人工智能导论课件第五章机器学习.pptxVIP

人工智能导论课件第五章机器学习

目录CONTENCT机器学习概述机器学习算法分类机器学习常用算法深度学习原理及应用机器学习模型评估与优化机器学习实践案例分析

01机器学习概述

机器学习是一种从数据中自动发现规律，并利用这些规律对未知数据进行预测的算法和技术。机器学习是人工智能的一个分支，其目标是让计算机具有像人类一样的学习能力，能够不断地从经验中学习和改进。机器学习的核心是数据，通过对大量数据的分析和挖掘，发现数据中的内在规律和模式，从而实现对未知数据的预测和分类。机器学习的定义

机器学习的起源可以追溯到20世纪50年代，当时科学家们开始研究如何让计算机具有学习能力。在随后的几十年里，机器学习经历了从符号学习到统计学习的转变，涌现出了许多经典的算法和技术，如决策树、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，机器学习在各个领域的应用取得了显著的成果，成为了人工智能领域最热门的研究方向之一。机器学习的历史与发展

语音识别自然语言处理计算机视觉推荐系统金融风控机器学习的应用领域通过语音信号处理和机器学习技术，实现语音的自动识别和转换，应用于智能语音助手、语音翻译等领域。通过对自然语言文本的分析和理解，实现机器对人类语言的自动翻译、情感分析、问答系统等应用。通过图像处理和计算机视觉技术，实现对图像和视频的自动分析和理解，应用于安防、医疗、自动驾驶等领域。通过分析用户的历史行为和兴趣偏好，实现个性化推荐和精准营销，应用于电商、音乐、视频等领域。通过机器学习技术对金融交易数据进行自动分析和预测，实现风险控制和反欺诈应用。

02机器学习算法分类

定义常见算法应用场景监督学习是一种通过已有标记数据来训练模型，并用于预测新数据的机器学习方法。线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等。分类、回归、预测等。监督学习

80%80%100%无监督学习无监督学习是一种从无标记数据中学习数据内在结构和特征的机器学习方法。聚类分析（如K-means）、降维技术（如主成分分析PCA）、关联规则挖掘等。聚类、异常检测、数据可视化等。定义常见算法应用场景

定义常见算法应用场景半监督学习半监督支持向量机、标签传播算法、生成式模型等。分类、回归、预测等，尤其适用于标记数据稀缺的情况。半监督学习是一种利用少量标记数据和大量无标记数据进行训练的机器学习方法，旨在提高学习性能。

强化学习是一种通过智能体与环境交互，根据获得的奖励或惩罚来学习最优决策策略的机器学习方法。定义Q-learning、策略梯度方法、深度强化学习（如DQN、AlphaGo）等。常见算法游戏AI、机器人控制、自动驾驶等需要智能决策的场景。应用场景强化学习

03机器学习常用算法

通过最小化预测值与真实值之间的均方误差，求解最优参数，得到线性回归模型。线性回归模型梯度下降法正则化用于求解线性回归模型参数的一种优化算法，通过迭代更新参数，使得损失函数达到最小值。为了避免过拟合，在损失函数中添加正则化项，对模型参数进行约束和惩罚。030201线性回归

逻辑回归一种用于二分类问题的广义线性模型，通过sigmoid函数将线性回归模型的输出映射到[0,1]区间，表示样本属于正类的概率。最大似然估计用于求解逻辑回归模型参数的一种方法，通过最大化似然函数，得到最优参数。多分类逻辑回归通过构建多个二分类逻辑回归模型，实现多分类问题的求解。逻辑回归模型

支持向量机支持向量机模型一种二分类模型，通过寻找一个超平面，使得正负样本能够被正确分类，并且间隔最大。核函数为了解决非线性问题，支持向量机引入核函数，将样本映射到高维空间，使得样本在新的空间中线性可分。软间隔与正则化为了处理噪声和异常点，支持向量机允许一些样本被错误分类，通过引入软间隔和正则化项来平衡模型的复杂度和经验风险。策树特征选择剪枝随机森林决策树与随机森林为了避免决策树过拟合，可以采用剪枝策略，包括预剪枝和后剪枝。决策树在构建过程中需要进行特征选择，常用的方法有信息增益、增益率、基尼指数等。一种树形结构模型，通过递归地选择最优特征进行划分，构建二叉树或多叉树，实现分类或回归任务。一种基于决策树的集成学习算法，通过构建多个决策树并结合它们的输出，提高模型的泛化能力。随机森林具有较高的准确性和鲁棒性，并且能够处理高维数据和不平衡数据集。

04深度学习原理及应用

神经元模型激活函数前向传播反向传播神经网络基本原理神经网络的基本单元，模拟生物神经元的结构和功能，接收输入信号并产生输出。引入非线性因素，使得神经网络可以逼近任意非线性函数。输入信号通过神经网络层层传递，最终得到输出结果。根据输出结果与真实值之间的误差，反向调整神经网络中的权重参数。

卷积层池化层全连接层经典模型卷积神经网络在图像识别中的应用