机器学习-机器学习基本方法
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。
机器学习有哪些算法
机器学习有哪些算法机器学习是一种人工智能的分支，它通过让计算机系统自动学习和改进，从而提高其性能。
在机器学习中，有许多不同的算法可以用来训练模型并进行预测。
下面将介绍一些常见的机器学习算法。
1.监督学习算法监督学习是一种机器学习方法，其中模型从标记的训练数据中学习。
常见的监督学习算法包括：- 线性回归：用于预测连续值的算法，通过拟合数据点之间的线性关系来进行预测。
- 逻辑回归：用于预测二元分类问题的算法，通过将输入数据映射到一个概率范围内来进行预测。
- 决策树：用于预测分类和回归问题的算法，通过树状结构来表示决策规则。
- 支持向量机：用于分类和回归问题的算法，通过找到最佳的超平面来分隔不同类别的数据点。
2.无监督学习算法无监督学习是一种机器学习方法，其中模型从未标记的数据中学习。
常见的无监督学习算法包括：- K均值聚类：用于将数据点分成不同的簇的算法，通过最小化簇内的方差来确定簇的中心。
- 主成分分析：用于降维和数据可视化的算法，通过找到数据中的主要成分来减少数据的维度。
- 关联规则学习：用于发现数据中的关联规则的算法，通过分析数据中的频繁项集来找到规则。
3.强化学习算法强化学习是一种机器学习方法，其中模型通过与环境互动来学习。
常见的强化学习算法包括：- Q学习：用于解决马尔可夫决策过程的算法，通过学习最优策略来最大化长期奖励。
- 深度强化学习：结合深度学习和强化学习的算法，通过深度神经网络来学习价值函数。
总的来说，机器学习算法可以分为监督学习、无监督学习和强化学习三大类。
不同的算法适用于不同的问题和数据集，选择合适的算法对于模型的性能至关重要。
随着机器学习技术的不断发展，我们可以期待更多更高效的算法的出现，从而推动人工智能的发展。
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
机器学习方法
机器学习方法机器学习方法指的是使用计算机算法和统计模型来让机器或系统能够从数据中自动学习并改进性能的方法。
随着大数据时代的到来，机器学习方法在各个领域都得到了广泛的应用。
本文将介绍机器学习的基本概念、常用算法以及应用案例。
一、机器学习的基本概念机器学习是人工智能的一个分支，它致力于研究计算机如何模拟或实现人类的学习能力。
机器学习的核心任务是利用数据来训练模型，通过学习和优化算法，使模型能够在未知数据上具有良好的泛化能力。
在机器学习中，常见的概念包括训练集、测试集、特征、标签、模型和损失函数。
训练集是用于训练模型的数据集，测试集用于评估模型在未知数据上的性能。
特征是指用来描述数据的属性或特性，标签是需要预测或分类的目标变量。
模型则是用来对输入进行预测或分类的函数或算法。
机器学习的目标是使模型在训练集上的预测结果与真实标签尽可能接近，通过优化损失函数来实现模型的训练。
二、常用的机器学习算法1. 监督学习算法监督学习是一种利用带有标签的训练数据来训练模型的机器学习方法。
常见的监督学习算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机和神经网络。
这些算法可以用于回归问题（如预测销售额）和分类问题（如垃圾邮件过滤）。
2. 无监督学习算法无监督学习是一种通过对无标签的训练数据进行聚类或降维来学习数据结构的机器学习方法。
常见的无监督学习算法有聚类算法（如K-means算法）和降维算法（如主成分分析）。
3. 强化学习算法强化学习是一种通过与环境进行交互来学习如何做出最优决策的机器学习方法。
强化学习的核心是智能体、环境和奖励信号。
常见的强化学习算法包括Q-learning和深度强化学习算法。
三、机器学习方法的应用案例1. 图像识别与分类机器学习在图像识别与分类领域有着广泛的应用。
通过使用卷积神经网络等算法，可以让计算机自动识别和分类图像。
这在人脸识别、车牌识别和物体检测等方面具有重要的应用价值。
2. 自然语言处理机器学习方法在自然语言处理领域也得到了广泛的应用。
机器学习入门教程
机器学习入门教程机器学习是一门让计算机具备智能的领域，在今天的互联网和人工智能时代，机器学习已经越来越受到关注和重视。
因此，作为初学者，学习机器学习是非常重要的。
在本文中，将为大家提供一份机器学习入门教程，帮助初学者快速入门，掌握机器学习基础。
第一部分：了解机器学习在开始学习机器学习之前，我们需要了解机器学习的基本概念。
机器学习是通过学习数据，从数据中提取规律和模式，进而做出预测和决策的过程。
举个例子，我们可以用机器学习的方法来训练一台计算机，使其能够识别和分类数字图像。
在这个过程中，计算机学习了不同数字图像的特征，找到它们之间的相似性和差异性，并且能够自动分类新的数字图像。
机器学习是人工智能的一个重要分支，它的目标是使计算机具备智能。
机器学习的方法可以应用在许多领域，比如自然语言处理、图像识别、智能推荐等等。
目前，机器学习在商业和科学领域都得到了广泛的应用，并被认为是一个很有前途的领域。
第二部分：机器学习的基本模型了解了机器学习的基本概念之后，我们需要了解机器学习的基本模型。
机器学习的模型通常分为以下几类：监督学习、非监督学习和强化学习。
在监督学习中，我们需要为计算机提供一组带有标签的数据，计算机通过学习这些数据，并利用学到的规律对新的数据进行分类或预测。
