boost-机器学习与深度学习入门-黄海广博士整理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。
机器学习与深度学习算法应用案例培训ppt与研究 (2)
层次聚类 通过构建层次结构来对数据进行聚类 ，根据距离度量将数据点逐层合并为 更大的聚类。
强化学习算法
Q-学习
通过迭代更新Q值表来学习最优策略，Q值表记录了每个状态下采取每个行动 的预期回报。
深度强化学习
结合深度学习与强化学习的算法，使用神经网络来近似状态值函数或策略函数 ，以处理大规模状态空间和动作空间的问题。
随着人工智能技术的广泛应用，隐私保护成为越来越重 要的伦理问题。在算法应用中，应尊重用户隐私，避免 未经授权的数据收集和使用。
03
02
公平性
人工智能算法应避免产生不公平的结果，特别是对于弱 势群体。在算法设计过程中，应充分考虑公平性，确保 所有人都能平等地受益于人工智能技术。
透明度
算法的决策过程应保持透明，以便人们能够理解算法是 如何做出决策的。提高算法的透明度有助于增强人们对 人工智能的信任，并减少误解和偏见。
04
机器学习与深度学习的研究进 展
算法改进与创新
集成学习
通过将多个弱学习器组 合成一个强学习器来提 高预测精度。
深度神经网络
通过增加网络层数和节 点数来提高模型的表达 能力。
强化学习
通过与环境的交互来学 习最优策略。
生成对抗网络
通过生成器和判别器的 对抗来生成新的数据样 本。
数据集的扩展与优化
数据集的多样性和规 模
增加数据集的多样性和规模可以提高模型的
泛化能力。
数据增强
数据预处理
对数据进行清洗、归一化、特征选择等操作 ，以提高模型的训练效果。
通过增加数据样本的变种来提高模型的泛化 能力。
02
01
数据隐私保护
在数据采集和使用过程中，保护用户隐私和 数据安全。
强化学习算法
Q-学习
通过迭代更新Q值表来学习最优策略，Q值表记录了每个状态下采取每个行动 的预期回报。
深度强化学习
结合深度学习与强化学习的算法，使用神经网络来近似状态值函数或策略函数 ，以处理大规模状态空间和动作空间的问题。
随着人工智能技术的广泛应用，隐私保护成为越来越重 要的伦理问题。在算法应用中，应尊重用户隐私，避免 未经授权的数据收集和使用。
03
02
公平性
人工智能算法应避免产生不公平的结果，特别是对于弱 势群体。在算法设计过程中，应充分考虑公平性，确保 所有人都能平等地受益于人工智能技术。
透明度
算法的决策过程应保持透明，以便人们能够理解算法是 如何做出决策的。提高算法的透明度有助于增强人们对 人工智能的信任，并减少误解和偏见。
04
机器学习与深度学习的研究进 展
算法改进与创新
集成学习
通过将多个弱学习器组 合成一个强学习器来提 高预测精度。
深度神经网络
通过增加网络层数和节 点数来提高模型的表达 能力。
强化学习
通过与环境的交互来学 习最优策略。
生成对抗网络
通过生成器和判别器的 对抗来生成新的数据样 本。
数据集的扩展与优化
数据集的多样性和规 模
增加数据集的多样性和规模可以提高模型的
泛化能力。
数据增强
数据预处理
对数据进行清洗、归一化、特征选择等操作 ，以提高模型的训练效果。
通过增加数据样本的变种来提高模型的泛化 能力。
02
01
数据隐私保护
在数据采集和使用过程中，保护用户隐私和 数据安全。
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。
机器学习精选ppt精选全文
人工神经网络
人工神经网络
1 生物神经元及人工神经元的组成2 人工神经网络的模型 2 .1 人工神经元的模型 2 .2 常用的激活转移函数 2 .3 MP模型神经元
1、生物神经元及人工神经元的组成
神经元也称神经细胞，它是生物神经系统的最基本单元，它和人体中其他细胞的关键区别在于具有产生、处理和传递信号的功能。每个神经元都包括三个主要部分：细胞体、树突和轴突，见图5（a）。
5
监督学习
决策树（简单问题）人工神经网络（大量样本）支持向量机（小样本）
决策树学习
决策树学习 1．什么是决策树 决策树(decision tree)也称判定树，它是由对象的若干属性、属性值和有关决策组成的一棵树。其中的节点为属性（一般为语言变量），分枝为相应的属性值（一般为语言值）。从同一节点出发的各个分枝之间是逻辑“或”关系；根节点为对象的某一个属性；从根节点到每一个叶子节点的所有节点和边，按顺序串连成一条分枝路径，位于同一条分枝路径上的各个“属性-值”对之间是逻辑“与”关系，叶子节点为这个与关系的对应结果，即决策。例如图1就是一棵决策树。其中，A, B, C代表属性，ai, bj, ck代表属性值，dl代表对应的决策。处于同一层的属性（如图中的B, C）可能相同，也可能不相同，所有叶子节点（如图中的dl ，l=1,2,…, 6）所表示的决策中也可能有相同者。
