第二章 示例学习1 机器学习 教学课件
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机器学习课程讲义和PPT课件(含配套实战案例)
3
聚类算法
将数据按照相似性分组，如市场细分和社交网络分析。
监督学习和无监督学习
监督学习使用带有标记的数据来训练模型，无监督学习则使用未标记的数据 进行训练。
机器学习的评估方法
准确率: 模型预测与实际结果相符的比例。 召回率: 正确识别的样本数量与所有实际样本数量的比例。 F1值: 综合考虑准确率和召回率的度量指标。 交叉验证: 利用同一数据集进行重复实验，以平均得到更可靠的模型评估结果。
分类和回归的区别
1 分类
根据输入的特征将数据分为不同的类 别，如判断邮件是否为垃圾邮件。
2 回归
根据特征预测输出的连续值，如预测 房价。
SVMБайду номын сангаас持向量机
支持向量机是一种有效的分类和回归算法，通过最大化分类间隔来找到最佳 的决策边界。
决策树和随机森林
决策树
使用树形结构表示决策过程，每个节点代表一个 特征。
随机森林
由多个决策树组成的集成学习算法，通过投票来 作出最终预测。
神经网络与深度学习
神经网络是一种基于生物神经元的模型，深度学习则是利用多层神经网络来 解决复杂的问题。
机器学习课程讲义和PPT课件 （含配套实战案例）
为初学者提供全面的机器学习知识，从基础算法到实战案例全方位掌握。课 程内容涵盖监督学习、无监督学习、神经网络等核心模块。
什么是机器学习
机器学习是一种人工智能领域的应用，通过使用统计和算法模型，让计算机 从数据中学习并改善性能。
机器学习的应用领域
自然语言处理
使用机器学习技术来处理和理解自然语言， 如聊天机器人和语音识别。
图像识别
利用机器学习算法识别和分析图像中的对 象，如人脸识别和物体检测。
《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。
机器学习基础课件
机器学习基础课件概述机器学习是人工智能领域中的一个重要分支，它通过利用数据和统计算法来使计算机系统自动地学习和改进性能。
在过去的几年中，机器学习已经在各个领域得到广泛应用，如自然语言处理、计算机视觉和数据挖掘等。
本课件将介绍机器学习的基础知识，包括机器学习的分类、常用的算法和评估方法等。
机器学习的分类在机器学习中，根据学习方式和任务类型的不同，可以将机器学习分为以下几类：1.监督学习（Supervised Learning）：监督学习通过使用带有标签的数据作为输入和输出，并训练模型来预测新数据的标签。
常见的监督学习算法有线性回归、逻辑回归、决策树和支持向量机等。
2.无监督学习（Unsupervised Learning）：无监督学习是指利用无标签的数据进行模型训练和预测。
常见的无监督学习算法有聚类、降维和关联规则挖掘等。
3.半监督学习（Semi-supervised Learning）：半监督学习是介于监督学习和无监督学习之间的学习方式，它同时使用带标签和无标签的数据进行模型训练。
半监督学习可以减少标记数据的需求，提高模型的性能和泛化能力。
4.强化学习（Reinforcement Learning）：强化学习是通过观察环境的状态和采取行动来学习最优策略的一种学习方式。
它包括智能体、环境和奖励机制三个要素。
常见的强化学习算法有Q-Learning和深度强化学习等。
常用的机器学习算法机器学习的算法种类繁多，根据任务不同，选择合适的算法对于模型的性能和效果至关重要。
以下介绍几种常用的机器学习算法：1.线性回归（Linear Regression）：线性回归是一种用于预测连续型变量的监督学习算法。
它通过拟合一个线性模型来建立输入特征与输出之间的关系。
2.决策树（Decision Tree）：决策树是一种基于树结构的有监督学习算法。
它通过在特征空间中划分样本集合来进行分类或回归。
决策树具有解释性强和易于理解的优点。
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》PPT课件
6
17.10.2020
重要性：例子—生物信息学
常用技术：
神经网络 支持向量机 隐马尔可夫模型 k近邻 决策树 序列分析 聚类
…… ……
7
重要性（续）
机器学习在过去十年中发展极为迅速，今后会快速稳定地 发展、对科学做出更大贡献的领域 [E.Mjolsness & D. DesCoste, Science 01]
17.10.2020
21
6.1 机器学习概述
学习可能只是一个简单的联想过程，给定了特定 的输入，就会产生特定的输出。如：狗
命令“坐” 行为“坐”
17.10.2020
22
学习的成功是多种多样的：
学习识别客户的购买模式以便能检测出信用卡 欺诈行为，
对客户进行扼要描述以便能对市场推广活动进 行定位，
共性问题：
几乎所有的领域，都希望越准越好
提高泛化能力是永远的追求
目前泛化能力最强的技术：
支持向量机（SVM） 产生途径：理论->实践
集成学习（ensemble learning） 产生途径：实践->理论
17.10.2020
10
挑战问题(1)：泛化能力（续）
第一个挑战问题： 今后10年
能否更“准”？
如果能，会从哪儿来？
17.10.2020
11
挑战问题(2)：速度
共性问题：
几乎所有的领域，都希望越快越好
加快速度也是永远的追求
“训练速度” vs. “测试速度
训练速度快的往往测试速度慢：k近邻 测试速度快的往往训练速度慢：神经网络
17.10.2020
12
挑战问题(2)：速度（续）
第二个挑战问题： 今后10年
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。
机器学习简介PPT学习课件
地下开发的管控要求地下开发是指在地下空间进行各种建设和开发活动，由于地下空间具有隐蔽性和特殊性，为了保证其安全和可持续性发展，需要有一系列的管控要求。
以下是地下开发的管控要求的一些重要方面。
首先，地下开发需要进行合理的规划和设计。
在进行地下开发之前，需要进行详细的勘察和研究，确定地下的地质情况、水文地质条件、地下空间利用的可行性等。
根据这些信息，制定合理的地下开发规划，确定地下空间的开发范围、功能定位和利用方式，确保地下开发与地上的城市规划相协调。
其次，地下开发需要重视安全。
地下空间有着自身的安全风险，如地质灾害、地下水涌流、瓦斯爆炸等。
为了保证地下开发的安全，需要进行全面的风险评估和安全措施的设计。
