机器学习和迁移学习PPT
机器学习课件ppt
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
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。
2024版机器学习ppt课件
机器学习ppt课件contents •机器学习概述•监督学习算法•非监督学习算法•神经网络与深度学习•强化学习与迁移学习•机器学习实践案例分析目录01机器学习概述03重要事件包括决策树、神经网络、支持向量机等经典算法的提出，以及深度学习在语音、图像等领域的突破性应用。
01定义机器学习是一门研究计算机如何从数据中学习并做出预测的学科。
02发展历程从符号学习到统计学习，再到深度学习，机器学习领域经历了多次变革和发展。
定义与发展历程计算机视觉自然语言处理推荐系统金融风控机器学习应用领域用于图像识别、目标检测、人脸识别等任务。
根据用户历史行为推荐相似或感兴趣的内容。
用于文本分类、情感分析、机器翻译等任务。
用于信贷审批、反欺诈、客户分群等场景。
A BC D机器学习算法分类监督学习包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林等算法，用于解决有标签数据的预测问题。
半监督学习结合监督学习和无监督学习的方法，利用部分有标签数据进行训练。
无监督学习包括聚类、降维、异常检测等算法，用于解决无标签数据的探索性问题。
强化学习通过与环境交互来学习策略，常用于游戏AI 、自动驾驶等领域。
02监督学习算法线性回归与逻辑回归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算法，可用于预测连续型变量。
逻辑回归一种用于解决二分类问题的算法，通过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。
两者联系与区别线性回归用于回归问题，逻辑回归用于分类问题；逻辑回归在线性回归的基础上引入了sigmoid函数进行非线性映射。
支持向量机（SVM）SVM原理SVM是一种二分类模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，其学习策略是使间隔最大化，最终可转化为一个凸二次规划问题的求解。
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。
《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
机器学习ppt第1章 机器学习概述
29
1.4.4 推荐系统
• 推荐系统是利用电子商务网站向客户提供购买商品的建议 ，帮助用户建议应该购买什么产品。个性化推荐是根据用 户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣的信息 和商品。
• 推荐系统与机器学习密不可分，比如今日头条、搜狐、天 天快报等公司的推荐系统中都会采用机器学习来预测用户 感兴趣的信息。
1.4 机器学习的应用
26
1.4.1 大数据分析
• 随着Web2. 0 时代的到来，数据量呈几何级态势增长。 “大数据”成为越来越多的行业关注的焦点，而大数据的 价值密度低、容量大、种类多等特点使得传统的数据挖掘 算法无法胜任在海量的异构数据体系进行的数据分析。因 此，研究大数据环境下的机器学习算法，使其能从结构复 杂且动态更新的数据中获取有价值的知识是一件非常有意 义的事情。
• 决策树是一种集成学习(ensemble learning)算法。人们在 决策树的基础上开展了很多研究，并演化出很多的算法，
• 随机森林，它是由Leo Breiman博士在2001年提出，其思 想是通过将多棵决策树集成到一起，因此它的基本单元是 决策树。随机森林包含两个重要的内容： 一个是“随机 性”，另一个就是“森林”的概念。
• 强化学习（Reinforcement Learning， RL）是机器学习 中的一个新领域，强化学习能根据环境来改变，从而取得 最大的收益。
• 强化学习的思想来源于心理学中的行为主义理论，即动物 如何在环境给予的奖励或惩罚的刺激下，逐步形成对刺激 的预期，从而产生能获得最大收益的习惯性行为。
• 强化学习和标准的监督式学习之间的区别在于强化学习并 不需训练样本和相应的类标记。强化学习更加专注于在线 规划，需要在未知的领域探索（exploration）和如何利 用（exploitation）现有知识之间找到平衡。
学习迁移概述学习迁移的基本理论迁移PPT课件
一、学习迁移的含义 二、学习迁移的分类
