机器学习基础 PPT
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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》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。
《机器学习基础》课件
了解递归神经网络的概念和特点，用于处理 树形和图形结构的数据。
第六章：机器学习工具
Python
掌握Python编程语言，成为机器学习的有力工具。
Scikit-learn
了解Scikit-learn开源库，提供了丰富的机器学习算 法和工具。
TensorFlow
学习使用TensorFlow框架，构建和训练深度学习模 型。
Keras
掌握Keras库，简化深度学习模型的构建和训练过 程。
第七章：机器学习实战
1
模型评估
2
了解如何评估机器学习模型的性能，并
选择合适的评性能，并处理数据 缺失、噪声等问题。
项目实践
从理论到实践，通过完成实际项目来应 用和巩固机器学习的知识。
过拟合和欠拟合问题
第五章：深度学习基础
1 深度学习的概念
介绍深度学习的基本原理和框架，了解神经 网络的基本结构和训练过程。
2 卷积神经网络
学习卷积神经网络的原理和应用，在计算机 视觉和自然语言处理等领域取得了重大突破。
3 循环神经网络
探索循环神经网络的原理和应用，适用于处 理序列数据和时序数据的任务。
4 递归神经网络
机器学习的应用场景
发现机器学习在各行各业的应用，从医疗保健 到金融、交通等行业的实例。
机器学习的误区
探讨常见的机器学习误区，例如过拟合、不合 理的预期和错误的特征选择。
第二章：数学基础
1 线性代数
学习线性代数的基本概念和矩阵运算，为后续机器学习算法打下坚实的数学基础。
2 概率论
理解概率的基本概念和常见分布，探索如何利用概率在机器学习中进行推理和决策。
第四章：无监督学习
1
聚类问题
第六章：机器学习工具
Python
掌握Python编程语言，成为机器学习的有力工具。
Scikit-learn
了解Scikit-learn开源库，提供了丰富的机器学习算 法和工具。
TensorFlow
学习使用TensorFlow框架，构建和训练深度学习模 型。
Keras
掌握Keras库，简化深度学习模型的构建和训练过 程。
第七章：机器学习实战
1
模型评估
2
了解如何评估机器学习模型的性能，并
选择合适的评性能，并处理数据 缺失、噪声等问题。
项目实践
从理论到实践，通过完成实际项目来应 用和巩固机器学习的知识。
过拟合和欠拟合问题
第五章：深度学习基础
1 深度学习的概念
介绍深度学习的基本原理和框架，了解神经 网络的基本结构和训练过程。
2 卷积神经网络
学习卷积神经网络的原理和应用，在计算机 视觉和自然语言处理等领域取得了重大突破。
3 循环神经网络
探索循环神经网络的原理和应用，适用于处 理序列数据和时序数据的任务。
4 递归神经网络
机器学习的应用场景
发现机器学习在各行各业的应用，从医疗保健 到金融、交通等行业的实例。
机器学习的误区
探讨常见的机器学习误区，例如过拟合、不合 理的预期和错误的特征选择。
第二章：数学基础
1 线性代数
学习线性代数的基本概念和矩阵运算，为后续机器学习算法打下坚实的数学基础。
2 概率论
理解概率的基本概念和常见分布，探索如何利用概率在机器学习中进行推理和决策。
第四章：无监督学习
1
聚类问题
机器学习基础ppt课件
精选ppt
引言
3
机器学习的定义：
广义：
一种能够赋予机器学习的能力 以此让它完成直接编程 无法完成的功能的方法。
实践：
一种通过利用数据， 训练出模型，然后使用 模型预测的一种方法。
精选ppt
引言
4
机器学习的范围：
模式识别＝机器学习 数据挖掘＝机器学习＋数据库 统计学习和机器学习 计算机视觉＝图像处理＋机器学习 语音识别＝语音处理＋机器学习 自然语言处理＝文本处理＋机器学习
精选ppt
引言
5
不同类型应用场景：
回归： 预测鲍鱼的年龄 随着时间波动的股票价格
算法分类
精选ppt
6
不同类型应用场景：
分类：
电影题材归类 垃圾邮件