由图1不难看出，一棵决策树上从根节点到每一个叶子节点的分枝路径上的诸“属性-值”对和对应叶子节点的决策，刚好就构成一个产生式规则：诸“属性-值”对的合取构成规则的前提，叶子节点的决策就是规则的结论。例如，图1中从根节点A到叶子节点d2的这一条分枝路径就构成规则：(A= a1)∧(B = b2) => d2而不同分枝路径所表示的规则之间为析取关系。
人工神经网络
1 生物神经元及人工神经元的组成2 人工神经网络的模型 2 .1 人工神经元的模型 2 .2 常用的激活转移函数 2 .3 MP模型神经元
1、生物神经元及人工神经元的组成
神经元也称神经细胞，它是生物神经系统的最基本单元，它和人体中其他细胞的关键区别在于具有产生、处理和传递信号的功能。每个神经元都包括三个主要部分：细胞体、树突和轴突，见图5（a）。
5
监督学习
决策树（简单问题）人工神经网络（大量样本）支持向量机（小样本）
决策树学习
决策树学习 1．什么是决策树 决策树(decision tree)也称判定树，它是由对象的若干属性、属性值和有关决策组成的一棵树。其中的节点为属性（一般为语言变量），分枝为相应的属性值（一般为语言值）。从同一节点出发的各个分枝之间是逻辑“或”关系；根节点为对象的某一个属性；从根节点到每一个叶子节点的所有节点和边，按顺序串连成一条分枝路径，位于同一条分枝路径上的各个“属性-值”对之间是逻辑“与”关系，叶子节点为这个与关系的对应结果，即决策。例如图1就是一棵决策树。其中，A, B, C代表属性，ai, bj, ck代表属性值，dl代表对应的决策。处于同一层的属性（如图中的B, C）可能相同，也可能不相同，所有叶子节点（如图中的dl ，l=1,2,…, 6）所表示的决策中也可能有相同者。
由图1不难看出，一棵决策树上从根节点到每一个叶子节点的分枝路径上的诸“属性-值”对和对应叶子节点的决策，刚好就构成一个产生式规则：诸“属性-值”对的合取构成规则的前提，叶子节点的决策就是规则的结论。例如，图1中从根节点A到叶子节点d2的这一条分枝路径就构成规则：(A= a1)∧(B = b2) => d2而不同分枝路径所表示的规则之间为析取关系。
《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(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。
机器学习与深度学习的应用与实际操作的培训ppt
决策树
总结词
决策树是一种监督学习算法，用于分类和回归问题。
详细描述
决策树通过递归地将数据集划分为更小的子集来构建树结构。每个内部节点表 示一个特征的测试，每个分支代表一个测试结果，每个叶节点表示一个类标签 或一个数值预测。
支持向量机
总结词
支持向量机是一种分类和回归算法，它试图找到一个超平面以分隔两个类别的数 据点。
深度学习
深度学习是机器学习的一种，它 使用神经网络模型来模拟人类大 脑的工作方式，通过训练大量的 数据来提高模型的准确性。
机器学习与深度学习的关系
01
深度学习是机器学习的一个分支 ，它使用神经网络模型来处理复 杂的数据和问题，如图像、语音 和自然语言处理等。
02
深度学习的出现和发展，使得机 器学习的应用范围和性能得到了 极大的提升，成为了人工智能领 域的重要支柱。
Keras框架基础
总结词
Keras是一个基于Python的高级神经网络API，适合快速 原型设计和开发。
详细描述
Keras是一个用户友好、模块化的神经网络库，能够运行 在TensorFlow等后端框架之上。通过Keras，用户可以 方便地构建各种神经网络模型，而无需深入了解底层细 节。Keras提供了丰富的模型构建工具和灵活的API，使 得神经网络的开发和训练变得简单高效。
推荐系统
深度学习可以用于构建推荐系 统，根据用户的历史行为和偏 好，为其推荐感兴趣的内容或
产品。
02
机器学习与深度学习基础
线性回归
总结词
线性回归是一种通过找到最佳拟合直 线来预测连续值的方法。
详细描述
线性回归通过最小化预测值与实际值 之间的平方误差来找到最佳拟合直线 。它通常用于预测连续值，如房价、 销售量等。
机器学习与深度学习的应用与实际操作的培训ppt
通过找到能够将不同类别 数据点最大化分隔的超平 面，解决二分类问题。