• 正迁移、负迁移和零迁移 • 横向迁移和纵向迁移 • 顺向迁移和逆向迁移 • 特殊性迁移和一般性迁移 • 同化性迁移、顺应迁移与重组性迁移
三、学习迁移的作用 第1页/共33页
一、学习迁移
•学习迁移概念：
新旧学习之间的互相影响叫做学习的迁移。 影响既包括积极的影响，也包括消极的影响。 •例 如 ： “举一反三”、“触类旁通”、“爱屋及乌”
第16页/共33页
•存 在 的 问 题 ：
• 举例： “602-376=？”→“503-287=？” “42-37=？”→“7428-2371=？”
• 对教学的启示： 教学内容尽量贴近生产和生活实际
第17页/共33页
三、经验类化说
•代表人物：贾德 •典型实验：“水下打靶实验” （C.H.Judd,1908） •观点：迁移的关键是学习者在两种活动中概括出它们之 间的共同原理。 •概括化需要认知过程的参与：如，红绿灯问题
第2页/共33页
二、迁移的种类
1、正迁移、负迁移和零迁移 根据迁移的性质将迁移分为：
• 正迁移（positive transfer）:也叫“助长性迁移”，是一种 学习对另一种学习积极的促进作用。
• 负迁移（negative transfer）：也叫“抑制性迁移”，是一 种学习对另一种学习产生阻碍作用，经常表现在新 旧概念互相混淆而产生干扰现象。
第25页/共33页
学习迁移的基本理论
流派
理论要点
形式训练 心理官能得到训练而提高
对应策略 改善心智功能
共同要素 两种学习之间具有相同要素
有效指导
概括化 在学习过程中获得了一般原理 传授基本知识
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。
机器学习技术如何进行模型迁移与迁移学习
机器学习技术如何进行模型迁移与迁移学习随着机器学习技术的不断发展，研究人员和工程师们面临着一个共同的问题，即如何将已经训练好的模型应用于其他任务或领域。
模型迁移和迁移学习是两种解决这一问题的关键技术。
本文将探讨机器学习技术中的模型迁移和迁移学习，并介绍它们在实际应用中的作用和方法。
首先，我们来了解一下什么是模型迁移。
模型迁移是指将一个已经在一个任务或领域中训练过的模型应用于新的任务或领域中。
通过模型迁移，我们可以利用已有的模型参数和知识，减少新任务的训练时间和样本量，提高系统的性能和效率。
模型迁移的过程主要包括以下几个步骤。
首先，我们需要选择合适的基础模型，这个基础模型应该在原任务或领域上获得了良好的性能。
接下来，我们需要进行模型的特征抽取和表示学习，将原模型中的知识转移到新模型中。
然后，我们可以通过微调（fine-tuning）或修改模型的某些部分来适应新任务或领域的特征。
最后，我们需要对迁移后的模型进行评估和调整，以确保其在新任务或领域上的性能。
迁移学习是指将从一个任务或领域中学到的知识应用于另一个相关的任务或领域中。
与模型迁移不同，迁移学习更加关注如何将源任务或领域中的知识应用于目标任务或领域中，而不仅仅是将模型进行迁移。
迁移学习的过程可以分为以下几个步骤。
首先，我们需要选择合适的源任务或领域，并从中提取有用的特征和知识。
接下来，我们需要选择合适的迁移方法，例如特征选择、特征映射、领域自适应等。
然后，我们可以利用源任务或领域的数据和知识来训练目标任务或领域的模型。
最后，我们需要对迁移后的模型进行评估和调整，以确保其在目标任务或领域上的性能。
在实际应用中，模型迁移和迁移学习有着广泛的应用。
例如，当我们在一个领域中拥有大量标记数据时，可以利用这些数据训练一个强大的基础模型，然后将其迁移到其他领域，从而减少新任务的训练时间和样本量。
另外，迁移学习还可以用于解决样本稀缺的问题。
当目标任务或领域中的数据很少时，我们可以利用从源任务或领域中学到的知识来提高目标任务或领域的性能。
人工智能培训ppt精品模板分享(带动画)
迁移学习：将在一个任务上学到的知识迁移到其他相关任务上，从而加速学习过程并提高性 能。
PART SEVEN
智能客服系统的定义和功能 智能客服系统在实际应用中的优势 智能客服系统在不同行业中的应用案例 智能客服系统的未来发展趋势
PART EIGHT
深度学习技术的持续发展
单击此处输入你的正文，请阐述观点
计算机视觉技术的不断创新
单击此处输入你的正文，请阐述观点
数据隐私和安全问题
单击此处输入你的正文，请阐述观点
人工智能的道德和伦理问题
单击此处输入你的正文，请阐述观点
自然语言处理和语音识别技术的广泛应用 单击此处输入你的正文，请阐述观点
情感分析：对文本中的情感倾向进行分析，例如正面、负面、中性等情感倾向，用 于舆情监控、产品评价等领域。
自然语言处理技术：利用自然语言处理技术实现文本分类与情感分析，例如基于深度 学习的文本分类模型、基于规则的情感分析方法等。
