《机器学习基础》课件.pptVIP

**********************机器学习基础机器学习是计算机科学领域中的一个重要分支,它旨在通过算法和统计模型让计算机系统能够在没有显式编程的情况下,自动完成某些特定任务。这是一个跨学科的研究领域,融合了数学、统计学、人工智能等多个学科。什么是机器学习数据驱动的算法机器学习是一种通过从数据中学习并做出预测的算法过程。自动优化性能机器学习系统能够自动改进其性能,随着接收到更多数据而不断提高。广泛应用领域机器学习在计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等众多领域有着广泛应用。提升人类决策机器学习可以帮助人类做出更加精准和高效的决策。机器学习算法分类监督学习通过给定的输入和期望输出来训练模型，学习预测新输入的正确输出。无监督学习无需标注数据，通过发现数据中的内在模式和结构来学习。强化学习智能体通过与环境的互动，获得激励信号来学习最优决策。半监督学习结合有标注和无标注数据来训练模型，利用未标注数据提高性能。监督学习监督学习是机器学习中最常用和最成熟的一种算法,通过训练使用标注的数据来预测输出。它可以解决分类和回归等常见的机器学习问题。回归算法线性回归线性回归是最基础的回归算法之一，用于预测连续型数值变量。它通过找到变量之间的最佳拟合线来做出预测。多元回归与线性回归类似，但可以处理多个输入变量。通过寻找多个变量的最佳组合来预测目标变量。岭回归解决线性回归容易过拟合的问题。通过添加惩罚项来缩小回归系数，提高模型泛化性能。Lasso回归和岭回归类似，但使用L1正则化来实现特征选择。可以自动删除不重要的特征。分类算法逻辑回归逻辑回归是一种常用的分类算法,能够将输入特征映射到概率输出,从而对新样本进行分类预测。决策树决策树是一种基于树状结构的分类算法,通过建立规则树来进行分类和预测。它具有可解释性强的特点。支持向量机支持向量机是一种基于边界划分的分类算法,通过寻找最优分割超平面来实现高效分类。它对噪音数据具有较强的容忍度。无监督学习无监督学习是一类数据挖掘和信息提取技术,能从未标注的数据中发现隐藏的模式和结构。这类算法不需要人工标注训练数据,通过分析数据的内部特征自动寻找数据间的潜在关系。聚类算法无监督学习聚类算法属于无监督学习,它根据样本的相似性将数据划分到不同的簇中,无需预先标记样本。发现隐藏模式聚类能够自动发现数据中的内在结构和潜在分组,从而帮助识别数据中未被发现的模式。多种算法选择K-Means、层次聚类、DBSCAN等是常见的聚类算法,各有特点可以适用于不同场景。应用广泛聚类广泛应用于市场细分、异常检测、推荐系统等领域,帮助发现数据中有价值的洞见。降维算法主成分分析(PCA)通过线性变换将高维数据映射到低维空间,保留数据中最重要的信息。广泛应用于图像处理、文本分析等领域。线性判别分析(LDA)寻找最佳投影方向,使类间距离最大化,类内距离最小化。在分类任务中表现出色。t-SNE通过非线性映射将高维数据映射到二维或三维空间,保留原数据的局部结构。适合于可视化高维数据。流形学习基于流形假设,利用高维数据的几何结构进行降维。能够有效地捕捉数据的内在结构特征。强化学习强化学习是机器学习的一种重要分支,它通过与环境的交互来学习最佳行为策略,从而达到最大化奖励的目标。与其他类型的机器学习不同,强化学习不需要预先标注的训练数据,而是通过试错和反馈不断优化决策行为。机器学习模型训练数据预处理清洗、填充和转换数据是训练模型的基础。确保数据质量和格式满足要求。特征工程选择有效特征和构建新特征可显著提升模型性能。这需要深入理解数据和目标。模型选择根据问题类型和数据特点选择合适的学习算法。比如线性回归、决策树或神经网络。超参数调优通过调整学习率、正则化强度等超参数来优化模型性能,提高泛化能力。数据集划分训练集用于训练模型的数据集,通常占总数据的70%-80%。模型在这部分数据上学习并优化参数。验证集用于调整模型超参数,监测模型性能的数据集,通常占10%-20%。测试集用于最终评估模型性能的数据集,通常占10%。与训练和验证集完全分离。特征工程数据预处理对原始数据进行清洗、填充缺失值、编码等操作,以确保数据的完整性和一致性。特征选择根据任务目标,选择相关性高且不冗余的特征,提高模型的泛化能力。特征构造通过组合、转换原有特征,创造出新的更有意义的特征,增强模型的学习能力。特征缩放对不同量纲的特征进行标准化或归一化处理,确保各特征在同等范围内。模型评估1模型性能检验通过测试数据集评估模型在未知数据上的泛化能力。2性能指标选择根据问题类型