非监督学习算法与应用
K-均值聚类
通过将数据点分组为K个聚 类，使得同一聚类内的数 据点相互接近，不同聚类 间的数据点相互远离。
层次聚类
通过建立树状图来展示数 据点之间的层次关系，用 于找出数据点之间的相似 性和差异性。
主成分分析
通过将多个特征变量转化 为少数几个综合变量，降 低数据的维度，同时保留 其主要信息。
技术挑战与解决方案探讨
数据稀疏性与偏差
在某些领域，由于数据稀疏性和偏差，模型预测的准确性 可能会受到影响。解决方案包括采用迁移学习、合成数据 等技术。
计算资源限制
对于大规模数据集和复杂模型，计算资源可能成为瓶颈。 解决方案包括采用分布式计算、GPU加速等技术。
可解释性与透明度
深度学习模型往往缺乏可解释性和透明度，这可能导致信 任问题。解决方案包括采用可解释性技术和可视化工具。
强化学习算法与应用
Q-学习
通过建立一个Q表来记录每个状态下 采取不同行动所带来的奖励和惩罚， 从而选择最优行动。
Sarsa算法
Deep Q Network
将Q-学习与深度学习相结合，使用神 经网络来估计
与Q-学习类似，但使用了一个单独的 参数来更新Q值，而不是整个Q表。
着广泛的应用。
04
机器学习与深度学习的实际操作 培训
数据预处理与特征工程
数据清洗
去除异常值、缺失值和重复值，确保数据质量。
特征选择
选择与目标变量相关的特征，去除无关特征。
特征工程
对特征进行转换、归一化、标准化等操作，提高 模型性能。
模型训练与调优
模型选择
根据数据特点和问题类型选择合适的机器学习或深度学习模型。
非监督学习算法与应用
K-均值聚类
通过将数据点分组为K个聚 类，使得同一聚类内的数 据点相互接近，不同聚类 间的数据点相互远离。
层次聚类
通过建立树状图来展示数 据点之间的层次关系，用 于找出数据点之间的相似 性和差异性。
主成分分析
通过将多个特征变量转化 为少数几个综合变量，降 低数据的维度，同时保留 其主要信息。
技术挑战与解决方案探讨
数据稀疏性与偏差
在某些领域，由于数据稀疏性和偏差，模型预测的准确性 可能会受到影响。解决方案包括采用迁移学习、合成数据 等技术。
计算资源限制
对于大规模数据集和复杂模型，计算资源可能成为瓶颈。 解决方案包括采用分布式计算、GPU加速等技术。
可解释性与透明度
深度学习模型往往缺乏可解释性和透明度，这可能导致信 任问题。解决方案包括采用可解释性技术和可视化工具。
强化学习算法与应用
Q-学习
通过建立一个Q表来记录每个状态下 采取不同行动所带来的奖励和惩罚， 从而选择最优行动。
Sarsa算法
Deep Q Network
将Q-学习与深度学习相结合，使用神 经网络来估计
与Q-学习类似，但使用了一个单独的 参数来更新Q值，而不是整个Q表。
着广泛的应用。
04
机器学习与深度学习的实际操作 培训
数据预处理与特征工程
数据清洗
去除异常值、缺失值和重复值，确保数据质量。
特征选择
选择与目标变量相关的特征，去除无关特征。
特征工程
对特征进行转换、归一化、标准化等操作，提高 模型性能。
模型训练与调优
模型选择
根据数据特点和问题类型选择合适的机器学习或深度学习模型。
深度学习基础PPT幻灯片课件
深度学习与浅层学习的区别
强调了模型结构的深度，通常有5-10多层的隐层节点；
明确突出了特征学习的重要性，通过逐层特征变换，将 样本在原空间的特征表示变换到一个新特征空间，从而 使分类或预测更加容易。与人工规则构造特征的方法相 比，利用大数据来学习特征，更能够刻画数据的丰富内 在信息。
2023/10/14
2023/10/14
6
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。
Categorical judgments, decision making
2023/10/14
23
经典例子：文字识别系统LeNet-5
INPUT 32x32
C3: f . maps
C1: feature maps 6@28x28
S 2: f . maps
6@14x14
16@10x10 S4:f.maps
16@5x5
C5: layer F6: laver OUTPUT
120
2023/10/14
5
深度学习
自2006年，深度学习（Deep Learning）已经成为机 器学习研究中的一个新兴领域，通常也被叫做深层结 构学习或分层学习。其动机在于建立、模拟人脑进行 分析学习的神经网络，它模拟人脑的机制来解释数据， 例如图像，声音和文本，深度学习是无监督学习的一 种。
