机器学习课件.pdf
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。
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
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眼见为实
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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
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ppt课件
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。
机器学习课件
机器学习课件一、引言二、机器学习概述1.定义机器学习是一门研究如何使计算机系统利用数据进行学习、推理和决策的科学。
它主要关注从数据中自动发现模式、提取特征和构建模型，以便对未知数据进行预测和分类。
2.发展历程机器学习的发展可以追溯到20世纪50年代，经历了符号主义、连接主义和行为主义等多个阶段。
近年来，随着大数据、云计算和深度学习等技术的突破，机器学习取得了显著进展，并在许多领域取得了广泛应用。
3.应用领域机器学习在许多领域都取得了显著成果，如计算机视觉、自然语言处理、语音识别、生物信息学、金融科技等。
这些应用不仅为人们的生活带来了便利，还为各行各业提供了强大的技术支持。
三、机器学习的主要方法1.监督学习监督学习是一种通过输入数据和对应的标签来训练模型的方法。
在训练过程中，模型会不断调整参数，使得预测结果与实际标签尽可能接近。
监督学习主要包括分类和回归两大任务。
2.无监督学习无监督学习是指在没有标签的数据中寻找潜在模式和结构的方法。
它主要包括聚类、降维和关联规则挖掘等任务。
无监督学习在很多实际应用中具有重要意义，如社交网络分析、基因表达数据分析等。
3.半监督学习半监督学习介于监督学习和无监督学习之间，它利用少量标注数据和大量未标注数据来训练模型。
半监督学习在很多实际场景中具有广泛应用，如文本分类、图像标注等。
4.强化学习强化学习是一种通过与环境互动来学习最优策略的方法。
在强化学习中，智能体（Agent）根据当前状态采取行动，并根据行动结果来调整策略。
强化学习在很多复杂决策任务中具有优势，如自动驾驶、游戏对战等。
四、机器学习的应用案例1.计算机视觉计算机视觉是机器学习的重要应用领域之一。
通过深度学习技术，计算机视觉在图像识别、目标检测、人脸识别等方面取得了显著成果。
例如，人脸识别技术在安防、金融、医疗等领域具有广泛应用。
2.自然语言处理自然语言处理（NLP）是利用机器学习技术对自然语言文本进行理解、和翻译等任务的研究领域。
《机器学习简介》课件
THANKS
感谢观看
详细描述
K-近邻算法通过计算输入数据点与训练集中每个数据点之间的距离，然后选择距离最 近的k个数据点作为邻居。最后，它将输入数据点的类别或值分配为其邻居中最常见的
类ห้องสมุดไป่ตู้或值。
神经网络
总结词
神经网络是一种模拟人脑神经元网络的 机器学习算法，它通过训练来学习和识 别模式。
VS
详细描述
神经网络由多个神经元组成，每个神经元 接收输入信号并产生输出信号。通过调整 神经元之间的连接权重，神经网络能够学 习并识别复杂的模式和规律。
机器学习是人工智能的一个子集
机器学习是人工智能领域中的一个重 要分支，专注于从数据中自动学习和 提取知识，以解决各种实际问题。
机器学习的目标是使计算机系统能够 基于数据和经验自我优化和改进，而 不需要进行明确的编程。
机器学习是实现人工智能的一种方法
机器学习提供了一种方法，使计算机系统能够模拟人类的智能行为，通过学习和识别模式来实现决策 和预测。
决策树与随机森林
总结词
决策树和随机森林都是监督学习算法，用于分类和回归任务。它们通过构建树 状结构来做出预测。
详细描述
决策树通过递归地将数据集划分为更纯的子集来构建树结构。随机森林则是通 过构建多个决策树并将它们的预测结果聚合来提高预测精度和稳定性。
K-近邻算法
总结词
K-近邻算法是一种基于实例的学习算法，它根据输入数据点的k个最近邻居的类别或值 进行预测。
语音识别
总结词
语音识别技术利用机器学习算法将人类语音 转化为文字，实现语音输入、语音搜索等功 能。
《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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机器学习与python实践
讲师：裴得利
大纲
•机器学习概述
•监督学习与无监督学习，特征工程
•回归模型
•线性回归， Logistic 回归
•决策树类模型
•不同决策树模型，兼谈 Bagging, Boosting和Stacking思想•评价体系
•评价指标及其误区
机器学习概述
•常见分类
•监督学习
•给定数据集并知道其正确的输出，即有反馈
•回归（Regression）：特征输入→连续值输出
•分类（Classification）：特征输入→离散值输出•非监督学习
•给定数据集，不知道其正确的输出，无反馈
•聚类（Clustering）：输入一批样本数据→划分为若干簇
•关联分析：给定一批记录→记录中各项的关联关系
监督学习
•监督学习
•要素：特征，目标值，模型，数据集
•目标值 = 模型（特征 | 模型参数）
•模型训练
•由训练数据集获取最优模型参数 模型
•预测
•利用已有模型，对未知结果做出预测
•老司机的例子
•过往的经历（数据集），每条经历的描述（特征），人生经验（模型）
•成长（训练过程），教你做人（预测过程）
•老司机带你买二手车
•分类：这辆车是否值得买；回归：这辆车值多少钱
监督学习
•Bias – Variance tradeoff
•偏差 Bias
•预测值与真实值的平均偏差
•Bias过大：欠拟合 underfitting
•没有学习到特征值与目标值之间的偏差•方差 Variance
•同等大小数据集变动导致学习性能的波动
•Variance 过大：过拟合overfitting
•对训练集噪声过于敏感，泛化能力差
特征工程
•特征
•数据的预处理：将样本的属性转化为数据特征，刻画样本
•问题：描述那些方面，以及怎样描述
•特征工程
•时间戳处理
•分解成多维度如年、月、日、小时，区分场景
•如交通状况（天级别，小时级别），天气预测（月级别，季度级别）•类别属性处理
•误区：将类别属性转换成标量，误导模型（排序，平均）
•颜色属性：用 {1,2,3} 表示{红，绿，蓝}
特征工程
•特征工程
•类别属性处理
•one-hot 编码
•颜色属性 {红，绿，蓝} 用 { (1，0，0), (0，1，0), (0，0，1) }表示
class sklearn.preprocessing.OneHotEncoder(n_values='auto', categorical_features='all',
dtype=<type 'numpy.float64'>, sparse=True, handle_unknown='error')
•Hash编码
•近似 one-hot编码，对特征的每一种取值做hash
•缺点
•维数爆炸：个性化特征，userid，广告id，商品id，几百万上千万维
代码演示 one-hot 编码。