机器学习基础知识概览

机器学习基础知识概览

汇报人：大文豪2024年X月目录第1章机器学习基础概念第2章监督学习第3章无监督学习第4章强化学习第5章深度学习第6章模型评估与优化01第1章机器学习基础概念

什么是机器学习？机器学习是一门人工智能的分支，通过让计算机系统学习并改进，而不需要明确地编程。它通过数据和算法使计算机能够模仿人类的学习方式，从数据中发现规律和模式，实现智能化的决策和预测。

机器学习的分类有标签的数据集用于训练模型监督学习无标签的数据集，模型自行发现模式无监督学习通过奖励和惩罚学习最优策略强化学习

自然语言处理处理和理解人类语言的技术包括语音识别、文本分析等推荐系统根据用户行为和喜好推荐个性化内容常见于电商、社交网络等平台

机器学习的应用图像识别用于识别图像中的对象和特征应用于人脸识别、智能监控等领域机器学习的历史机器学习的起源1950年代0103大数据时代的来临2000年代02神经网络和支持向量机的发展1980年代机器学习的重要性机器学习在不断推动人工智能的发展，应用广泛且涉及诸多领域。通过机器学习算法，计算机可以从海量数据中学习、优化模型，为人类提供更智能、高效的解决方案。02第二章监督学习

监督学习是什么？监督学习是一种从标记的训练数据中学习模型的方法。在监督学习中，我们通过已知输入与对应输出之间的关系来训练模型，从而使模型能够预测未知数据的输出。监督学习广泛应用于分类问题和回归问题等领域。

分类问题一种用于解决二分类问题的监督学习算法逻辑回归一种基于树状结构的分类算法决策树一种用于分类和回归分析的监督学习算法支持向量机

岭回归一种解决多重共线性问题的回归算法通过增加L2正则化项来优化模型Lasso回归一种通过L1正则化来优化模型的回归算法可用于特征选择和稀疏特征学习

回归问题线性回归基于线性模型的回归算法常用于预测连续数值型数据监督学习算法评估模型预测正确的样本数占总样本数的比例准确率被模型判断为正例的样本中，真正为正例的比例精确率所有真正为正例的样本中，被模型判断为正例的比例召回率

巩固知识监督学习是机器学习领域的重要分支，涵盖了许多常用的算法和评估方法。深入了解监督学习算法及其应用场景对于提升数据分析和预测的准确性至关重要。不断练习和实践监督学习算法，将有助于搭建高效的机器学习模型。03第三章无监督学习

什么是无监督学习？无监督学习是一种学习模式，算法没有标记的训练数据进行训练。在无监督学习中，机器学习算法试图在事先不知道正确答案的情况下找出数据中的模式和结构。

聚类常用的聚类算法之一K均值聚类根据数据点之间的相似度建立聚类层次结构层次聚类基于密度的聚类算法DBSCAN

降维用于数据降维和特征提取的经典方法主成分分析（PCA）在可视化高维数据时非常有效t-分布邻域嵌入（t-SNE）将多个随机变量分解成独立的因子独立成分分析（ICA）

无监督学习应用通过异常检测方法识别欺诈行为信用卡诈骗检测发现社交网络中的群体结构和关系社交网络分析将市场细分为不同的细分市场并针对不同市场采取不同的策略市场细分

无监督学习算法比较简单易懂，适用于大规模数据集K均值聚类不需要事先指定簇的个数，但计算复杂度高层次聚类不受集群形状和大小的影响DBSCAN最常用的降维算法之一PCA无监督学习可视化用于展示数据点之间的关系散点图0103比较不同数据集的特征雷达图02显示数据集中值的密度热力图无监督学习的局限性虽然无监督学习在很多领域都有应用，但它也存在一些局限性。例如，难以评估无监督学习算法的性能，因为没有明确的标签进行比较。此外，数据的质量和特征选择对算法的表现影响很大。04第四章强化学习

什么是强化学习？强化学习是一种通过与环境互动学习决策策略的方法，它通过给定环境的状态和动作，通过奖励来学习最优决策策略。强化学习的核心思想是不断试错，通过经验学习达到最优决策。强化学习的元素与智能体进行互动的外部环境环境智能体在某一时间点观察到的情况状态智能体采取的行动动作反馈给智能体的结果奖励强化学习算法强化学习算法包括Q学习、DQN和Actor-Critic等。这些算法通过不断尝试和学习，优化智能体的决策策略，以获得最大的奖励。

OpenAI五子棋OpenAI开发的五子棋AI通过强化学习算法不断优化强化学习玩FlappyBird使用强化学习算法训练AI玩FlappyBird游戏目的是最大化分数

强化学习在游戏中的应用AlphaGoGoogle开发的围棋人工智能系统击败了世界围棋冠军李世石强化学习算法基于值函数的算法Q学习深度Q学习，结合深度学习和Q学习的方法DQN结合了策略梯度和值函数方法的算法Actor-Critic

强化学习的应用领域使用强化学习训练自动驾驶汽车自动驾驶0103开发智能游戏角色和对手智能游戏02利用强化学习优化金融交易策略金融交易05第五章深度学习

什么是深度学习？深度学习是一种机器学习的分支，模拟人脑神经网络的工作原理。它通过多层神经网络对数据进行学习和理解，实现复杂的模式识别和预测任务。

深度学习网络结构用于图像识别和计算机视觉任务卷积神经网络（CNN）适用于序列数据处理，如自然语言处理循环神经网络（RNN）解决RNN中梯度消失和梯度爆炸的问题长短期记忆网络（LSTM）

深度学习应用包括物体识别、人脸识别等图像识别将语音转换为文本或命令语音识别处理和生成人类语言的技术自然语言处理

Adam结合动量和自适应学习率的优化算法RMSProp平方梯度的移动平均数来调整学习率

深度学习优化方法随机梯度下降（SGD）通过随机选取数据样本进行梯度下降优化深度学习应用场景辅助医生诊断疾病医疗影像识别0103个性化推荐和广告定向投放推荐系统02自动驾驶和智能交通系统智能驾驶深度学习的未来发展随着计算机算力的提升和数据规模的增大，深度学习在图像、语音、自然语言等领域的应用将会更加广泛。未来深度学习的发展方向包括模型压缩、自动机器学习和强化学习等新技术的探索。06第6章模型评估与优化

留出法

自助法

交叉验证K折交叉验证

过拟合与欠拟合模型过于复杂，数据噪声干扰过大等过拟合的原因模型过于简单，数据不足等欠拟合的原因增加数据量，正则化，降低模型复杂度等如何解决过拟合和欠拟合问题

超参数调优遍历给定的超参数组合，寻找最优解网格搜索0103使用先验概率来更新超参数搜索空间贝叶斯优化02随机选择超参数组合进行搜索随机搜索模型解释模型解释是评估模型行为和预测结果的关键工具。通过特征重要性、模型解释可视化和SHAP值等方法，可以深入了解模型内部机制，帮助优化模型和提高预测准确性。

总结总结重要概念和技术回顾机器学习基础知识概览重申学习重点，加深印