深度学习的概念源于人工神经网络的研究，含多隐层 的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过 组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特 征，已发现数据的分布式特征表示。
强调了模型结构的深度，通常有5-10多层的隐层节点；
明确突出了特征学习的重要性，通过逐层特征变换，将 样本在原空间的特征表示变换到一个新特征空间，从而 使分类或预测更加容易。与人工规则构造特征的方法相 比，利用大数据来学习特征，更能够刻画数据的丰富内 在信息。
2023/10/14
2023/10/14
6
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。
Categorical judgments, decision making
2023/10/14
23
经典例子：文字识别系统LeNet-5
INPUT 32x32
C3: f . maps
C1: feature maps 6@28x28
S 2: f . maps
6@14x14
16@10x10 S4:f.maps
16@5x5
C5: layer F6: laver OUTPUT
120
2023/10/14
5
深度学习
自2006年，深度学习（Deep Learning）已经成为机 器学习研究中的一个新兴领域，通常也被叫做深层结 构学习或分层学习。其动机在于建立、模拟人脑进行 分析学习的神经网络，它模拟人脑的机制来解释数据， 例如图像，声音和文本，深度学习是无监督学习的一 种。
深度学习的概念源于人工神经网络的研究，含多隐层 的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过 组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特 征，已发现数据的分布式特征表示。
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)
2023机器学习与深度学习算法应用培训教案pptppt与案例研究
文本分类、情感分析等任务中RNN模型设计
文本分类任务
在文本分类任务中，RNN可以用于提取文本特征并进行分类。通常将文本转换为词向量序列作为RNN的输入，通过 RNN对序列进行建模，最终得到文本的表示向量，再将其输入到分类器中进行分类。
情感分析任务
情感分析是对文本情感倾向进行分类的任务。RNN可以用于捕捉文本中的情感信息，将文本转换为情感向量序列作 为RNN的输入，通过RNN对序列进行建模，最终得到文本的情感表示向量，再将其输入到分类器中进行情感分类。
案例：图像识别中数据增强技术应用
01
数据增强目的
通过对原始图像进行一系列变换，生成新的训练样本，提高模型泛化能
力。
02
常见数据增强方法
旋转、翻转、裁剪、色彩变换等。
03
应用案例
在图像分类任务中，使用数据增强技术可以显著提高模型准确率。例如
，对CIFAR-10数据集进行数据增强后，使用深度学习模型进行训练，
基于RNN的机器翻译模型通常采用循 环神经网络作为编码器和解码器。编 码器将源语言文本转换为向量表示， 解码器根据向量表示生成目标语言文 本。在训练过程中，模型通过最小化 预测目标语言文本与实际目标语言文 本之间的差距来学习翻译规则。
针对机器翻译模型的评估方法包括 BLEU、ROUGE等指标。为了提高模 型的性能，可以采用多种优化方法， 如使用更复杂的网络结构（如 Transformer）、增加训练数据量、 使用数据增强技术等。同时，针对特 定领域的机器翻译任务，还可以采用 领域适应技术来提高模型在该领域的 性能。
利用随机森林算法构建推荐系统，通过分析用户的历史行为、兴趣偏好等特征， 训练模型并生成个性化推荐。
GBDT在点击率预测中的应用
机器学习ppt课件
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。
决策树与随机森林
决策树
一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的判断条件，每 个分支代表一个可能的属性值，每个叶节点代表一个类别。
优化算法（如SGD、Adam、RMSprop等 ）及其超参数调整
05 强化学习与迁移 学习
强化学习基本原理
智能体（Agent）与环境（Environment）…
