人工智能应用基础项目式教程 教案 任务3.3选择算法训练模型

《任务3.3选择算法训练模型》教案课程名称人工智能应用基础课题任务3.3选择算法训练模型班级：授课时间2025.3.1授课时数1课时地点：教材分析内容分析本课时将重点介绍机器学习的常用算法、损失函数设计和参数优化方法。通过这些内容的学习，帮助学生理解机器学习算法的基本原理，掌握损失函数的设计方法和参数优化的技术。课程内容涵盖了机器学习的常用算法（如线性回归、决策树、支持向量机等）、损失函数的设计原则和方法、参数优化的基本技术和常用优化算法。通过具体的案例和实践操作，帮助学生掌握选择算法训练模型的基本技能。学情分析学生对机器学习的基本概念和流程有一定的了解，但对常用算法的具体实现和优化方法还不够熟悉。学生对编程有较高的兴趣，但需要通过更多的互动和实践来巩固所学知识。本课时将通过丰富的代码示例和互动练习，帮助学生深入理解机器学习算法的基本原理和优化方法。课时教学目标知识目标1.了解机器学习的常用算法，包括线性回归、决策树、支持向量机等。2.掌握损失函数的设计原则和方法。3.掌握参数优化的基本技术和常用优化算法。能力目标1.能够选择合适的机器学习算法进行模型训练。2.能够设计合适的损失函数进行模型评估。3.能够使用常用的优化算法进行参数优化。4.能够编写符合编程风格规范的代码。素质目标1.培养学生对编程的兴趣和好奇心。2.提升学生的逻辑思维能力和问题解决能力。思政目标1.培养学生的社会责任感，了解机器学习技术对社会经济发展的影响。2.引导学生关注科技进步对就业和社会生活的影响。教学重点、难点教学重点1.机器学习的常用算法，包括线性回归、决策树、支持向量机等。2.损失函数的设计原则和方法。3.参数优化的基本技术和常用优化算法。教学难点1.如何选择合适的机器学习算法进行模型训练。2.如何设计合适的损失函数进行模型评估。3.如何使用常用的优化算法进行参数优化。4.如何编写符合编程风格规范的代码。教学策略设计思路1.通过案例分析和互动练习，帮助学生理解机器学习算法的基本原理和优化方法。2.采用议题式教学法，引导学生探讨机器学习算法的选择和优化方法。3.利用多媒体教学资源，增强学生的直观感受和理解。4.通过小组合作学习，培养学生的团队合作能力和创新思维。5.设计实践活动，让学生亲身体验机器学习算法的选择和优化过程。6.通过即时评价反馈，及时调整教学策略，确保教学效果。教学过程设计教学环节教师活动学生活动设计意图教学与信息化手段课前预习任务1.发布预习资料，包括机器学习的常用算法、损失函数设计和参数优化的方法。2.布置预习任务，要求学生阅读相关资料并思考机器学习算法的选择和优化方法。3.提供预习指南，指导学生如何进行有效的预习。1.阅读预习资料，了解机器学习的常用算法、损失函数设计和参数优化的方法。2.思考机器学习算法的选择和优化方法。3.完成预习任务，准备课堂讨论。帮助学生提前了解课程内容，为课堂学习做好准备。预习资料、在线阅读平台课前调查1.设计问卷，调查学生对机器学习算法和优化方法的了解程度。2.收集问卷数据，分析学生的学习起点。3.根据调查结果调整教学策略。1.完成问卷调查，反馈对机器学习算法和优化方法的了解情况。2.反馈调查结果，提出自己的疑问。了解学生的学习起点，为课堂教学提供依据。在线问卷调查工具课中导入新课1.通过一段视频或案例，引出机器学习算法的概念。2.提出问题，引导学生思考机器学习算法的选择和优化方法。3.简要介绍本课时的学习目标和内容。1.观看视频或案例，初步了解机器学习算法的概念。2.回答教师提出的问题，积极参与讨论。3.明确本课时的学习目标和内容。激发学生的学习兴趣，明确学习目标。视频播放设备、PPT讲解常用算法1.详细讲解机器学习的常用算法，包括线性回归、决策树、支持向量机等。2.通过实例，说明这些算法的基本原理和应用场景。3.引导学生总结常用算法的特点和应用场景。1.认真听讲，做好笔记。2.观看实例，加深理解。3.积极参与讨论，总结常用算法的特点和应用场景。帮助学生系统地了解机器学习的常用算法。PPT、案例视频讲解损失函数设计1.详细讲解损失函数的设计原则和方法，包括均方误差、交叉熵等。2.通过实例，说明如何设计合适的损失函数进行模型评估。3.引导学生总结损失函数的设计原则和方法。1.认真听讲，做好笔记。2.观看实例，加深理解。3.积极参与讨论，总结损失函数的设计原则和方法。