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机器学习基础

课程概述课程目标掌握机器学习基础概念和常用算法。课程内容涵盖监督学习、无监督学习、深度学习和强化学习等主题。学习方式理论讲解、案例分析、代码实践和课后作业相结合。

机器学习基础概念数据机器学习的核心是数据。数据是训练机器学习模型的基础，数据质量直接影响模型的性能。算法机器学习算法是模型学习和预测的基础。常见的算法包括线性回归、逻辑回归、支持向量机等。模型机器学习模型是算法在训练数据上的结果，用于对新数据进行预测或分类。

监督学习1标签数据监督学习使用带标签的数据集，每个数据点都与一个已知结果相关联。2预测模型算法学习从输入到输出的映射关系，以便预测新的未标记数据的输出。3分类与回归监督学习可用于分类任务（预测类别）或回归任务（预测连续值）。

线性回归模型概述线性回归是一种简单而强大的预测模型，用于预测连续变量。模型原理通过寻找一条直线或超平面，将输入特征与目标变量之间建立线性关系。应用场景广泛应用于预测房价、股价、销量等业务场景。

逻辑回归1分类解决二元分类问题2Sigmoid函数将线性模型输出映射到概率3损失函数交叉熵损失函数衡量预测误差4梯度下降优化模型参数，最小化损失

支持向量机1最大化间隔寻找最优超平面，最大化不同类别样本之间的间隔2核函数将低维数据映射到高维空间，解决非线性可分问题3支持向量位于间隔边界上的样本，决定超平面的位置

决策树1结构化决策决策树使用树状结构，以分层的方式展示决策过程。2特征选择选择最能区分数据的特征，作为决策树的节点。3预测结果通过遍历决策树，最终到达叶子节点，得出预测结果。

集成学习1Bagging2Boosting3Stacking集成学习通过组合多个弱学习器来构建更强大的模型。常见的集成学习方法包括Bagging、Boosting和Stacking。

无监督学习聚类将数据点分组为不同的集群，每个集群中的数据点彼此相似，而与其他集群中的数据点不同。降维减少数据集的维度，同时保留数据的重要信息，例如主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)。异常检测识别数据集中与正常模式不同的数据点，例如欺诈检测或网络安全。

K-均值聚类1定义K-均值聚类是一种无监督学习算法，它将数据点划分为k个不同的簇，其中k是一个预定义的常数。2目标算法的目标是使每个簇中的数据点彼此尽可能接近，同时使不同簇中的数据点尽可能远离。3步骤1.随机初始化k个簇中心。2.将每个数据点分配给最近的簇中心。3.重新计算每个簇的中心。4.重复步骤2和3直到簇中心不再发生明显变化。

主成分分析降维技术主成分分析(PCA)是一种常用的降维技术，用于将高维数据转换为低维数据，同时保留尽可能多的信息。特征提取通过寻找数据集中方差最大的方向，PCA可以提取出最重要的特征，从而简化数据并提高模型性能。数据可视化PCA可以将高维数据降维到二维或三维，方便数据可视化和分析，从而更好地理解数据的结构和模式。

潜在语义分析1降维将高维数据映射到低维空间2语义相似性捕捉词语之间的语义关系3应用文本分类、推荐系统

降维技术数据压缩降低数据的维度可以减少存储空间和计算时间。提高性能高维数据可能导致模型过拟合，降维可以提高模型泛化能力。可视化降维可以将高维数据可视化，更容易理解数据的结构和模式。

神经网络基础节点神经网络由相互连接的节点组成，每个节点代表一个神经元。层级结构节点被组织成层级结构，包括输入层、隐藏层和输出层。权重和偏置连接节点之间的权重和每个节点的偏置决定了网络的行为。激活函数激活函数引入非线性，使网络能够学习复杂的模式。

深度学习神经网络深度学习使用多层神经网络模拟人脑结构，提取数据特征。复杂算法深度学习算法比传统机器学习更复杂，需要大量数据训练。数据驱动深度学习依赖于大规模数据集，数据质量和数量直接影响模型效果。

卷积神经网络1图像识别识别图像中的物体、场景和人物2自然语言处理文本分类、情感分析和机器翻译3语音识别将语音信号转换为文本

循环神经网络1记忆处理序列数据2循环隐藏状态更新3反馈预测结果

迁移学习预训练模型利用大型数据集训练的模型，可以用于解决其他相关任务。微调将预训练模型调整到特定任务，提高模型效率。特征提取从预训练模型中提取特征，用于新任务的特征工程。

强化学习基础1智能体与环境强化学习研究智能体如何在与环境交互过程中学习最优行为。2奖励机制智能体通过接收奖励信号来判断其行为的优劣，并不断调整策略以最大化累积奖励。3探索与利用智能体需要在探索未知环境和利用已知信息之间找到平衡。

马尔可夫决策过程1状态表示环境中的一个特定时刻。2动作在特定状态下可执行的操作。3奖励执行特定动作后获得的回报。4转移概率从一个状态转移到另一个状态的概率。

策略梯度算法梯度上升通过