算法分类
精选ppt
7
不同类型应用场景：
聚类 对地图上的点进行聚类 人脸识别
算法分类
精选ppt
8
不同类型应用场景：
关联分析 啤酒和尿布 Twitter源共现词
机器学习基础
精选ppt
1
什么是机器学习？
让机器“学习”的技术 指令工作－>数据工作
例子：
约会
机器学习方法：
利用已有的数据(经验)， 得出了某种模型(迟到的规律) 并利用此模型预测未来(是否迟到)
精选ppt
引言
2
机器学习的定义： 例子：
房价： 房价＝面积＊a＋b
关键概念：
训练 模型 预测 训练集和测试集
• 强大的算法包 • 可移植性比较好
Matlab
• windows版比较强大，可移植性是个问题
• 版本问题比较严重
Python
•Numpy、statsmodels、scripy-learn、pandas
引言
3
机器学习的定义：
广义：
一种能够赋予机器学习的能力 以此让它完成直接编程 无法完成的功能的方法。
实践：
一种通过利用数据， 训练出模型，然后使用 模型预测的一种方法。
精选ppt
引言
4
机器学习的范围：
模式识别＝机器学习 数据挖掘＝机器学习＋数据库 统计学习和机器学习 计算机视觉＝图像处理＋机器学习 语音识别＝语音处理＋机器学习 自然语言处理＝文本处理＋机器学习
精选ppt
引言
5
不同类型应用场景：
回归： 预测鲍鱼的年龄 随着时间波动的股票价格
算法分类
精选ppt
6
不同类型应用场景：
分类：
电影题材归类 垃圾邮件
算法分类
精选ppt
7
不同类型应用场景：
聚类 对地图上的点进行聚类 人脸识别
算法分类
精选ppt
8
不同类型应用场景：
关联分析 啤酒和尿布 Twitter源共现词
机器学习基础
精选ppt
1
什么是机器学习？
让机器“学习”的技术 指令工作－>数据工作
例子：
约会
机器学习方法：
利用已有的数据(经验)， 得出了某种模型(迟到的规律) 并利用此模型预测未来(是否迟到)
精选ppt
引言
2
机器学习的定义： 例子：
房价： 房价＝面积＊a＋b
关键概念：
训练 模型 预测 训练集和测试集
• 强大的算法包 • 可移植性比较好
Matlab
• windows版比较强大，可移植性是个问题
• 版本问题比较严重
Python
•Numpy、statsmodels、scripy-learn、pandas
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)
机器学习入门介绍PPT课件
且 a具有属性 Pn+1 ，则当 n足够大时，可归纳出 b也具有属性Pn+1。
31
7.4.1 归纳推理
3. 类比归纳
设： Aa1,a2, , Bb 1,b 2, 且 P a i Q b i i1 ,2 ,...
则当A与B中有新元素出现时（设 A 中的a’及B中的 b’ ）， 若已知 a’ 有属性，就可得出 b’ 有属性，即
1）学习机理: 对学习机制的研究，即人类获取知识、技能和 抽象概念的天赋能力。
2）学习方法：在生物学习机理进行简化的基础上，用计算的 方法进行再现。
3）学习系统：根据特定任务的要求，建立相应的学习系统。
6
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
示例学习中，外部环境（教师）提供一组例子（正例和 反例），然后从这些特殊知识中归纳出适用于更大范围的 一般性知识，它将覆盖所有的正例并排除所有反例。
38
7.4.2 示例学习
1. 示例学习的学习模型
验证
示例空间
搜索
解释
形成知识
图7.7 示例学习的学习模型
知识库
39
7.4.2 示例学习
2. 形成知识的方法
P a Q b
32
7.4.1 归纳推理
4. 逆推理归纳：由结论成立推出前提以某种置信度成立。
一般模式： （1）若 H 为真时，则H→ E必为真或以置信度 cf1成立。 （2）观察到 E 成立或以置信度cf2成立。 （3）则 H 以某种置信度 ( cf ) 成立。
用公式表示 ： H E
cf1
E
cf2
31
7.4.1 归纳推理
3. 类比归纳
设： Aa1,a2, , Bb 1,b 2, 且 P a i Q b i i1 ,2 ,...
