《机器学习》ppt课件完整版.pptxVIP

《机器学习》ppt课件完整版

contents目录引言机器学习基础知识监督学习算法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

01引言

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。它利用算法来解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测。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。机器学习的定义与目标目标定义

03深度学习崛起21世纪初至今，深度学习成为机器学习领域的重要分支，推动了人工智能的快速发展。01早期符号学习20世纪50年代至60年代，基于符号和逻辑规则的学习系统开始出现。02统计学习阶段20世纪70年代至80年代，统计学习方法开始流行，如决策树、神经网络等。机器学习的发展历程

计算机视觉自然语言处理推荐系统金融风控机器学习的应用领于图像识别、目标检测、人脸识别等任务。用于文本分析、情感分析、机器翻译等任务。根据用户的历史行为和偏好，为用户推荐相关的产品或内容。利用机器学习模型对金融风险进行评估和预测，如信贷审批、反欺诈等场景。

02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

衡量模型预测结果与真实值之间差距的函数，如均方误差、交叉熵等。损失函数用于最小化损失函数，找到最优模型参数，如梯度下降、随机梯度下降、Adam等。优化算法包括批量梯度下降、小批量梯度下降和随机梯度下降等，各有优缺点。梯度下降变种如固定学习率、学习率衰减等，用于提高模型训练的稳定性和效率。学习率调整策略损失函数与优化算法

包括准确率、精确率、召回率、F1分数等，用于评估模型性能。评估指标如交叉验证、留出法等，用于划分训练集和测试集，对模型进行客观评估。评估方法根据评估结果选择最优模型，同时考虑模型的复杂度和泛化能力。模型选择使用网格有哪些信誉好的足球投注网站、随机有哪些信誉好的足球投注网站等方法对模型超参数进行优化。超参数调优模型评估与选择

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

03监督学习算法

一种用于预测连续数值型输出的监督学习算法，通过拟合一个线性模型来最小化预测值与实际值之间的误差。线性回归虽然名为“回归”，但实际上是一种分类算法。通过逻辑函数将线性回归的输出映射到(0,1)之间，以得到样本点属于某一类别的概率。逻辑回归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）。正则化线性回归与逻辑回归

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。二分类问题核技巧软间隔与正则化对于非线性可分的问题，可以通过核函数将样本映射到高维空间，使其在高维空间中线性可分。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。030201支持向量机（SVM）

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。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。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。决策树与随机森林

Bagging通过自助采样法（bootstrapsampling）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。Stacking一种将多个不同类型的基学习器结合起来的方法，通过训练一个元学习器来学习如何最优地结合基学习器的输出。集成学习方法

04无监督学习算法

K-means算法将数据集划分为K个不同的簇，每个簇的中心是所有属于该簇的数据点的平均值。层次聚类算法通过计算数据点之间的距离或相似度，将数据点层次地分解为不同的簇。DBSCAN算法基于密度的聚类算法，能够将具有足够高密度的区域划分为簇，并发现任意形状的聚类。聚类算法

t