智能体通过执行动作（Action）改变环境状态（State），并获得环境反馈的奖励（ Reward）。
学习目标
最大化累积奖励，即找到最优策略（Policy）使得智能体在未来获得的奖励总和最大。
循环神经网络（RNN）
循环神经网络的基本原理 序列建模与语言模型
RNN的结构与变体（如 LSTM、GRU等）
RNN在自然语言处理领域 的应用
训练技巧与优化方法
01
激活函数的选择与比较
02
批归一化（Batch Normalization）
03
正则化方法（如L1、L2正则化、Dropout 等）
04
交叉验证
使用K折交叉验证等方法评估模型稳定性。
可视化展示
绘制ROC曲线、混淆矩阵等图表展示评估结果。
模型对比
将不同模型的结果进行对比分析，选择最优模型。
挑战与未来发展趋势
01
数据挑战
处理大规模、高维度、非结构化等 数据问题。
应用挑战
将机器学习技术应用到更多领域， 解决实际问题。
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。
决策树与随机森林
决策树
一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的判断条件，每 个分支代表一个可能的属性值，每个叶节点代表一个类别。
优化算法（如SGD、Adam、RMSprop等 ）及其超参数调整
05 强化学习与迁移 学习
强化学习基本原理
智能体（Agent）与环境（Environment）…
智能体通过执行动作（Action）改变环境状态（State），并获得环境反馈的奖励（ Reward）。
学习目标
最大化累积奖励，即找到最优策略（Policy）使得智能体在未来获得的奖励总和最大。
循环神经网络（RNN）
循环神经网络的基本原理 序列建模与语言模型
RNN的结构与变体（如 LSTM、GRU等）
RNN在自然语言处理领域 的应用
训练技巧与优化方法
01
激活函数的选择与比较
02
批归一化（Batch Normalization）
03
正则化方法（如L1、L2正则化、Dropout 等）
04
交叉验证
使用K折交叉验证等方法评估模型稳定性。
可视化展示
绘制ROC曲线、混淆矩阵等图表展示评估结果。
模型对比
将不同模型的结果进行对比分析，选择最优模型。
挑战与未来发展趋势
01
数据挑战
处理大规模、高维度、非结构化等 数据问题。
应用挑战
将机器学习技术应用到更多领域， 解决实际问题。
机器学习与深度学习算法应用案例含动画培训ppt与研究
应用案例展示
图像识别与分类
图像识别技术原理
图像分类任务介绍
应用案例展示：人 脸识别、物体检测 等
未来发展趋势与挑 战
语音识别与合成
语音识别技术：将语音转换为文字，实现语音交互 语音合成技术：将文字转换为语音，实现文本朗读 语音识别与合成在智能家居中的应用：通过语音控制智能家居设备，提高生活便利性 语音识别与合成在智能客服中的应用：提高客户服务效率和质量，提升客户满意度
研究趋势与挑战
研究热点与前沿技术
深度学习算法在自然语言处理 中的应用
深度学习算法在计算机视觉中 的应用
深度学习算法在语音识别中的 应用
深度学习算法在其他领域的应 用
面临的挑战与问题
数据隐私与安全：随着机器学习和深度学习应用的普及，数据隐私和安全问题日益突出
算法偏见与公平性：算法可能存在偏见和不公平性，对某些群体产生不利影响
学员对机器学习 与深度学习算法 应用案例培训的 反馈与评价
未来研究方向与 展望
个人学习体会与感悟
机器学习与深度学习算法应用案例培训的收获 对未来研究方向的展望 个人在研究过程中的成长与改变 对未来职业发展的思考与规划
对未来研究的期望与展望
算法性能的持续优化和改进
机器学习与深度学习算法在 更多领域的应用
部署与应用 * 将训练好的模型部署到生产环境中，实现自动化预测或分
05
类等功能 * 根据实际应用场景，对模型进行优化和调整，提高预测准确
性和效率
* 将训练好的模型部署到生产环境中，实现自动化预测或分类等功能
* 根据实际应用场景，对模型进行优化和调整，提高预测准确性和效率
02
特征工程 * 根据业务需求和数据特点，选择合适的特征 * 对特征进行变 换、降维等处理，提高模型的训练效率和准确性
《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。
《机器学习与深度学习》PPT课件讲义
训练神经元网络 -- Back Propagation
梯度下降迭代算法
输出层误差： δki 隐含层误差： smi
BP 算法
初始化参数 θ 两阶段算法： Two-Pass