帮助学生系统地了解损失函数的设计原则和方法。PPT、案例视频讲解参数优化1.详细讲解参数优化的基本技术和常用优化算法，包括梯度下降、随机梯度下降、Adam等。2.通过实例，说明如何使用这些优化算法进行参数优化。3.引导学生总结参数优化的基本技术和常用优化算法。1.认真听讲，做好笔记。2.观看实例，加深理解。3.积极参与讨论，总结参数优化的基本技术和常用优化算法。帮助学生系统地了解参数优化的基本技术和常用优化算法。PPT、案例视频实践操作1.逐步演示如何在Python环境中选择算法、设计损失函数和进行参数优化。2.解释每一步的注意事项和可能遇到的问题。3.提供常见错误的解决方案和示例。4.引导学生记录实践操作中的问题与解决方法。5.讨论实践操作时可能的安全设置。1.跟随教师演示，尝试在自己的Python环境中选择算法、设计损失函数和进行参数优化。2.记录实践操作中遇到的问题，准备提问。3.互相帮助，分享实践操作经验。4.在教师讲解时做笔记，记录关键步骤。5.参与讨论，发表对实践操作步骤的理解。6.尝试解决自己遇到的问题，进行探索。帮助学生掌握选择算法、设计损失函数和进行参数优化的具体步骤。Python环境、JupyterNotebook总结与反馈1.汇总本课时的主要内容，强调重点和难点。2.对学生的课堂表现进行评价，指出优点和不足。3.布置课后作业，巩固所学知识。4.预告下节课的内容，激发学生的学习兴趣。1.认真听讲，回顾本课时的主要内容。2.接受教师的评价，反思自己的表现。3.记录课后作业，准备完成。4.了解下节课的内容，做好预习。通过总结与反馈，帮助学生巩固所学知识，明确下一步的学习方向。PPT、课后作业课后课后作业1.写一篇关于机器学习常用算法、损失函数设计和参数优化的小论文。2.选择一个数据集，使用线性回归、决策树和支持向量机进行模型训练，设计合适的损失函数并进行参数优化。3.完成课后练习题，巩固所学知识。1.完成课后作业，认真撰写小论文。2.选择一个数据集，使用线性回归、决策树和支持向量机进行模型训练，设计合适的损失函数并进行参数优化。3.完成课后练习题，巩固所学知识。通过课后作业，帮助学生巩固所学知识，提高写作和实践能力。课后作业资料、代码编辑器复习与预习1.提供复习资料，帮助学生巩固本课时的知识。2.布置预习任务，要求学生阅读下节课的预习资料。3.提供预习指南，指导学生如何进行有效的预习。1.认真复习本课时的知识，完成复习资料。2.阅读下节课的预习资料，做好预习。3.按照预习指南，进行有效的预习。通过复习与预习，帮助学生巩固所学知识，为下节课的学习做好准备。复习资料、预习资料板书设计一、机器学习常用算法1.线性回归回归模型可以理解为：存在一个点集，用一条曲线去拟合它分布的过程。如果拟合曲线是一条直线，则称为线性回归。如果是一条二次曲线，则被称为二次回归。线性回归是回归模型中最简单的一种。在线性回归中：假设函数为Y’=wX+b+，其中，Y’表示模型的预测结果（见图3.16），用来和真实的Y区分。模型训练的目标就是学习参数：w、b。图3.16线性回归算法fromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionmodel=LinearRegression()2.逻辑回归逻辑回归是一种广泛应用于机器学习的分类算法。它将数据映射到一个数值范围内，然后将其分为一个有限的离散类别。逻辑回归与线性回归的主要区别在于它将输出映射到一个值域，这个值域通常是0~1（见图3.17）。图3.17逻辑回归算法fromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionmodel=LogisticRegression()3.贝叶斯分类器贝叶斯分类器是各种分类器中分类错误概率最小或者在预先给定代价的情况下平均风险最小的分类器。它的设计方法是一种最基本的统计分类方法。其分类原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。设类别ω的取值来自于类集合(ω1,ω2,...,ωm)，样本X=(X1,X2,...,Xn)表示用于分类的特征。对于贝叶斯分类器，若某一待分类的样本D，其分类特征值为x=(x1,x2,...,xn)，则样本D属于类别ωi的概率P(ω=ωi