应用场景：文本分类与情感分析在各个领域都有广泛的应用，例如搜索引擎、社交 媒体、电商网站等。
机器翻译原理：基于深度学习技术，将一种语言自动翻译成另一种语言 语音识别原理：通过识别语音信号，将其转换为文本或命令 机器翻译应用：跨语言交流、自动翻译工具、智能客服等 语音识别应用：智能家居、智能车载、语音助手等
PART FIVE
定义：计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学 目标：从图像中获取信息，理解图像内容 应用领域：机器人视觉、医学影像分析、安防监控等 技术手段：图像处理、模式识别、深度学习等
人工智能的应用领 域
人工智能的未来展 望
交通：智能驾驶、交通流量 管理、智能停车等
《学习迁移》PPT课件
课程方面应注重应用学科。 学习上的共同成分，可产生积极性的迁移作 用，但也常常有两种可能的干扰：前摄抑制与 倒摄抑制。
三、经验泛化说（概括化）
两个活动之间存在共同要素，只是迁移产生 的必要前提，而产生迁移的关键是学习者在两 种活动或经验中通过概括产生泛化的共同原理。 即只要一个人对他的经验进行了概括，就可以 完成从一个情境到另一个情境的迁移。
第五章 学习迁移
第一节 迁移的概述
一、迁移的定义
学习迁移（transfer of learning）：一种 学习对另一种学习的影响。
知识可以迁移，动作技能可以迁移，情感和 态度也可以迁移。
பைடு நூலகம்
二、学习迁移的分类
1、 根据迁移作用的性质： 正迁移：起积极促进作用 负迁移：起消极干扰作用
2、 根据迁移作用的时间和顺序： 顺向迁移：先 后 逆向迁移：后 先
A组：不概括，教师只告诉学生怎样写怎样加； B组：要求概括，教师不但告诉学生怎样写怎样加， 并帮助概括出“写数字要使右行对直”这一规则； C组：只说理，即只告诉学生个位数只能与个位数 相加，十位数只能与十位数相加的原理，便不告诉原则； D组：兼用BC两法。 训练15天后，进行测试，结果：C组并不比A组有更 多有意义的迁移，B组D组则产生了较大的积极迁移。
认知结构论的教学意义
加强基本概念和原理、基本技能的教学。
改进教材呈现方式，促进迁移。①遵循“不断分化”： 从一般到个别，不断分化，加强知识之间之间的纵向联 系；② “综合贯通”：从横的方面加强概念、原理、 课题乃至章节间的联系。（学生不知道许多表面上不同 的术语实际上代表着本质上相同的概念，造成认识上的 许多混淆，同时也鼓励了机械学习；给学生设置了人为 的障碍，使他们看不清许多有关的课题或隐蔽的重要特 征之间的共同性；学生不能够利用先前的知识作为新学 习的基础；学生不能区分相似的要领之间的显著差异， 因而会把不同的概念作为相同的概念来领会和保持。）
知识图谱———— 机器学习基础
• 它目前是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用 遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎
机器学习
机器学习主要是研究如何使计算机从给定的数据中学习规律，即从观测数据 （样本）中寻找规律，并利用学习到的规律（模型）对未知或无法观测的数据 进行预测。目前，主流的机器学习算法是基于统计的方法，也叫统计机器学习
损失函数
Hinge 损失函数 对于两类分类问题，假设 y 和 f (x,θ ) 的取值为 {−1,+1}。Hinge 损失函数（Hinge Loss Function）的定义如下：
L ( y, f ( x,θ )) = max (0,1− yf ( x,θ ))
= 1− yf ( x,θ ) +
过拟合 overfitting
训练集
开发集
测试集
机器学习问题类型
回归（Regression） y 是连续值（实数或连续整数），f (x) 的输出也是连续值。 这种类型的问题就是回归问题。对于所有已知或未知的 (x, y)，使得 f (x,θ ) 和 y 尽可能地一致。损函数通常定义为平方误差。
分类（Classification） y 是离散的类别标记（符号），就是分类问题。损失 函数有一般用 0-1 损失函数或负对数似然函数等。在分类问题中，通过学习 得到的决策函数 f (x,θ ) 也叫分类器。
结构风险最小化原则
为了解决过拟合问题，一般在经验风险最小化的原则上加参数的正则化（Regularization）， 也叫结构风险最小化原则（Structure Risk Minimization）。
迁移学习ppt课件
基于实例的迁移学习
如果训练数据和测试数据的分布不同，传统的机器学习效果可能会非 常差。正因为如此，我们希望能够设计出一种算法来针对训练数据和 测试数据来自不同的数据源的情况。我们考虑这样的问题：
不同分布
辅助域
目标域