常见的监督学习算法包括回归分析、决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
在非监督学习中，我们不提供标签信息，计算机需要自己找出数据中的规律和模式。
常见的非监督学习算法包括聚类分析、主成分分析、关联规则挖掘等。
在强化学习中，计算机需要通过学习一种行为策略，并根据环境的反馈来调整行为策略。
强化学习常用于机器人控制、游戏等领域。
第三部分：机器学习的基本步骤了解了机器学习的基本模型之后，我们需要了解机器学习的基本步骤。
机器学习的基本步骤包括数据预处理、特征提取、模型选择、训练和评估。
数据预处理是机器学习中非常关键的一步，它可以减少数据中的噪声和异常值，提高模型的准确性。
机器学习方法有哪些
机器学习方法有哪些数学基础有无数激情满满大步向前，誓要在机器学习领域有一番作为的同学，在看到公式的一刻突然就觉得自己狗带了。
是啊，机器学习之所以相对于其他开发工作，更有门槛的根本原因就是数学。
每一个算法，要在训练集上最大程度拟合同时又保证泛化能力，需要不断分析结果和数据，调优参数，这需要我们对数据分布和模型底层的数学原理有一定的理解。
所幸的是如果只是想合理应用机器学习，而不是做相关方向高精尖的research，需要的数学知识啃一啃还是基本能理解下来的。
至于更高深的部分，恩，博主非常愿意承认自己是『数学渣』。
基本所有常见机器学习算法需要的数学基础，都集中在微积分、线性代数和概率与统计当中。
下面我们先过一过知识重点，文章的后部分会介绍一些帮助学习和巩固这些知识的资料。
微积分微分的计算及其几何、物理含义，是机器学习中大多数算法的求解过程的核心。
比如算法中运用到梯度下降法、牛顿法等。
如果对其几何意义有充分的理解，就能理解“梯度下降是用平面来逼近局部，牛顿法是用曲面逼近局部”，能够更好地理解运用这样的方法。
凸优化和条件最优化的相关知识在算法中的应用随处可见，如果能有系统的学习将使得你对算法的认识达到一个新高度。
线性代数大多数机器学习的算法要应用起来，依赖于高效的计算，这种场景下，程序员GG们习惯的多层for循环通常就行不通了，而大多数的循环操作可转化成矩阵之间的乘法运算，这就和线性代数有莫大的关系了向量的内积运算更是随处可见。
矩阵乘法与分解在机器学习的主成分分析(PCA)和奇异值分解(SVD)等部分呈现刷屏状地出现。
概率与统计从广义来说，机器学习在做的很多事情，和统计层面数据分析和发掘隐藏的模式，是非常类似的。
极大似然思想、贝叶斯模型是理论基础，朴素贝叶斯(Na?veBayes)、语言模型(N-gram)、隐马尔科夫(HMM)、隐变量混合概率模型是他们的高级形态。
常见分布如高斯分布是混合高斯模型(GMM)等的基础。
17个机器学习的常用算法！
17个机器学习的常用算法！1. 监督式学习：在监督式学习下，输入数据被称为“训练数据”，每组训练数据有一个明确的标识或结果，如对防垃圾邮件系统中“垃圾邮件”“非垃圾邮件”，对手写数字识别中的“1“，”2“，”3“，”4“等。
在建立预测模型的时候，监督式学习建立一个学习过程，将预测结果与“训练数据”的实际结果进行比较，不断的调整预测模型，直到模型的预测结果达到一个预期的准确率。
监督式学习的常见应用场景如分类问题和回归问题。
常见算法有逻辑回归（Logistic Regression）和反向传递神经网络（Back Propagation Neural Network）2. 非监督式学习：在非监督式学习中，数据并不被特别标识，学习模型是为了推断出数据的一些内在结构。
常见的应用场景包括关联规则的学习以及聚类等。
常见算法包括Apriori算法以及k-Means算法。
3. 半监督式学习：在此学习方式下，输入数据部分被标识，部分没有被标识，这种学习模型可以用来进行预测，但是模型首先需要学习数据的内在结构以便合理的组织数据来进行预测。
应用场景包括分类和回归，算法包括一些对常用监督式学习算法的延伸，这些算法首先试图对未标识数据进行建模，在此基础上再对标识的数据进行预测。
如图论推理算法（Graph Inference）或者拉普拉斯支持向量机（Laplacian SVM.）等。
4. 强化学习：在这种学习模式下，输入数据作为对模型的反馈，不像监督模型那样，输入数据仅仅是作为一个检查模型对错的方式，在强化学习下，输入数据直接反馈到模型，模型必须对此立刻作出调整。
常见的应用场景包括动态系统以及机器人控制等。
常见算法包括Q-Learning以及时间差学习（Temporal difference learning）在企业数据应用的场景下，人们最常用的可能就是监督式学习和非监督式学习的模型。
在图像识别等领域，由于存在大量的非标识的数据和少量的可标识数据，目前半监督式学习是一个很热的话题。
机器学习的学习方法
机器学习的学习方法
机器学习的学习方法通常包括以下几个步骤：
1. 掌握数学基础：理解概率论、线性代数和微积分等数学知识，这些是机器学习的基础。
2. 学习统计学：掌握统计学的基本概念和方法，理解数据分布、假设检验、参数估计等统计概念，这对于理解机器学习算法非常重要。
3. 学习编程基础：掌握至少一种编程语言（如Python），学习编程基本概念和技巧，能够处理数据、编写简单的算法和模型。
4. 了解机器学习的基本概念：学习机器学习的基本概念，包括监督学习、无监督学习、强化学习等，以及常用的机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、神经网络等。
