机器学习基础知识培训资料

机器学习基础知识培训资料汇报人：XX2024-01-14CATALOGUE目录机器学习概述机器学习基础知识监督学习算法非监督学习算法深度学习算法机器学习实践与应用01机器学习概述机器学习是一种通过让计算机从数据中学习规律和模式，并用于预测新数据的方法。它是一种基于统计学的计算机科学分支，旨在通过算法使计算机具有自我学习和改进的能力。机器学习的目标是让计算机能够像人类一样具有学习和决策的能力。机器学习的定义

机器学习的历史与发展机器学习的历史可以追溯到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和识别的能力。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，同时伴随着神经网络、支持向量机、决策树等算法的不断发展。近年来，随着大数据和计算力的提升，深度学习等复杂模型得以广泛应用，机器学习领域取得了显著的进展。计算机视觉通过图像处理和计算机视觉技术，实现人脸识别、物体检测、场景理解等任务。自然语言处理利用文本挖掘和自然语言处理技术，实现情感分析、机器翻译、智能问答等应用。语音识别通过语音信号处理和机器学习算法，实现语音转文字、语音合成、语音识别等任务。推荐系统根据用户的历史行为和兴趣偏好，构建推荐算法，为用户提供个性化的内容推荐。金融领域应用机器学习算法进行风险评估、信用评分、股票价格预测等任务。医疗领域利用机器学习技术对医疗数据进行挖掘和分析，实现疾病诊断、药物研发等应用。机器学习的应用领域02机器学习基础知识第二季度第一季度第四季度第三季度数据类型数据清洗数据转换数据增强数据类型与数据预处理机器学习涉及的数据类型包括结构化数据（如表格数据）、非结构化数据（如文本、图像、音频、视频等）以及半结构化数据（如XML、JSON等）。去除重复、无效、错误或异常的数据，保证数据质量。将数据转换为适合机器学习算法的格式，如数值化、归一化、标准化等。通过一些技术手段增加数据量，提高模型的泛化能力，如旋转、平移、缩放等。特征选择特征提取特征构造特征降维特征选择与特征工程01020304从原始特征中挑选出对模型训练有重要影响的特征，降低特征维度，提高训练效率。通过一些方法将原始特征转换为新的特征，以便更好地表示数据的内在规律和结构。根据业务理解和经验，手动创造新的特征，以增强模型的表达能力。通过某些技术手段降低特征维度，如主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。根据任务类型选择合适的评估指标，如准确率、召回率、F1值、AUC等。评估指标根据任务需求和数据特点选择合适的机器学习模型，如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络等。模型选择通过调整模型的超参数来提高模型的性能，如学习率、正则化系数、树的深度等。超参数调优将多个模型的结果进行融合，以提高模型的稳定性和泛化能力，如Bagging、Boosting、Stacking等。模型融合模型评估与优化03监督学习算法一种通过最小化预测值与真实值之间的均方误差来拟合数据的算法，可用于预测连续型目标变量。线性回归一种用于解决二分类问题的算法，通过sigmoid函数将线性回归的预测结果映射到[0,1]区间，表示样本属于正类的概率。逻辑回归为了提高模型的泛化能力，可以选择重要的特征进行建模，并通过L1或L2正则化来防止过拟合。特征选择与正则化线性回归与逻辑回归核函数对于非线性可分问题，可以通过核函数将数据映射到高维空间，使得数据在高维空间中线性可分。原理SVM是一种二分类模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，其学习策略就是求解使间隔最大化的最优化问题。参数调优SVM的性能受参数影响较大，如惩罚系数C和核函数参数等，需要通过交叉验证等方法进行参数调优。支持向量机（SVM）一种基于树形结构的分类与回归算法，通过递归地选择最优特征进行划分，构建二叉树或多叉树。决策树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预测结果来提高模型的准确性和稳定性。随机森林决策树可以输出特征重要性排序，帮助理解数据的内在结构；同时，剪枝技术可以避免决策树过拟合，提高模型的泛化能力。特征重要性与剪枝决策树与随机森林04非监督学习算法层次聚类通过构建聚类层次结构（树状图）对数据进行聚类，可灵活选择不同层次的聚类结果。DBSCAN聚类基于密度的聚类方法，能够发现任意形状的簇，且对噪声数据具有鲁棒性。K-means聚类通过迭代将数据划分为K个簇，使得同一簇内数据相似度高，不同簇间数据相似度低。聚类分析03自编码器利用神经网络进行特征提取和降维，适用于复杂数据的处理。01主成分分析（PCA）通过线性变换将原始数据投影到低维空间中，保留数据的主要特征。02t-SNE一种非线性降维方法，适用于高维数据的可视化，能够保留数据的局部结构。降维技术通过假设数据服从某种分布，根据分布参数判断数据是否为异常值。基于统计的异常检测通过计算数据点之间的距离，判断数据点是否为离群点。基于距离的异常检测通过计算数据点周围的密度，判断数据点是否为异常值。这些方法适用于不同场景下的异常检测任务，如网络入侵检测、信用卡欺诈检测等。基于密度的异常检测异常检测05深度学习算法神经网络基础神经网络的基本单元，模拟生物神经元的结构和功能。引入非线性因素，使得神经网络可以逼近任意函数。输入信号通过神经网络层层传递，最终得到输出信号的过程。根据输出误差反向调整神经网络参数，使得输出更加接近真实值。神经元模型激活函数前向传播反向传播卷积层池化层全连接层经典模型卷积神经网络（CNN）通过卷积操作提取输入数据的特征。对提取的特征进行整合和分类。降低数据维度，减少计算量，同时保留重要特征。LeNet-5、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet等。ABCD循环神经网络（RNN）循环神经单元具有记忆功能，能够处理序列数据。门控循环单元（GRU）简化LSTM结构，减少计算量，同时保持较好的性能。长短期记忆网络（LSTM）解决RNN长期依赖问题，提高序列数据处理能力。经典模型RNN、LSTM、GRU、Bi-RNN、Bi-LSTM等。06机器学习实践与应用从公开数据集、竞赛数据集、企业数据集等来源获取数据，并进行初步的探索和分析。数据集获取数据预处理数据划分包括数据清洗、特征提取、特征转换等步骤，以消除数据中的噪声和冗余信息，提高数据质量。将数据划分为训练集、验证集和测试集，以便进行模型训练和评估。030201数据集获取与处理根据任务类型和数据特点选择合适的机器学习模型，如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林等。模型选择模型训练模型评估模型调优使用训练集对模型进行训练，调整模型参数以最小化损失函数。使用验证集对训练好的模型进行评估，包括准确率、召回率、F1分数等指标。根据评估结果对模型进行调优，包括调整模型参数、增加或减少特征、改变模型结构等。模型训练与调优模型监控对部署后的模型进行实时监控，包