|X1

=x1,X2

=x2,...,Xn

=xn)，(i=1,2,...,m)应满足下式：P(ω=ωi

|X=x)=Max{P(ω=ω1

|X=x),P(ω=ω2

|X=x),...,P(ω=ωm

|X=x)}而由贝叶斯公式：P(ω=ωi

|X=x)=P(X=x|ω=ωi)*P(ω=ωi)/P(X=x)其中，P(ω=ωi)可由领域专家的经验得到的先验概率，而P(X=x|ω=ωi)和P(X=x)的计算则较困难。贝叶斯分类算法原理如图3.18所示。图3.18贝叶斯分类器fromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBclf=GaussianNB()model=clf.fit(x_train,y_train)4.决策树决策树是一种使用树结构进行决策分析的算法。它通过对属性取值划分数据集，直到划分后数据集有确定的标签，并将它们组合起来形成一棵树。决策树每个分支形成一条规则，对新的数据使用规则进行预测（见图3.19）。图3.19决策树算法fromsklearnimporttree

model=tree.DecisionTreeClassifier()5.随机森林随机森林是一种集成学习算法，它可以通过同时训练多个决策树来增强预测准确性。随机森林的主要思想是将输入数据同时让N个决策树分别得到一个预测结果，以投票的方式确定最终预测结果（见图3.20）。6.K近邻K近邻算法是一种基于实例的学习算法，它可用于对未知样本进行分类并将其与其最近邻居相关联（见图3.21）。图3.21KNN算法fromsklearnimportneighborsmodel=neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)其中，

n_neighbors为邻居的数目7.K均值Kmeans算法是机器学习中一种常用的聚类方法，其基本思想和核心内容就是在算法开始时随机给定若干（K）个中心，按照最近距离原则将样本点分配到各个簇，之后按平均法计算簇的中心点位置，从而重新确定新的中心点位置。这样不断地迭代下去直至聚类集内的样本满足阈值为止。图3.22展示了Kmeans算法过程。图3.22Kmeans聚类算法fromsklearn.clusterimportKMeanscluster=KMeans(n_clusters=4)二、损失函数设计1.回归损失1）均方误差，二次型损失，L2损失均方误差（MeanSquareError,MSE）是最常用的回归损失函数。MSE是目标变量与预测值之间距离的平方和。下面是一个MSE函数的图（见图3.24），其中真实目标值为100，预测值为.10,000~10,000。MSE损失(y轴)在预测(x轴)=100时达到最小值。范围是0到∞图3.24MSE函数图2）平均绝对误差，L1损失平均绝对误差（MAE）是回归模型中使用的另一个损失函数，如图3.25所示。MAE是目标变量和预测变量之间的绝对差值之和。所以它测量的是一组预测的平均误差大小，而不考虑它们的方向。(如果也考虑方向，那就叫作平均偏差误差（MeanBiasError,MBE），它是残差/误差的和)。范围也是0到∞。图3.25MAE函数图2.分类损失交叉熵损失函数图3.26y接近1时的误差图3.27y接近0时的误差图3.28选取y接近1时的误差和y接近0时的误差的交叉点其中J(w)为误差