5. 学习常见的机器学习框架和工具：学习使用常见的机器学习框架和工具，如Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等，这些工具可以帮助你更方便地实现和应用机器学习算法。
6. 实践项目：在学习的过程中，进行一些实践项目，将理论知识应用到实际问题中，这样可以加深对机器学习算法的理解和掌握。
7. 深入学习和研究：随着对机器学习的掌握，可以进一步深入学习和研究相关领域的前沿知识，如深度学习、自然语言处理、计算机视觉等。
除了上述的学习方法，还可以参与在线课程、参加研讨会、阅读相关的学术论文和书籍等扩大知识面，加速学习的进程。
同时，不断实践、思考和讨论也是提高机器学习能力的重要方法。
机器学习基础教程
机器学习基础教程在当今信息时代，我们每天都会面临大量的数据，如何从这些数据中提取有用的信息并帮助我们做出更好的决策成为了我们所关注的焦点。
以往的人类从业经验或者现有理论构建的模型已经无法胜任这个任务，这便是机器学习技术的发展背景。
本文将为大家介绍机器学习的基础知识。
1、机器学习—什么是机器学习机器学习是人工智能的一个分支，是指通过对数据进行自动学习，让计算机拥有类人的学习能力的技术。
机器学习的主要任务是制订一种算法或模型，通过大量的数据训练，从而能够让计算机具有感知能力，从而得出需要的信息。
机器学习通常可以分为三个主要的部分：数据准备，训练模型以及预测。
2、机器学习—机器学习的分类机器学习可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习四个主要的分类。
- 监督学习：监督学习的核心思想是预测输出，它训练模型并通过测试数据验证模型的准确性。
它需要已标注的数据，即数据集要包含输入（自变量）和输出（因变量）的对应关系。
这些对应关系组成了一种模型，这个模型可以用于预测未来数据。
- 无监督学习：无监督学习则是在不需要标签的情况下自行学习。
无监督学习的分类不像监督学习那样规范，通常是通过聚类算法或非线性降维技术等先进的算法实现的。
- 半监督学习：半监督学习是监督学习和无监督学习的折衷方案，它利用无标注数据的学习能力增强监督学习算法的性能。
半监督学习算法的核心思路是让有标签数据和无标签数据一起参与算法的训练过程，从而提升模型的准确性- 强化学习：强化学习是通过收集数据和试错，以提高智能体在环境中的决策能力。
它的目标是设计一个具有学习能力的智能体，它可以感知到环境和状态，并通过在环境中采取行动，获得奖励和反馈来实现目标。
3、机器学习—如何进行机器学习机器学习通常的流程如下：（1）数据的准备：机器学习的第一步是数据准备。
在这一阶段，需要收集数据并对数据进行清洗和标注，使它们变得容易理解和分析。
（2）特征提取：在数据收集后，需要将数据转换为可以供算法使用的特征向量，通常可以使用特征提取技术将数据转换为数字形式。
机器学习的方法
机器学习的方法机器学习（Machine Learning）是一种以数据为基础，通过模式识别和计算统计等方法，使计算机能够自动学习和改进的人工智能技术。
它可以帮助计算机从大量数据中自动学习并泛化出规律和模式，进而实现预测、分类、聚类、识别等任务。
常见的机器学习方法包括监督学习（Supervised Learning）、无监督学习（Unsupervised Learning）和强化学习（Reinforcement Learning）等。
监督学习是一种通过已有的标签或结果来训练机器学习模型的方法。
它有两个主要的算法：分类（Classification）和回归（Regression）。
分类问题的目标是将数据分为不同的类别，如垃圾邮件分类、图像识别等；而回归问题则是预测一个连续值，如股票价格预测、房价预测等。
无监督学习是一种在没有标签或结果的情况下训练机器学习模型的方法。
它主要用于聚类（Clustering）和降维（Dimensionality Reduction）等任务。
聚类是将数据根据相似性进行分组，常用于市场细分、社交网络分析等；降维则是将高维数据转换为低维表示，以减少计算复杂度和提高可解释性。
强化学习是一种通过与环境进行交互来学习的方法。
它主要通过试错来学习最优的行为策略，常用于机器人控制、游戏智能等领域。
在强化学习中，智能体通过与环境进行交互获得奖励信号，不断调整策略以最大化累积奖励。
除了以上常见的方法，还有许多其他的机器学习技术，如决策树（Decision Tree）、支持向量机（Support Vector Machine）、神经网络（Neural Network）等。
这些方法各有优劣，可根据具体的问题和数据选择合适的方法进行建模和训练。
总而言之，机器学习是一种通过学习算法从数据中自动获取知识和规律的技术。
它在各个领域都有广泛的应用，如金融、医疗、交通、电子商务等。
随着数据量的增加和计算能力的提升，机器学习将在未来发展出更多更强大的方法，为人类带来更多的便利和效益。
机器学习该怎样入门
机器学习该怎么入门简单来说，入门就是数学基础+编程，也可以学一些简单的算法，看一些数据分析课程来提高数据处理能力等等。
一些高难的算法可以等到入门后摸索着去学习和理解，当然上来不建议直接读算法书，对于没有基础的小白来说简直就如天书一般。
首先，我认为最重要的就是学好数学，打好数学的基本功，这样看机器学习里面那样复杂的公式才不会觉得头疼，学起来才不会觉得吃力。