（数据多） （数据少）
同
模型
分 布
测试数据
8
基于实例的迁移学习
基于Boosting的迁移学习算法
19
基于实例的迁移学习
20
பைடு நூலகம்
基于实例的迁移学习
21
基于实例的迁移学习
给出了当只有1%的目标数据是训练数据时，SVM, SVMt,AuxSVM和 TrAdaBoost(SVM)的分类错误率。所有的结果都是随机取10次训练数据后的平均结 果。迭代次数为100
表：当只有1%目标数据是训练数据时的分类错误率
2
迁移学习
传统的机器学习
假设训练数据与测试数据服从相同的数据分布
在许多情况下，由于训练数据过期则不满足同分布的假设情况，我 们不得不去标注新数据，但是标注新数据又非常昂贵。而且舍弃掉 大量的不同分布下的过期数据又是很浪费的，在这种情况下，迁移 学习变得非常重要，因为迁移学习是可以从现有数据中迁移知识， 用来帮助将来的学习。
22
基于实例的迁移学习
TrAdaBoost算法在people vs places数据集上的迭代曲线
23
基于实例的迁移学习
TrAdaBoost算法利用了迁移学习的思想，在解决小数据问题 上具有着良好的效果，根据仿真结果可以看出，在迭代达到五 十代左右的时候，曲线趋近平滑。同时可以看出当目标数据只 有1%的时候，错误率也可以控制在21%左右，即，正确率可 以达到80%。
机器学习ppt课件
编辑版pppt
39
11. 深度学习：赋予人工智能以璀璨的未来
• 深度学习就是一种基于对数据进行表征学习的方法，使用多层网络，能够学 习抽象概念，同时融入自我学习，逐步从大量的样本中逐层抽象出相关的概 念，然后做出理解，最终做出判断和决策。通过构建具有一定“深度”的模型， 可以让模型来自动学习好的特征表示（从底层特征，到中层特征，再到高层 特征），从而最终提升预测或识别的准确性。
• 问这颗水果糖(X)最有可能来自哪个碗？
编辑版pppt
29
例如上面的例子中： P(X): 水果糖的概率为5/8 P(X|C1): 一号碗中水果糖的概率为3/4 P(X|C2): 二号碗中水果糖的概率为2/4 P(C1)=P(C2): 两个碗被选中的概率相同，为1/2 则水果糖来自一号碗的概率为: $P(C1|X)=P(X|C1)P(C1)/P(X)=(3/4)(1/2)/(5/8)=3/5 水果糖来自二号碗的概率为: P(C2|X)=P(X|C2)P(C2)/P(X)=(2/4)(1/2)/(5/8)=2/5 P(C1|X)＞P(C2|X) 因此这颗糖最有可能来自一号碗。
机器学习
Machine Learning
李成伟
编辑版pppt
1
目录
• 一 大数据与云计算 • 二 机器学习、深度学习和人工智能 • 三 编程语言的选择 • 四 机器学习算法介绍 • 五 算法案例介绍
编辑版pppt
2
一 大数据与云计算
编辑版pppt
3
编辑版pppt
4
什么是大数据？
编辑版pppt
编辑版pppt
45
K近邻法(KNN)原理
• K近邻法(k-nearest neighbors,KNN)是一种很基本的机器学习方法 了，在我们平常的生活中也会不自主的应用。比如，我们判断 一个人的人品，只需要观察他来往最密切的几个人的人品好坏 就可以得出了。
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11
4.迁移学习
4.1 概念简介
• 在传统分类学习中，为了保证训练得到的分类模型具有准确性和高可靠性， 都有两个基本的假设： （1）用于学习的训练样本与新的测试样本满足独立同分布的条件； （2）必须有足够可利用的训练样本才能学习得到一个好的分类模型。 但是，在实际应用中我们发现，这两个条件往往无法满足。于是乎，迁移学 习应运而生。迁移学习，是一种运用已存有的知识对不同但相关领域的问题 进行求解的新的机器学习方法。
• 在TrAdaBoost算法中，AdaBoost被用于在目标领域里少量有标签的样本中，
以保证分类模型在目标领域数据上的准确性；而Hedge()被用在源领域数据
上，用于自动调节源领域数据的重要度。
14
4.迁移学习
4.3 TrAdaBoost算法机制
源训练数据 Tb
训练数据 T
辅助训
练数据 Ta
AdaBoost 基本分类器
17
4.迁移学习
4.5 TrAdaBoost算法描述
4. 令 t
t 1 t
和
1
1 2 ln n
N
5. 按如下公式更新权重向量：
{ t1
it ht xi c xi ,当i1,......,n
i
it t ht xi c xi ,当in1,......,nm
输出：最终分类器 h f
