据环境反馈的奖励 或惩罚来学习如何做出决策。
特征提取
从原始数据中提取有意义的特 征，如文本数据中的词频、图 像数据中的边缘特征等。
特征转换
通过特征缩放、归一化、标准 化等方法，改变特征的分布和 范围，提高模型的性能。
特征选择
从提取的特征中选择与任务相 关的特征，降低模型复杂度，
提高模型泛化能力。
模型选择与评估
模型选择
根据任务类型和数据特点选择合适的机器学习模型，如分类、回归、 聚类等。
平。
自然语言处理
强化学习也可用于自然语言处理 任务，如对话系统、文本生成等 ，通过与环境（用户或其他系统 ）的交互来学习自然语言理解和
生成能力。
05 深度学习
深度学习的基本原理
神经元模型
深度学习的基础是神经元模型，它模拟生物神经元的工作原理， 接收输入信号并产生输出。
前向传播
输入数据通过神经网络的前向传播过程，逐层计算得到输出结果。
机器学习入门ppt课件
朴素贝叶斯算法
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)
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
《机器学习入门介绍》PPT课件
71机器学习的基本概念机器学习系统的条件和能力1具有适弼的学习环境2具有一定的学习能力3能应用学到的知识求解问题4能提高系统的性能机器学习系统执行与评价环境学习知识库学习系统的基本结构机器学习的分类第10页共80页11神经元模型的研究20丐纨50年代中期主要研究工作
机器学习入门介绍
（Suitable for teaching courseware and reports）
▪ 例如，假设有两个关于扑克牌“同花”概念的示例。 示例1：花 色 （ c 1 ， 梅 花 ） 花 色 （ c 2 ， 梅 花 ） 花 色 （ c 3 ， 梅 花 ） 花 色 （ c 4 ， 梅 花 ）
同 花 （ c 1 ,c 2 ,c 3 ,c 4 ）
示例2：花 色 （ c 1 ， 红 桃 ） 花 色 （ c 2 ， 红 桃 ） 花 色 （ c 3 ， 红 桃 ） 花 色 （ c 4 ， 红 桃 ）
7.1 机器学习的基本概念
7.1.1 学习 7.1.2 机器学习 7.1.3 机器学习系统 7.1.4 机器学习的发展 7.1.5 机器学习的分类
7.1.5 机器学习的分类
1. 按学习方法分类（温斯顿，1977 ）： 机械式学习、指导式学习、示例学习、类比学习、 解释学习等。
2. 按学习能力分类： 监督学习（有教师学习）
博弈搜索树
A
以 A 为结点的博弈树
第7章 机器学习
7.1 机器学习的基本概念 7.2 机械式学习
✓ 7.3 指导式学习
7.4 归纳学习 7.5 类比学习 7.6 基于解释的学习 7.7 学习方法的比较与展望
7.3 指导式学习
指导式学习（learning by being told）又称嘱咐式 学习或教授式学习：由外部环境向系统提供一般性 的指示或建议，系统把它们具体地转化为细节知识 并送入知识库中。在学习过程中要反复对形成的知 识进行评价，使其不断完善。
机器学习入门介绍
（Suitable for teaching courseware and reports）
▪ 例如，假设有两个关于扑克牌“同花”概念的示例。 示例1：花 色 （ c 1 ， 梅 花 ） 花 色 （ c 2 ， 梅 花 ） 花 色 （ c 3 ， 梅 花 ） 花 色 （ c 4 ， 梅 花 ）
同 花 （ c 1 ,c 2 ,c 3 ,c 4 ）
示例2：花 色 （ c 1 ， 红 桃 ） 花 色 （ c 2 ， 红 桃 ） 花 色 （ c 3 ， 红 桃 ） 花 色 （ c 4 ， 红 桃 ）
7.1 机器学习的基本概念
7.1.1 学习 7.1.2 机器学习 7.1.3 机器学习系统 7.1.4 机器学习的发展 7.1.5 机器学习的分类
7.1.5 机器学习的分类
1. 按学习方法分类（温斯顿，1977 ）： 机械式学习、指导式学习、示例学习、类比学习、 解释学习等。
2. 按学习能力分类： 监督学习（有教师学习）
博弈搜索树
A
以 A 为结点的博弈树
第7章 机器学习
7.1 机器学习的基本概念 7.2 机械式学习
✓ 7.3 指导式学习
7.4 归纳学习 7.5 类比学习 7.6 基于解释的学习 7.7 学习方法的比较与展望
7.3 指导式学习
指导式学习（learning by being told）又称嘱咐式 学习或教授式学习：由外部环境向系统提供一般性 的指示或建议，系统把它们具体地转化为细节知识 并送入知识库中。在学习过程中要反复对形成的知 识进行评价，使其不断完善。