本科阶段是数学的我可以给大家来推荐一些我觉得有必要去学习的数学知识：总的来说，可以归纳为以下几方面的内容：1、微积分讲解之前先给大家介绍一下机器学习的概念，机器学习也被称为统计学习，是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对于数据进行预测与分析的一门学科（到这里可以看出概率统计的学习很重要了，在第三部分我会详细讲到）。
这个概念里面的构建模型，参加过数学建模比赛的伙伴们的应该会有所了解，模型的构建大多是依赖于函数体系。
微积分可以说是专门研究函数的一门学科，比如说一元函数里面的极限，导数，泰勒公式，级数，多元函数里面的二重积分，三重积分，曲线曲面积分等等，读到这里很多考研的小伙伴会发现这不就是我每天做的高等数学题吗？没错，微积分可以说是高等数学的一个非常重要的分支，机器学习里面所用到的数学知识基本上就是考研数学一二三的内容和难度了。
但是考研数学书更像是为考研考研而准备的一种应试类型的书，想学习更多理论知识的话我给大家推荐华东师范大学数学系编写的《数学分析》，里面对于知识点的讲解很全面很透彻。
这也是很多高校数学专业所用的书籍，下面上图：2、线性代数线性代数这一部分对于考研的朋友们来说就更不陌生了，高数线代不分家，那么在机器学习中，机器学习算法的输入输出结果往往是由向量和矩阵的形式构成，下图可以详细地看到：因此线性代数学的不好的话可能连结果都看不懂。
最起码要了解最基础的概念，线性代数在概率论中也有应用，比如协方差矩阵，在图论中和应用有图的邻接矩阵等等，这两部分在下文中也会讲到，可以说数学这一部分的学习联系十分紧密。
机器学习的方法
机器学习的方法
1. 决策树：决策树是一种直观的机器学习方法，通过建立决策树模型，能够根据样本输入的特征，做出决策或者预测结果。
2. 支持向量机(SVM)：支持向量机是一种基于向量空间模型的机器学习方法，用于分类和回归。
SVM将样本数据映射到高维特征空间中，求出其线性可分的超平面。
3. 神经网络：神经网络是一种模拟人脑神经活动情况的典型机器学习方法，它通过创建像人脑一样的神经网络来模拟真实的情况，以加强计算机的认知能力。
4. 朴素贝叶斯：朴素贝叶斯是一种基于概率模型的机器学习方法，它结合了各种特征信息来计算每个类别的概率，从而做出决策。
5. k-近邻算法：k-近邻算法是一种基于实例的机器学习方法，它采用测量不同样本之间距离的方法以确定目标实例的类别。
如何进行有效的机器学习
如何进行有效的机器学习机器学习是人工智能领域中的一个重要分支，通过对数据进行深入的学习，让计算机能够提取出规律和信息，从而实现自主地学习和判断。
但机器学习并非是一种简单的技术，只有经过有效的训练和优化，才能够实现最好的效果。
本文将介绍一些有效的机器学习方法，帮助读者更好地掌握这一技术，实现更好的应用效果。
一、建立准确的数据集机器学习的第一步就是建立准确并完整的数据集。
数据集中应该包含合适的特征项，即能够反映出样本数据特征的识别参数。
比如在图像分类问题中，特征项可以是图像的像素或者颜色信息；在语音识别问题中，特征项可以是声纹的频率或者色素等。
此外，还需要注意数据集的平衡性，让不同类别的数据分布尽量均匀，这样能够避免模型对其中某一类别过度拟合的问题。
二、选择合适的算法对于不同的任务，需要选择合适的算法进行学习和处理。
主流的机器学习算法可以分为监督学习、无监督学习和半监督学习三类。
其中，监督学习常常用于处理有标注数据，如分类、回归等任务；而无监督学习则是用于处理无标注数据，如聚类、降维等任务。
另外，半监督学习则是利用少量的标注数据和大量的无标注数据进行学习，来实现更好的预测效果。
三、模型选择与优化模型的选择和优化也是机器学习中重要的一环。
在模型选择过程中，需要根据任务的特点选择合适的模型，如支持向量机、神经网络等，同时还需要关注模型的拟合能力、泛化能力、可解释性等多个方面进行评估。
对于模型的优化，则需要根据不同的优化目标选择合适的优化策略，如随机梯度下降、遗传算法等，来寻找全局最优解。
四、交叉验证和特征选择当数据集和模型选择好后，还需要进行交叉验证和特征选择，来保证模型的优秀性。
交叉验证是一种常用的评估模型性能的方法，通过将数据集分为若干份，用其中一部分数据作为训练集，另一部分作为验证集，重复执行模型训练和验证的过程，最终汇总结果得到最终性能评估。
特征选择则是指在保持模型准确率的情况下，筛选出对分类或者预测有显著影响的特征项，避免数据冗余，提高模型的计算效率。
机器学习中常用的三种方法
机器学习中常⽤的三种⽅法机器学习中常⽤的三种⽅法⼀、总结⼀句话总结：> a、⼈⼯神经⽹络（Artificial Neural Network, ANN）> b、决策树算法：树中的每⼀个节点表⽰对象属性的判断条件，其分⽀表⽰符合节点条件的对象。
树的叶⼦节点表⽰对象所属的预测结果。
> c、⽀持向量机（support vector machine, SVM）：使特征空间上的间隔最⼤的线性分类器，其学习策略便是间隔最⼤化，最终可转化为⼀个凸⼆次规划问题的求解1、⼈⼯神经⽹络⽅法的⼀般应⽤步骤是什么？> 1、确定⽹络结构；> 2、采⽤有监督的⽅法训练⽹络参数；> 3、进⾏分类或者预测。
2、神经⽹络的学习算法中的反向传播（Back Propagation, BP）算法基本思想？> a、信号的正向传播：输⼊样本从输⼊层传⼊，经各隐层逐层处理后，传向输出层。
若输出层的实际输出与期望的输出不符，则转⼊误差的反向传播阶段。
> b、误差反向传播：将输出以某种形式通过隐层向输⼊层逐层反传，并将误差分摊给各层的所有单元，从⽽获得各层单元的误差信号，此误差信号即作为修正各单元权值的依据。