前向 Forward-Pass： 给定参数，计算输出值 后向 Backward-Pass: 计算输出层误差， 计算隐含层误差，更新
• 一个BN 是一个由随机变量 组成的有向非循环图
• 一部分变量为可观察已知 变量
• 如何由已知变量推断出非 观察变量的状态
• 调整变量之间连接的参数 优化：最大可能重新生成 观察变量
可信任， 信任什么？
随机的二元单元
(Bernoulli variables)
• 隐含层的神经元的状态 为0或1
• 该神经元激活的概率为 输入层加权和的 sigmoid 函数
什么为最佳匹配？
参数估计方法一： 最小化误差平方和
机器学习背景
RSS()
0
正则化 L2 (Ridge) Regularization
限制参数的大小 ， 以避免过拟合
正则化 L1 Regularization (Lasso)
| j | j1...p
No closed form for β 限制参数的大小 ， 以避免过拟合
➢ Still Perceptron ➢ 一个特殊的单隐含层网络 ➢ 每个训练案例用于构造一个
特征，该特征用于测量改训 练案例和测试案例的距离 ➢ SVM训练选择自由特征集以 及特征的权重 ➢ 1990-2010 很多让放弃NN, 选择 SVM
深层信任网络（Deep Belief Net，DBN) 是 部分解决了以上问题的神经元网络
小结一个基础的DBN网络
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特征增益的均值 特征分裂时的平均覆盖样本数
线性特征生成
new_feature= model.apply(X_train)
大学
谢谢！
x<4.5
8.95
x<3.5
6.83Βιβλιοθήκη x<2.56.56
5.63
5.82
机器学习基础-Gradient boosting Tree
损失函数的负梯度在当前模型的 值作为提升树的残差的近似值来 拟合回归树
机器学习基础-Gradient boosting Tree
机器学习基础-XGBoost
机器学习基础-XGBoost
机器学习基础-集成学习
Stacking
将训练好的所有基模型对训 练基进行预测，第j个基模型 对第i个训练样本的预测值将 作为新的训练集中第i个样本 的第j个特征值，最后基于新 的训练集进行训练。同理， 预测的过程也要先经过所有 基模型的预测形成新的测试 集，最后再对测试集进行预 测。
机器学习基础-Boosting Tree
C为常数，J为叶子节点
机器学习基础-Boosting Tree
前向分步算法：
机器学习基础-Boosting Tree
机器学习基础-Boosting Tree
s
1.5 2.5 3.5 4.5 5.5 6.5 7.5 8.5 9.5
m(s) 15.72 12.07 8.36 5.78 3.91 1.93 8.01 11.73 15.74
xx研究院
机器学习与深度学习入门
黄海广
2019年6月
机器学习基础-决策树
帅
能
长相
不帅
家庭背景
好
不好
能
人品
好
不好
上进心
有
能
不能
无
不能
机器学习基础-决策树
150个鸢尾花样本进行分类，特征为花萼的 长度和宽度
粗垂直线表示根节点的决策边界（深度0）：花瓣长度= 2.45厘米 。由于左侧区域是纯净的（仅Iris-Setosa），因此无法进一步拆分 。 •然而，右侧区域是不纯的，因此深度为1的右侧节点将其分割成花 瓣宽度= 1.75厘米（由虚线表示）。由于max_depth设置为2，因 此决策树会在那里停止。 •但是，如果将max_depth设置为3，那么两个深度为2的节点将各 自添加另一个决策边界（由点虚线表示）。
机器学习基础-Boosting Tree
x<6.5
6.24
8.91
x<3.5
-0.52
0.22
x<6.5
x<3.5
8.91
5.72
6.46
机器学习基础-Boosting Tree
x<6.5
0.15
-0.22
x<4.5
-0.16
0.11
x<6.5
0.07
-0.11
x<2.5
-0.15
0.04
x<6.5
是
1,2,5,6,7,15
否
机器学习基础-集成学习
Bagging
从训练集中进行子抽样组成每个基模型所需要的子训练集，对所有基模型 预测的结果进行综合产生最终的预测结果：
机器学习基础-集成学习
Boosting
训练过程为阶梯状，基 模型按次序一一进行训 练（实现上可以做到并 行），基模型的训练集 按照某种策略每次都进 行一定的转化。对所有 基模型预测的结果进行 线性综合产生最终的预 测结果：