• 由于机器学习是人工智能的一个核心领域，所以也有如下 定义：“机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要 研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体 算法的性能。
3
1.机器学习
1.2 分类
（1）监督学习：从给定的训练数据集中学习出一个函数，当新的数据到 来时，可以根据这个函数预测结果。监督学习的训练集要求是包括输入 和输出，也可以说是特征和目标。训练集中的目标是由人标注的。常见 的监督学习算法包括回归分析和统计分类。
13
4.迁移学习
4.3 TrAdaBoost算法
• TrAdaBoost算法的目标就是从辅助的源数据中找出那些适合测试数据的实例 ，并把这些适合的实例迁移到目标领域中少量有标签样本的学习中去。该算 法的关键思想是利用Boosting技术过滤掉源领域数据中那些与目标领域中少 量有标签样本最不像的样本数据。
For t 1,......,N
1. 设置 pt 满足：
pt
t nm t
i1 i
2. 调用基本分类器，根据合并后的训练数据 T以及T上的权重分布 pt，得到
一个分类器 ht 。
T 3. 计算 ht在
b 上的错误率：
nm
t i n 1
t i
ht
xi
c xi
nm t
in1 i
12
4.迁移学习
4.2 分类
• 针对源领域和目标领域样本是否标注以及任务是否相同，可以把迁移学习划 分为： 1、归纳迁移学习 2、直推式迁移学习 3、无监督迁移学习
• 而按照迁移学习方法采用的技术划分，又可以把迁移学习方法大体上分为： 1、基于特征选择的迁移学习算法研究 2、基于特征映射的迁移学习算法研究 3、基于权重的迁移学习算法研究
Hedge( )
15
4.迁移学习
4.4 TrAdaBoost算法示意图
16
4.迁移学习
4.5 TrAdaBoost算法描述
输入：两个训练数据集 Ta 和 Tb（训练数据集T Ta Tb），一个基本分类算法
以及迭代次数N。
初始化：
1. 初始化权重向量 1 （11,...n1,n11,...n1m），各个元素均为1 。
（2）无监督学习：与监督学习相比，训练集没有人为标注的结果。常见 的无监督学习算法为聚类。
（3）半监督学习：介于监督学习与无监督学习之间，如迁移学习。
（4）增强学习：通过观察来学习做成如何的动作。每个动作都会对环境 有所影响，学习对象根据观察到的周围环境的反馈来做出判断。
4
2.常见算法
2.1 简介
8
2.常见算法
2.3 支持向量机（SVM）
9
3.集成方法
3.1 概念简介
• 集成方法（ensemble）是机器学习领域中用来提升分类 算法准确率的技术，主要包括Bagging和Boosting即装袋 和提升。前面介绍的决策树、朴素贝叶斯等均属于弱分类 器，通过集成方法可以将不同的弱分类器组合起来，构造 强分类器。比较有代表性的集成方法有：AdaBoost、随 机森林（RandomForest）等。
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·
谢谢聆听
2020/3/25
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• 分类算法：最近邻居法、朴素贝叶斯、决策树、 人工神经网络、支持向量机等。
• 聚类算法：K均值、DBSCAN算法、EM算法、模 糊C均值、SOM（自组织映射）等。
5
2.常见算法
2.2 决策树（C4.5）
6
2.常见算法
2.2 决策树（C4.5）
相亲决策树：
7
2.常见算法
2.3 支持向量机（SVM）
Machine Learning
制作者：黄皓璇 陈韬
2015年5月7日
目录
1 机器学习 2 常见算法 3 集成方法 4 迁移学习
2
1.机器学习
1.1 概念简介
• 机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科 ，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理 论等多门学科。机器学习算法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。
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3.集成方法
3.2 AdaBoost算法 （1）在没有先验知识的情况下，初始的分布为等概分布， 也就是训练集如果有n个样本，每个样本的分布概率为1/n， 并设置迭代次数m。
（2）每次训练后得到一个基分类器，并根据准确率计算其 权值。接着提高错误样本的分布概率，即让分类错误的样本 在训练集中的权重增大，分类正确的样本权重减小，使得下 一次训练的基分类器能集中力量对这些错误样本进行判断。