⼆、机器学习总结转⾃或参考：看见到洞见之引⼦（⼀）机器学习算法/s/blog_4006fd240102x05t.html什么是机器学习？机器学习（Machine Learning, ML）是⼈⼯智能的⼀个分⽀，是⼀类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。
同时，机器学习是⼀个涉及到多个领域的交叉学科，其涵盖范围包括了概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等学科。
⽬前，机器学习已⼴泛应⽤于数据挖掘、计算机视觉、⾃然语⾔处理、⽣物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信⽤卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语⾳和⼿写识别、战略游戏和机器⼈等领域。
机器学习的常⽤算法⼈⼯神经⽹络（Artificial Neural Network, ANN）神经⽹络是机器学习的⼀个分⽀，与之对应的是⽣物神经⽹络。
机器学习基础
评估模型的性能，进行优 化
部署模型到实际应用场景 中
定义评估指标 划分数据集 训练模型并测试 调整模型参数
机器学习的工具 和平台
NumPy：用于科学计算的基 础库，支持大规模多维数组 和矩阵计算
Pandas：提供数据清洗和 分析的功能，能够对数据执 行计算和转换
Matplotlib：用于绘制图表 和可视化数据的库，支持多 种绘图类型和格式
优势：跨平台性、可扩展性 和开放性
Te n s o r F l o w 介 绍
两者比较和差异
添加标题
添加标题
P y To r c h 介 绍
添加标题
添加标题
应用领域和优势
机器学习的挑战 和未来发展
数据收集中的偏见和噪声 数据标注的准确性和可靠性 数据集的多样性和泛化能力 数据隐私和安全问题
欠拟合：模型在训练数据和 未知数据上表现都不好
训练数据是机器学习算法的基础，通过对训练数据进行特征提取和学习，可以得到一个能够 预测新数据的模型。
模型是用来描述数据内在规律的数学模型，可以分为监督学习模型和非监督学习模型。
启蒙阶段：人工智能概念的形成，1950年代 产生阶段：机器学习概念的提出，1980年代 发展阶段：深度学习、神经网络的兴起，2000年代 成熟阶段：大数据、算法、计算能力的进步，2010年代至今
数据质量和完整性检查：确保数据的准确性和完整性，以避免模型出现偏 差和错误
数据标准化和归一化：将数据转换为统一的尺度，以便进行比较和分析
从数据中提取相 关特征
根据任务需求选 择相关特征
确定特征的表示 方法和转换方式
考虑特征之间的 交互和组合方式
根据数据和任务选择合适 的模型
对模型进行训练，调整参 数
机器学习的基本方法和应用场景
机器学习的基本方法和应用场景随着科技的不断进步和发展，机器学习已经成为各行各业的热门话题。
但是，什么是机器学习？机器学习是指人工智能的一个分支，通过计算机算法来使计算机自动学习、自动实现数据的分析和预测。
相对于传统的编程方法，机器学习更具有自适应性，能够通过分析已有的数据，自动生成模型，并对未知数据做出预测。
1. 机器学习的基本方法机器学习的基本方法可以分为以下几类：（1）监督学习：对于已经标注好的训练数据，机器学习会通过对这些数据进行分析，来建立一个自动的预测模型。
与未知数据的比对，这个模型就可以进行多种预测，例如分类、回归等等。
（2）无监督学习：与监督学习相比，无监督学习是指对于未标注的训练数据进行模型建立。
它能够根据数据特征，自动分类分群、异常检测、关联规则挖掘等。
（3）半监督学习：半监督学习结合了以上两种学习方法，对于部分已标注的数据进行了分类，还有大量未标注的数据可以通过这些已经分类的数据进行预测。
此方法可以通过少量的标注数据来减少模型的训练量，提升模型的准确率。
（4）增强学习：增强学习指的是机器通过不断的尝试和学习来实现自我提高。
机器会通过和环境进行互动并得到反馈来不断调整自己的行为，从而达到最优解。
2. 机器学习的应用场景机器学习的应用场景是非常广泛的，下面列举几个优秀的示例作为参考：（1）语音识别：通过语音识别技术，机器可以听到人在说什么并转化成可识别的文字。
如苹果公司近年来推出的 Siri，百度公司的度秘等，都是典型的语音识别应用。
（2）自然语言处理：自然语言处理是指将日常语言转化为计算机可处理的表示和结构。
例如机器翻译、文本分类、文本检索和自动摘要等都是自然语言处理的重要应用。
（3）计算机视觉：计算机视觉指的是通过图像处理技术来对图像内容进行识别、分类、分割和检测，如人脸识别、车牌识别、物体识别等。
（4）推荐系统：推荐系统是一种信息过滤系统，通过对用户行为数据的分析来推荐相关产品或服务给用户，如商场推销员推荐商品等。
了解机器学习的基本概念与算法
了解机器学习的基本概念与算法机器学习是人工智能的一个重要分支领域，它主要研究如何设计和实现能够自动学习的智能系统。
机器学习的核心思想是通过从数据中学习，使计算机能够逐渐改进性能，并逐步适应未知的情况。
在本文中，我们将介绍一些机器学习的基本概念和算法。
一、机器学习的类型机器学习可以分为三类：监督学习、非监督学习和半监督学习。
1.监督学习监督学习是一种从已标注数据中学习的方法。
这种方法用于预测标签变量。
标注数据是指数据中本身自带标签，例如邮件是否为垃圾邮件，股票在某个时刻的价格等等。
当给定一个新的样本时，监督学习算法可以通过特征来预测样本的标签。