机器学习基础-决策树
信息熵
条件熵 ID3 信息增益 C45 信息增益率
A是特征，i是特征取值
CART 基尼指数 基尼指数Gini(D,A)表示经过A=a分割后集合D的不确定性。
机器学习基础-CART
有 4,8,9,10,11,12
是
房子
无 1,2,3,5,6,7,13,14,15
工作
3,13,14
机器学习基础-XGBoost
1,2,3 4,5,6
7,8,9
机器学习基础-XGBoost
机器学习基础-XGBoost
分数越小，代表这个树的结构越好
为什么要推导？ 为什么要二阶泰勒展开？
机器学习基础-XGBoost
XGBOOST 与特征
特征重要性评估 model.get_fscore() 特征作为分裂节点的次数
线性特征生成
new_feature= model.apply(X_train)
大学
谢谢！
x<4.5
8.95
x<3.5
6.83Βιβλιοθήκη x<2.56.56
5.63
5.82
机器学习基础-Gradient boosting Tree
损失函数的负梯度在当前模型的 值作为提升树的残差的近似值来 拟合回归树
机器学习基础-Gradient boosting Tree
机器学习基础-XGBoost
机器学习基础-XGBoost
机器学习基础-集成学习
Stacking
将训练好的所有基模型对训 练基进行预测，第j个基模型 对第i个训练样本的预测值将 作为新的训练集中第i个样本 的第j个特征值，最后基于新 的训练集进行训练。同理， 预测的过程也要先经过所有 基模型的预测形成新的测试 集，最后再对测试集进行预 测。
机器学习基础-Boosting Tree
C为常数，J为叶子节点
机器学习基础-Boosting Tree
前向分步算法：
机器学习基础-Boosting Tree
机器学习基础-Boosting Tree
s
1.5 2.5 3.5 4.5 5.5 6.5 7.5 8.5 9.5
m(s) 15.72 12.07 8.36 5.78 3.91 1.93 8.01 11.73 15.74
xx研究院
机器学习与深度学习入门
黄海广
2019年6月
机器学习基础-决策树
帅
能
长相
不帅
家庭背景
好
不好
能
人品
好
不好
上进心
有
能
不能
无
不能
机器学习基础-决策树
150个鸢尾花样本进行分类，特征为花萼的 长度和宽度
粗垂直线表示根节点的决策边界（深度0）：花瓣长度= 2.45厘米 。由于左侧区域是纯净的（仅Iris-Setosa），因此无法进一步拆分 。 •然而，右侧区域是不纯的，因此深度为1的右侧节点将其分割成花 瓣宽度= 1.75厘米（由虚线表示）。由于max_depth设置为2，因 此决策树会在那里停止。 •但是，如果将max_depth设置为3，那么两个深度为2的节点将各 自添加另一个决策边界（由点虚线表示）。
机器学习基础-Boosting Tree
x<6.5
6.24
8.91
x<3.5
-0.52
0.22
x<6.5
x<3.5
8.91
5.72
6.46
机器学习基础-Boosting Tree
x<6.5
0.15
-0.22
x<4.5
-0.16
0.11
x<6.5
0.07
-0.11
x<2.5
-0.15
0.04
x<6.5
是
1,2,5,6,7,15
否
机器学习基础-集成学习
Bagging
从训练集中进行子抽样组成每个基模型所需要的子训练集，对所有基模型 预测的结果进行综合产生最终的预测结果：
机器学习基础-集成学习
Boosting
训练过程为阶梯状，基 模型按次序一一进行训 练（实现上可以做到并 行），基模型的训练集 按照某种策略每次都进 行一定的转化。对所有 基模型预测的结果进行 线性综合产生最终的预 测结果：
机器学习基础-决策树
信息熵
条件熵 ID3 信息增益 C45 信息增益率
A是特征，i是特征取值
CART 基尼指数 基尼指数Gini(D,A)表示经过A=a分割后集合D的不确定性。
机器学习基础-CART
有 4,8,9,10,11,12
是
房子
无 1,2,3,5,6,7,13,14,15
工作
3,13,14
机器学习基础-XGBoost
1,2,3 4,5,6
7,8,9
机器学习基础-XGBoost
机器学习基础-XGBoost
分数越小，代表这个树的结构越好
为什么要推导？ 为什么要二阶泰勒展开？
机器学习基础-XGBoost
XGBOOST 与特征
特征重要性评估 model.get_fscore() 特征作为分裂节点的次数