《機器學習》ppt課件完整版contents目錄引言機器學習基礎知識監督學習算法無監督學習算法深度學習基礎強化學習與遷移學習機器學習實踐與應用01引言機器學習是一門研究計算機如何從數據中學習并做出預測的學科。它利用算法來解析數據、從中學習，然后對真實世界中的事件做出決策和預測。機器學習的目標是讓計算機系統能夠自動地學習和改進，而無需進行明確的編程。這包括識別模式、預測趨勢以及做出決策等任務。機器學習的定義與目標目標定義03深度學習崛起21世紀初至今，深度學習成為機器學習領域的重要分支，推動了人工智能的快速發展。01早期符號學習20世紀50年代至60年代，基于符號和邏輯規則的學習系統開始出現。02統計學習階段20世紀70年代至80年代，統計學習方法開始流行，如決策樹、神經網絡等。機器學習的發展歷程計算機視覺自然語言處理推薦系統金融風控機器學習的應用領域01020304用于圖像識別、目標檢測、人臉識別等任務。用于文本分析、情感分析、機器翻譯等任務。根據用戶的歷史行為和偏好，為用戶推薦相關的產品或內容。利用機器學習模型對金融風險進行評估和預測，如信貸審批、反欺詐等場景。02機器學習基礎知識包括結構化數據（如表格數據）和非結構化數據（如文本、圖像、音頻等）。數據類型特征工程特征選擇方法特征提取技術包括特征選擇、特征提取和特征構造等，旨在從原始數據中提取出有意義的信息，提高模型的性能。包括過濾式、包裝式和嵌入式等，用于選擇對模型訓練最有幫助的特征。如主成分分析（PCA）、線性判別分析（LDA）等，用于降低數據維度，減少計算復雜度。數據類型與特征工程衡量模型預測結果與真實值之間差距的函數，如均方誤差、交叉熵等。損失函數用于最小化損失函數，找到最優模型參數，如梯度下降、隨機梯度下降、Adam等。優化算法包括批量梯度下降、小批量梯度下降和隨機梯度下降等，各有優缺點。梯度下降變種如固定學習率、學習率衰減等，用于提高模型訓練的穩定性和效率。學習率調整策略損失函數與優化算法包括準確率、精確率、召回率、F1分數等，用于評估模型性能。評估指標如交叉驗證、留出法等，用于劃分訓練集和測試集，對模型進行客觀評估。評估方法根據評估結果選擇最優模型，同時考慮模型的復雜度和泛化能力。模型選擇使用網格搜索、隨機搜索等方法對模型超參數進行優化。超參數調優模型評估與選擇過擬合模型在訓練集上表現很好，但在測試集上表現較差，泛化能力不足。欠擬合模型在訓練集和測試集上表現都不佳，未能充分學習數據特征。防止過擬合的方法包括增加數據量、使用正則化項、降低模型復雜度等。解決欠擬合的方法包括增加特征數量、使用更復雜的模型、調整超參數等。機器學習中的過擬合與欠擬合03監督學習算法一種用于預測連續數值型輸出的監督學習算法，通過擬合一個線性模型來最小化預測值與實際值之間的誤差。線性回歸雖然名為“回歸”，但實際上是一種分類算法。通過邏輯函數將線性回歸的輸出映射到(0,1)之間，以得到樣本點屬于某一類別的概率。邏輯回歸為了解決過擬合問題，可以在損失函數中加入正則化項，如L1正則化（Lasso回歸）和L2正則化（Ridge回歸）。正則化線性回歸與邏輯回歸SVM最初是為二分類問題設計的，通過尋找一個超平面來最大化正負樣本之間的間隔。二分類問題核技巧軟間隔與正則化對于非線性可分的問題，可以通過核函數將樣本映射到高維空間，使其在高維空間中線性可分。為了處理噪聲和異常值，可以引入軟間隔，并通過正則化參數來平衡間隔最大化和誤分類點的懲罰。030201支持向量機（SVM）剪枝為了避免決策樹過擬合，可以采用剪枝技術來簡化樹結構，包括預剪枝和后剪枝。特征重要性隨機森林可以計算每個特征的重要性得分，用于特征選擇和解釋模型。隨機森林一種集成學習方法，通過構建多棵決策樹并結合它們的輸出來提高模型的泛化性能。決策樹一種易于理解和實現的分類與回歸算法，通過遞歸地劃分特征空間來構建樹形結構。決策樹與隨機森林Bagging通過自助采樣法（bootstrapsampling）生成多個數據集，然后對每個數據集訓練一個基學習器，最后將所有基學習器的輸出結合起來。Boosting一種迭代式的集成學習方法，每一輪訓練都更加關注前一輪被錯誤分類的樣本，通過加權調整樣本權重來訓練新的基學習器。Stacking一種將多個不同類型的基學習器結合起來的方法，通過訓練一個元學習器來學習如何最優地結合基學習器的輸出。集成學習方法04無監督學習算法K-means算法將數據集劃分為K個不同的簇，每個簇的中心是所有屬于該簇的數據點的平均值。