监督学习包括回归和分类两种方式。
回归主要用于连续目标变量，如：房屋价格预测、销售额预测等；分类主要用于离散目标变量，如：图像分类、情感分类等。
2.非监督学习非监督学习是一种从未标注的数据中学习的方法。
这种学习方法主要用于聚类、异常检测和降维等问题。
可以将非监督学习看作是在数据中寻找潜在的模式或结构，而没有先验知识或标记。
聚类是非监督学习的一个主要任务，它将相似的数据样本聚集在一起，并将不相似的样本分离开。
在异常检测中，非监督学习可以通过检查与其他样本不同或违反某种模式的样本来识别异常点。
降维是将高维数据转移到低维空间的过程，可以用于可视化或关联数据。
3.半监督学习半监督学习是监督学习和非监督学习的组合。
半监督学习的目标是推广一些标记样本的结论，同时在未标记样本中做出更大的决策。
半监督学习由于结合了监督和非监督学习，所以通常非常有效，尤其是在大量未标记的数据时。
二、机器学习的算法1.决策树决策树是一种分层结构的树形图，由一组决策规则和每个规则附带的预测结果组成。
通常使用的是递归划分数据的方式，每次划分数据集时，目标变量取值越来越纯。
基于数据结构，决策树可以被分为分类树和回归树两个基本的类型。
2.支持向量机支持向量机（SVM）是一种二分类模型，通过寻找最优切分面来分离不同类别的样本。
10种机器学习算法介绍
线性回归
针对线性回归容易出现欠拟合的问题，采取局部加权线性回归。
在该算法中，赋予预测点附近每一个点以一定的权值，在这上面基于波长函数来进行普通的线
性回归.可以实现对临近点的精确拟合同时忽略那些距离较远的点的贡献，即近点的权值大，远 点的权值小，k为波长参数，控制了权值随距离下降的速度，越大下降的越快。
缺点：
(1) SVM算法对大规模训练样本难以实施
(2) 用SVM解决多分类问题存在困难
经典的支持向量机算法只给出了二类分类的算法，而在数据挖掘的实际应用中，一般要解决多类 的分类问题。
朴素贝叶斯
#Import Library from sklearn.naive_bayes import GaussianNB #Assumed you have, X (predictor) and Y (target) for training data set and x_test(predictor) of test_dataset # Create SVM classification object model = GaussianNB() # there is other distribution for multinomial classes like Bernoulli Naive Bayes, Refer link # Train the model using the training sets and check score model.fit(X, y) #Predict Output predicted= model.predict(x_test)
终止树
（1）节点达到完全纯性； （2）树的深度达到用户指定的深度； （3）节点中样本的个数少于用户指定的个数； （4） 异质性指标下降的最大幅度小于用户指定的幅度。
人工智能-7机器学习方法.ppt
从H中最特殊假设开始，然后在假设覆盖正例 失败时将其一般化
Find-S算法 1. 将h初始化为H中最特殊假设 2. 对每个正例x
对h的每个属性约束ai 如果x满足ai ,那么不做任何处理 否则 将h中ai替换为x满足的另一个更一般约束 3. 输出假设h
如“麻雀会飞”,“燕子会飞”等归纳“鸟会飞(鸵鸟不会飞)”.
归纳学习依赖于经验数据,因此又称为经验学习. 归纳学习的基本操作：泛化，例化；
泛化- 扩展一假设的语义信息，使其能包含更多的正 例，应用于更多的情况; 例化-用于限制概念描述的应用范围。
归纳学习方法
实例空间
选择例子 (例化)
规则空间
解释过程
单概念/多概念学习;
概念学习
许多机器学习涉及到从特殊训练样例中得到一 般概念。
概念，可被看作一个对象或事件集合，它是从 更大的集合中选取的子集，或在这个较大集合 中定义的布尔函数。
概念学习问题的定义
给定一个样例集合以及每个样例是否属于某个概念 的标注，怎样推断出该概念的一般定义。又称从样 例中逼近布尔函数。
假设的一般到特殊
考虑下面两个假设
h1=<sunny, ?, ?, Strong, ?, ?> h2=<Sunny, ?, ?, ?, ?, ?>
任何被h1划分为正例的实例都会被h2划分为正 例，因此h2比h1更一般(h1比h2更特殊)。
利用这个关系，无需列举所有假设，就能 在无限的假设空间中进行彻底的搜索
AirTemp Humidity
Warm
Normal
Warm
High
Cold
High
Warm Warm
机器学习方法有哪些
机器学习方法有哪些学习而不研究学习方法，那还不是完全意义上的学习。
以下就是小编要与大家分享的：机器学习方法，希望对大家的学习有帮助!机器学习方法最初的数据挖掘分类应用大多都是在这些方法及基于内存基础上所构造的算法。
目前数据挖掘方法都要求具有基于外存以处理大规模数据集合能力且具有可扩展能力。
下面对几种主要的分类方法做个简要介绍：(1)决策树决策树归纳是经典的分类算法。
它采用自顶向下递归的各个击破方式构造决策树。
树的每一个结点上使用信息增益度量选择测试属性。
可以从生成的决策树中提取规则。
(2) KNN法(K-Nearest Neighbor)KNN法即K最近邻法，最初由Cover和Hart于1968年提出的，是一个理论上比较成熟的方法。