例如，在地下隧道开发中，需要采取合理的支护结构和排水系统，确保隧道的稳定和防水；在地下商场和地下停车场开发中，需要考虑灭火系统、疏散通道等安全设施的设置。
此外，地下开发需要注意环境保护。
地下空间与地上环境相互关联，地下活动可能会对地上环境产生一定的影响，如地下水受到污染、地下噪音扩散等。
为了保护地下和地上的环境，地下开发需要进行环境影响评估，制定相应的环境管理措施。
例如，在地下工程施工过程中，需要采用环保型施工技术，减少扬尘和废水的排放；在地下垃圾处理场建设中，需要采用先进的垃圾处理技术，减少对地下水的污染。
此外，地下开发还需要注重管理和监控。
地下空间的开发和利用是一个长期的过程，需要有相应的管理机制。
地下空间的使用应符合规定，不能随意改变用途或超过规定的开发范围。
对地下设施和设备需要进行定期的巡视和检修，确保其正常运行。
同时，需要建立健全的监控系统，对地下开发活动进行实时监测，发现问题及时处理，确保地下空间的安全和正常运营。
最后，地下开发需要注重公众参与和沟通。
地下空间是公共资源，地下开发活动会涉及到公众利益和权益。
因此，在地下开发之前，需要进行充分的公众参与，听取公众的意见和建议，确保公众的利益得到保护。
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ppt课件
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32
进一步增加难度，当球没有明确的分界线，用一条直线已 经无法将球分开，该怎么解决？
SVM 可应用于垃圾邮件识别、手写识别、文本分类、选股等。
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33
7. K-means：计算质心，聚类无标签数据
• 在上面介绍的分类算法中，需要被分类的数据集已经有标记，例如数 据集已经标记为○或者×，通过学习出假设函数对这两类数据进行划 分。而对于没有标记的数据集，希望能有一种算法能够自动的将相同 元素分为紧密关系的子集或簇，这就是聚类算法。
5
大数据特征定义
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6
大数据时代要具备大数据思维
维克托·迈尔-舍恩伯格认为：
1-需要全部数据样本而不是抽样; 2-关注效率而不是精确度; 3-关注相关性而不是因果关系。
大数据并不在“大”，而在于“有用”。 价值含量、挖掘成本比数量更为重要。
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7
大数据的价值所在？
• 如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在 于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增 值”。
朴素贝叶斯的主要应用有文本分类、垃圾文本过滤，情感判别，多 分类实时预测等。
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30
5. 决策树：构造熵值下降最快的分类树
• 一个简单的场景： 相亲时，可能首先检测相亲对方是否有时间。如果有，则考虑进一步 接触，再观察其是否有上进心，如果没有，直接Say Goodbye。如果有，
则在看帅不帅，帅的可以列入候选名单。
• 机场客流量分布预测： 以海量机场WiFi数据及安检登机值机数据，通 过数据算法实现机场航站楼客流分析与预测。
• 货币基金资金流入流出预测： 通过用户基本信息数据、用户申购赎回 数据、收益率表和银行间拆借利率等信息，对用户的申购赎回数据的 把握，精准预测未来每日的资金流入流出情况。
机器学习基础ppt课件
• 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
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱpark
• 分布式框架
• mllib
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工具的使用
14
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：
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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
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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
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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
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8
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
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9
经典算法分类： 学习方式：
监督学习 非监督学习 半监督学习
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算法分类
10
经典算法分类：
功能分类：
算法分类
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11
如何选择合适的算法：
算法选择
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12
如何使用算法：
算法选择
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机器学习常用的工具：
R语言
• linux版和windows版
《机器学习》（周志华） 《R语言初学者指南》 《机器学习实战》
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建议
15
Thank you!