则当A与B中有新元素出现时（设 A 中的a’及B中的 b’ ）， 若已知 a’ 有属性，就可得出 b’ 有属性，即
1）学习机理: 对学习机制的研究，即人类获取知识、技能和 抽象概念的天赋能力。
2）学习方法：在生物学习机理进行简化的基础上，用计算的 方法进行再现。
3）学习系统：根据特定任务的要求，建立相应的学习系统。
6
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
示例学习中，外部环境（教师）提供一组例子（正例和 反例），然后从这些特殊知识中归纳出适用于更大范围的 一般性知识，它将覆盖所有的正例并排除所有反例。
38
7.4.2 示例学习
1. 示例学习的学习模型
验证
示例空间
搜索
解释
形成知识
图7.7 示例学习的学习模型
知识库
39
7.4.2 示例学习
2. 形成知识的方法
P a Q b
32
7.4.1 归纳推理
4. 逆推理归纳：由结论成立推出前提以某种置信度成立。
一般模式： （1）若 H 为真时，则H→ E必为真或以置信度 cf1成立。 （2）观察到 E 成立或以置信度cf2成立。 （3）则 H 以某种置信度 ( cf ) 成立。
用公式表示 ： H E
cf1
E
cf2
《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
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学习方式：
监督学习 非监督学习 半监督学习
算法分类
经典算法分类：
功能分类：
算法分类
如何选择合适的算法：
算法选择
如何使用算法：
算法选择
机器学习常用的工具：
R语言
• linux版和windows版 • 强大的算法包 • 可移植性比较好
Matlab
• windows版比较强大，可移植性是个问题 • 版本问题比较严重
引言
不同类型应用场景：
回归： 预测鲍鱼的年龄 随着时间波动的股票价格
算法分类
不同类型应用场景：
分类：
电影题材归类 垃圾邮件
算法分类
不同类型应用场景：
聚类 对地图上的点进行聚类 人脸识别
算法分类
不同类型应用场景：
关联分析 啤酒和尿布 Twitter源共现词
算法分类
经典算法分类：
Python
• Numpy、statsmodels、scripy-learn、pandas
spark
• 分布式框架 • mllib
工具的使用
看懂一个例子开始； 算法的重试； 参数的选择； 没有最好，只有更好。 推荐书目：
《机器学习》（周志华） 《R语言初学者指南》 《机器学习实战》
建议
机器学习基础
什么是机器学习？
让机器“学习”的技术 指令工作－>数据工作
例子：
约会
机器学习方法：
利用已有的数据(经验)， 得出了某种模型(迟到的规律) 并利用此模型预测未来(是否迟到)
引言Hale Waihona Puke 机器学习的定义：例子：
房价：
房价＝面积＊a＋b
关键概念：
训练 模型 预测 训练集和测试集
引言
机器学习的定义：
广义：
一种能够赋予机器学习的能力 以此让它完成直接编程 无法完成的功能的方法。
实践：
一种通过利用数据， 训练出模型，然后使用 模型预测的一种方法。
引言
机器学习的范围：
模式识别＝机器学习 数据挖掘＝机器学习＋数据库 统计学习和机器学习 计算机视觉＝图像处理＋机器学习 语音识别＝语音处理＋机器学习 自然语言处理＝文本处理＋机器学习
监督学习 非监督学习 半监督学习
算法分类
经典算法分类：
功能分类：
算法分类
如何选择合适的算法：
算法选择
如何使用算法：
算法选择
机器学习常用的工具：
R语言
• linux版和windows版 • 强大的算法包 • 可移植性比较好
Matlab
• windows版比较强大，可移植性是个问题 • 版本问题比较严重
引言
不同类型应用场景：
回归： 预测鲍鱼的年龄 随着时间波动的股票价格
算法分类
不同类型应用场景：
分类：
电影题材归类 垃圾邮件
算法分类
不同类型应用场景：
聚类 对地图上的点进行聚类 人脸识别
算法分类
不同类型应用场景：
关联分析 啤酒和尿布 Twitter源共现词
算法分类
经典算法分类：
Python
• Numpy、statsmodels、scripy-learn、pandas
spark
• 分布式框架 • mllib
工具的使用
看懂一个例子开始； 算法的重试； 参数的选择； 没有最好，只有更好。 推荐书目：
《机器学习》（周志华） 《R语言初学者指南》 《机器学习实战》
建议
机器学习基础
什么是机器学习？
让机器“学习”的技术 指令工作－>数据工作
例子：
约会
机器学习方法：
利用已有的数据(经验)， 得出了某种模型(迟到的规律) 并利用此模型预测未来(是否迟到)
引言Hale Waihona Puke 机器学习的定义：例子：
房价：
房价＝面积＊a＋b
关键概念：
训练 模型 预测 训练集和测试集
引言
机器学习的定义：
广义：
一种能够赋予机器学习的能力 以此让它完成直接编程 无法完成的功能的方法。
实践：
一种通过利用数据， 训练出模型，然后使用 模型预测的一种方法。
引言
机器学习的范围：
模式识别＝机器学习 数据挖掘＝机器学习＋数据库 统计学习和机器学习 计算机视觉＝图像处理＋机器学习 语音识别＝语音处理＋机器学习 自然语言处理＝文本处理＋机器学习