该方法的思路非常简单直观：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。
该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。
KNN方法虽然从原理上也依赖于极限定理，但在类别决策时，只与极少量的相邻样本有关。
因此，采用这种方法可以较好地避免样本的不平衡问题。
另外，由于 KNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，KNN方法较其他方法更为适合。
该方法的不足之处是计算量较大，因为对每一个待分类的文本都要计算它到全体已知样本的距离，才能求得它的K个最近邻点。
目前常用的解决方法是事先对已知样本点进行剪辑，事先去除对分类作用不大的样本。
另外还有一种Reverse KNN法，能降低KNN算法的计算复杂度，提高分类的效率。
该算法比较适用于样本容量比较大的类域的自动分类，而那些样本容量较小的类域采用这种算法比较容易产生误分。
(3) SVM法SVM法即支持向量机(Support Vector Machine)法，由Vapnik 等人于1995年提出，具有相对优良的性能指标。
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统议计程基础
统议计程基础
• 估计参数的目的，是希望用较少的参数去描述数据的总体分布，前提是要 了解样本总体分布（如正态分布），这样就只需要估计其中参数的值。如 果无法确认总体分布，那就要采用非参数估计的方法
• 参数估计是统计推断的种基本形式， 分为点估计和区间估计两部分。其中 有多种方法，除了最基本的最小二乘法和极大似然法、贝叶斯估计、极大 后验估计，还有矩估计、一致最小方差无偏估计、最小风险估计、最小二 乘法、最小风险法和极小化极大熵法等
• 一些常见非线性模型
– 阶跃函数 – 分段函数 – 样条曲线 – 广义加性模型
高维数据降维
议主程成分分析
• 主成分分析是最常用的线性降维方法，它的目标是通过某种线性投影，将 高维的数据映射到低维的空间中，并期望在所投影的维度上数据的方差最 大，以此使用较少的维度，同时保留较多原数据的维度
• 尽可能如果把所有的点都映射到一起，那么几乎所有的区分信息都丢失了， 而如果映射后方差尽可能的大，那么数据点则会分散开来，特征更加明显。 PCA是丢失原始数据信息最少的一种线性降维方法，最接近原始数据
• 高维数据降维
– 主成分分析 – 线性判别分析 – 局部线性嵌入
章节结构
• 特征工程
– 特征构造 – 特征选择 – 特征提取
• 模型训练
– 模型训练常见术语 – 训练数据收集
• 可视化分析
– 可视化分析的作用 – 可视化分析方法 – 可视化分析常用工具 – 常见的可视化图表 – 可视化分析面临的挑战
• 均值、标准差、方差、协方差
– 均值描述的是样本集合的平均值 – 标准差描述是样本集合的各个样本点到均值的距离分布，描述的是样本集的分散程度 – 在机器学习中的方差就是估计值与其期望值的统计方差。如果进行多次重复验证的过程，就
会发现模型在训练集上的表现并不固定，会出现波动，这些波动越大，它的方差就越大 – 协方差主要用来度量两个随机变量关系，如果结果为正值，则说明两者是正相关的；结果为
• PCA算法目标是求出样本数据的协方差矩阵的特征值和特征向量，而协方差 矩阵的特征向量的方向就是PCA需要投影的方向。使样本数据向低维投影后， 能尽可能表征原始的数据。协方差矩阵可以用散布矩阵代替，协方差矩阵 乘以（n-1）就是散布矩阵，n为样本的数量。协方差矩阵和散布矩阵都是对 称矩阵，主对角线是各个随机变量（各个维度）的方差
机器学习 第2章 机器学习基本方法
章Байду номын сангаас介绍
• 本章主要介绍机器学习的基础知识，包括常用概念和统计分析基础知识 • 目标是理解掌握机器学习的主要原理 • 主要涵盖以下内容，统计分析、高维数据降维、特征工程、模型训练等
章节结构
• 统计分析
– 统计基础 – 常见概率分布 – 参数估计 – 假设检验 – 线性回归 – Logistics回归 – 判别分析 – 非线性模型
• 特征子集选择的方法属于筛选器（iter）方法，它主要例重于单个特征跟目 标变量的相关性。优点是计算时间上较商效，对于过拟合问题也具有较高 的鲁棒性。缺点就是倾向于选择冗余的特征，因为他们不当虑特征之间的 相关性有可能某个特征的分类能力很差，但是它和某些其它特征组合起来 会得到不错的效果
议特程征选择
议特程征构造
• 特征构建指的是从原始数据中构建新的特征，在实际应用中需要手工构建。 首先研究真实的数据样本，思考问题的形式和数据结构，如何更好地应用 到预测模型中
• 特征构建需要很强的洞察力和分析能力，要求能够从原始数据中找出一些 具有物理意义的特征。如果原始数据是表格数据，一般使用混合属性或者 组合属性来创建新的特征，或是分解、切分原有的特征来创建新的特征
议主程成分分析
• 生成的两个类别class1_sample和class2_sample的样本数据维度为3维，即样 本数据的特征数量为3个，将其置于3维空间中展示
议主程成分分析
• 计算40个点在3个维度上的平均向量
议主程成分分析
• 二维空间分布
议线性程判别分析
• 线性判别分析LDA）是一种有监督的线性降维算法。与PCA不同，LDA是为了 使降维后的数据点尽可能地容易被区分