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相关主题
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N
pp N
windy p outlook p
三. 聚集算法 1. 基本概念：
定义1 （例子）. 设E=D1×D2 ×… ×Dn 是n维有穷向量空间， 其中 Dj是有穷离散符号集。E中的元素e=(V1,V2, …,Vn)简 记为<Vj>叫做例子。其中Vj∈Dj。
例如：对表2.1 D1={高，矮}；D2={淡黄，红，黑}；D3={兰，褐} E=D1 × D2 × D3 例子 e=(矮，淡黄，兰）
sunny
rain
overcast
{1-,2-,8-,9+,11+} humidity
{3+,7+,12+,13+} p
{4+,5+,6-,10+,14-} windy
high
{1-,2-,8-} N
normal
{9+,11+} P
true
{6பைடு நூலகம்,14-} N
false
{4+,5+,10+} P
则“信息增益” Gain(A)=I(p,n)-E(A) Gain(outlook)=0.940-E(outlook)=0.246bits
temperature
cool
mild
hot
outlook
sunny
rain
over
outlook
sunny over
rain
windy true false
p
p windy windy p humidity N humidity
true
true
false
false high normal
high norm
例子满足选择子（公式、规则）也称做选择子（公式、规 则）覆盖该例子。
例如： 例子e=<矮，淡黄，兰> 满足选择子[头发=淡黄∨红 色]和 [眼睛=蓝色] ；满足公式[头发=淡黄∨红色] [眼睛=蓝 色] 。
息熵”
10 Rain
Mild
11 Sunny Mild
12 Overcast Mild
13 Overcast Hot
14 rain
Mild
Normal False P Normal True P High True P Normal False P High True N
I(p ,n )plop gnlon g
正例，ni个反例。 “期望信息熵”为
v
E(A)
i1
ppi n ni I(pi,ni)
属性outlook,有三个值，{sunny,overcast,rain},用outlook扩展根
结点得到三个子集{C1,C2,C3}。C1={1-,2-,8,9+,11+},C2={3+,7+,12+,13+}, C3={4+,5+,6-,10+,14-}
3. 决策树学习的常见问题 1）不合适属性（Inadequate attributes) 两类例子具有相同属性值。没有任何属性可进一步扩展决策 树。
哪类例子多，叶结点标为哪类。 3）未知属性 ① “最通常值”办法 ② 按比例将未知属性例子分配到各子集中： 属性A有值{A1,…,Av}, A值等于Ai的例子数pi和ni，未知属性 值例子数分别为pu和nu, 在生成决策树时Ai的例子数 Pi+pu·ratio
P1=2, n1=3 I(2,3)=0.971 P2=4, n2=0 I(4,0)=0 P3=3, n3=2 I(3,2)=0.971
E (out) l1 5 oI4 (o p 1,n k 1)1 4I4 (p 2,n 2)1 5I4 (p 3,n 3) 0 .69 b4 its
{1…14} outlook
定其义中2AJ。j选{1D择, j…;子公,是n式}形; （规为或则[x项是j=）A公j是]式的选的关择析系子取语的式句合，，取即其式中l，xLj即为i，第j其jJ个中[x属jL=i性A为j，],
公式。
i 1
一个例子e=<V1, …Vn>满足选择子[xj=Aj]当且仅当Vj是Aj的 元素，即Vj Aj; e满足一个公式当且仅当它满足该公式的每 一个选择子；e满足一条规则当且仅当e满足该规则的至少一 个公式。
p n 2p np n 2p n
根结点:P=9,n=4
I(9 ,5 ) 9lo9 g 5lo5 g 0 .9b 4i0ts 14214 14214
A是例子的一个属性，有V个值{a1, …av}, 用A扩展nodei结点
把C分成V个子集{C1, …Cv}, Ci对应ai (i=1,2, …V)。 Ci含有pi个
第二章 示例学习
一. 示例学习的问题描述（见表2.1,表2.2）
二. 二. 决策树学习（ID3算法）
1. 学习效果的衡量标准（示例学习的优化问题） 2. ID3算法： 3. 输入：例子集（正例、反例）； 4. 输出：决策树 5. 从树的根结点开始，每次都用“最好的属性”划分结点，
直到所有结点只含一类例子为止。 6. 3. 信息增益 7. 结点nodei 例子集C, p个正例 n个反例 结点nodei的“信