層次聚類算法通過計算數據點之間的距離或相似度，將數據點層次地分解為不同的簇。DBSCAN算法基于密度的聚類算法，能夠將具有足夠高密度的區域劃分為簇，并發現任意形狀的聚類。聚類算法t-SNE算法基于概率的非線性降維算法，能夠保留數據點之間的局部關系，適用于高維數據的可視化。自編碼器通過神經網絡學習數據的編碼和解碼過程，實現數據的降維和特征提取。主成分分析（PCA）通過線性變換將原始數據變換為一組各維度線性無關的表示，可用于高維數據的降維和可視化。降維算法FP-growth算法通過構建頻繁模式樹（FP-tree）來挖掘頻繁項集，比Apriori算法更高效。序列模式挖掘挖掘數據中的序列模式，如顧客購買商品的順序，以預測未來行為。Apriori算法通過挖掘頻繁項集來發現數據中的關聯規則，適用于大型數據集。關聯規則挖掘05深度學習基礎神經元模型解釋神經網絡如何通過前向傳播算法計算輸出。前向傳播算法反向傳播算法損失函數與優化器01020403介紹常見的損失函數和優化器及其在神經網絡訓練中的應用。介紹神經元的基本結構，包括輸入、權重、偏置和激活函數等。闡述神經網絡如何通過反向傳播算法調整權重以優化輸出。神經網絡的基本原理卷積層解釋卷積層的工作原理及其在圖像處理中的應用。池化層介紹池化層的概念、種類及其在降低數據維度方面的作用。全連接層闡述全連接層在卷積神經網絡中的位置和作用。經典CNN模型介紹LeNet、AlexNet、VGGNet等經典卷積神經網絡模型的結構和特點。卷積神經網絡（CNN）解釋RNN的基本結構和工作原理，包括輸入、隱藏狀態和輸出等。RNN基本原理闡述序列到序列模型在機器翻譯、語音識別等領域的應用。序列到序列模型介紹長短時記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）等RNN改進模型的結構和原理。LSTM與GRU介紹注意力機制在RNN中的應用，提高模型對關鍵信息的關注度。注意力機制01030204循環神經網絡（RNN）GAN基本原理解釋GAN的基本結構和工作原理，包括生成器和判別器的博弈過程。經典GAN模型介紹DCGAN、WGAN、CycleGAN等經典生成對抗網絡模型的結構和特點。GAN的應用闡述GAN在圖像生成、風格遷移、數據增強等領域的應用。GAN的優缺點分析GAN的優點和存在的問題，如訓練不穩定、模式崩潰等。生成對抗網絡（GAN）06強化學習與遷移學習123通過與環境的交互來學習策略，使得累積獎勵最大化。強化學習定義描述環境動態性與獎勵機制的數學模型。馬爾可夫決策過程（MDP）基于值函數的方法、基于策略梯度的方法和Actor-Critic方法。強化學習算法分類強化學習基本原理值迭代通過不斷更新狀態值函數來逼近最優策略。策略迭代在策略評估和策略改進之間交替進行，直至收斂到最優策略。值迭代與策略迭代的比較值迭代收斂速度較慢，但適用于大型問題；策略迭代收斂速度較快，但可能陷入局部最優。值迭代與策略迭代方法將在一個領域（源領域）學習到的知識遷移到另一個領域（目標領域）進行應用。遷移學習定義基于實例的遷移、基于特征的遷移、基于模型的遷移和基于關系的遷移。遷移學習分類包括預訓練、領域適應、多任務學習等。遷移學習方法遷移學習的基本原理與方法強化學習應用案例01自動駕駛、游戲AI、智能推薦系統等。遷移學習應用案例02跨領域文本分類、圖像識別、語音識別等。強化學習與遷移學習結合的應用案例03機器人控制、自然語言處理等。在這些案例中，強化學習用于學習策略和決策，而遷移學習則用于將知識從源領域遷移到目標領域，提高學習效率和性能。強化學習與遷移學習的應用案例07機器學習實踐與應用數據預處理與特征工程實踐處理缺失值、異常值，刪除重復數據等。數據清洗進行標準化、歸一化、離散化等處理，提高模型性能。特征變換通過PCA、LDA等方法降低特征維度，減少計算復雜度。降維通過相關性分析、互信息等方法選擇重要特征。特征選擇交叉驗證使用K折交叉驗證等方法評估模型性能，避免過擬合。結合多個模型的優勢，提高整體預測性能。集成學習根據問題類型和數據特點選擇合適的模型。模型選擇通過網格搜索、隨機搜索等方法優化模型超參數。超參數調優模型選擇與調參技巧ABCD機器學習在圖像識別中的應用圖像分類通過卷積神經網絡等模型實現圖像分類任務。人臉識別基于深度學習的人臉識別技術已廣泛應用于安防、金融等領域。目標檢測利用R-CNN