统计分析
• 统计学是研究如何搜集资料、整理资料和进行量化分析、推断的一门科学， 在科学计算、工业和金融等领域有着重要应用，统计分析是机器学习的基 本方法
• 与统计分析相关的基本概念有以下几个
– 总体：根据定目的确定的所要 研究事物的全体 – 样本：从总体中随机抽取的若干个体构成的集合 – 推断：以样本所包含的信息为基础对总体的某些特征作出判断、预测和估计 – 推断可靠性：对推断结果从概率上的确认，作为决策的重要依据
议局部程线性嵌入
• 局部线性嵌入（LLE） 是一种非线性降维算法，它能够使降维后的数据较好 地保持原有流形结构，每一个数据点都可以由其近邻点的线性加权组合构 造得到
• 局部线性嵌入寻求数据的低维投影，保留本地邻域内的距离。它可以被认 为是一系列局部主成分分析，被全局比较以找到最佳的非线性嵌入
• 算法的主要步骤分为三步
• 线性回归的类型包括简单线性回归和多元线性回归
• 简单线性回归使用一个自变量，通过拟合最佳线性关系来预测因变量 • 多元线性回归使用多个独立变量，通过拟合最佳线性关系来预测因变量
议线程性回归
议Lo程gistics回归
议判程别分析
议判程别分析
• QDA和LDA之间的关系主要取决于方差和偏差的取舍，即模型的预测值和真 实值之间的差异可以分解为方差和偏差这两个此消彼长的量的综合。通俗 来说，高方差低误差的模型意味着过于灵敏，当需要预测的真实函数并没 有变化，而只是使用了不同的样本，就能够使预测值产生较大的变化。反 之，高误差低方差意味着过于迟钝，即使真实的函数发生变化，依然不会 使预测值改变。因此在其中如何取舍，就成了一个很重要的问题
• 做特征子集选取的方法还有封装器（wrapper） 和集成方法（Embeded） • 封装器方法实质上是一个分类器，封装器用选取的特征子集对样本集进行
分类，分类的精度作为衡量特征子集好坏的标准，经过比较选出最好的特 征子集。常用的有逐步回归（Stepwise regression）、 向前选择（Forward selection）和向后选择（Backward selection）。 它的优点是考虑了特征与特 征之间的关联性，缺点是当观测数据较少时容易过拟合，当特征数量较多 时，计算时间会较长 • 对于集成方法，它是学习器自身自主选择特征，如使用Regularization 做特 征选择，或者使用决策树思想，例如应用随机森林和Gradient boosting做特 征选择，本质上都是基于决策树的特征选择，只是细节上有些区别
统议计程基础
统议计程基础
• 正则化与交叉验证
– L0正则化 – L1正则化 – L2正则化 – HoldOut检验 – 简单交叉检验 – K折交叉检验 – 留一交叉检验
议常见程概率分布
议参程数估计
• 参数估计是用样本统计量去估计总体的参数，即根据样本数据选择统计量 去推断总体的分布或数字特征
议假程设检验
议假程设检验
议线程性回归
• 线性回归是种通过拟合自变量与因变量之间最佳线性关系，来预测目标变 量的方法
• 回归过程是给出一个样本集， 用函数拟合这 个样本集，使样本集与拟合函 数间的误差最小
• 回归分析包括以下内容
– 确定输入变量与目标变量间的回归模型，即变量间相关关系的数学表达式 – 根据样本估计并检验回归模型及未知参数 – 从众多的输入变量中，判断哪些变量对目标变量的影响是显著的 – 根据输入变量的已知值来估计目标变量的平均值并给出预测精度
– 首先寻找每个样本点的k个近邻点 – 然后，由每个样本点的近邻点计算出该样本点的局部重建权值矩阵 – 最后，由该样本点的局部重建权值矩阵和近邻点计算出该样本点的输出值
• LLE在有些情况下也并不适用，例如数据分布在整个封闭的球面上，LLE则不 能将它映射到二维空间，且不能保持原有的数据流形。因此在处理数据时， 需要确保数据不是分布在用合的球面或者椭球面上
负值，说明两者是负相关的；如果为0，就是统计上的“相互独立”
• 超参数
– 超参数是机器学习算法的调优参数，常应用于估计模型参数的过程中，由用户直接指定，可 以使用启发式方法来设置，并能依据给定的预测问题而调整
– 超参数与模型参数不同，模型参数是学习算法拟合训练数据获得的参数，即这些参数是作为 模型本司身的参数而存在的
议线性程判别分析
议线性程判别分析
• 应用LDA技术对鸢尾花(Iris)的样本数据进行分析，鸢尾花数据集是20世纪30 年代的经典数据集，它由Fisher收集整理，数据集包含150个数据集，分为3 类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。可通过花萼长度、花萼宽度、 花瓣长度和花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于山鸢尾（Iris Setosa）、杂色 鸢尾（Iris Versicolour）、维吉尼亚鸢尾（Iris Virginica）中的哪种类别，将 类别文字转化为数字类别
议局部程线性嵌入
• 用LLE对“瑞士卷”数据集进行降维
特征工程
• 特征工程就是一个从原始数据提取特征的过程，这些特征可以很好地描述 这些数据，并且利用它们建立的模型在未知数据上的性能可以达到最优， 最大限度减少“垃圾进，垃圾出”。特征提取得越有效，意味着构建的模 型性能越出色
• 特征工程主要包括特征构造（Feature construction）、 特征选择（Feature Selection）、 特征提取（ Feature Extraction）