机器学习基础课件

机器学习基础课件1机器学习概述机器学习算法分类机器学习常用算法特征工程与数据预处理模型评估与优化实践案例与编程实现contents目录201机器学习概述3机器学习是一种通过训练数据自动发现规律和模式，并应用于新数据的算法和模型。机器学习是人工智能的一个分支，旨在让计算机具有自我学习和改进的能力。机器学习通过从数据中提取特征、选择模型、训练模型等步骤，实现对数据的预测、分类、聚类等任务。机器学习的定义4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，涌现出了许多经典的算法和模型，如决策树、神经网络、支持向量机等。近年来，随着大数据和深度学习技术的快速发展，机器学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了突破性进展。机器学习的起源可以追溯到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能力。机器学习的历史与发展5计算机视觉通过训练图像识别模型，实现对图像中物体、场景、文字等信息的自动识别和理解。自然语言处理利用机器学习技术，实现对文本数据的自动分析、理解和生成，如情感分析、机器翻译等。语音识别通过训练语音模型，实现对人类语音的自动识别和转换，如语音助手、语音转文字等。推荐系统利用机器学习技术，根据用户的历史行为和兴趣偏好，为用户推荐个性化的内容和服务。金融领域机器学习可用于风险评估、信用评分、股票预测等金融领域的应用。医疗领域通过训练医疗数据模型，实现对疾病的自动诊断、治疗方案推荐等医疗领域的应用。机器学习的应用领域602机器学习算法分类703应用场景分类问题（如图像识别、垃圾邮件检测）、回归问题（如股票价格预测、房屋价格预测）等。01定义监督学习是一种机器学习算法，它从带有标签的训练数据中学习，并尝试预测新数据的标签。02常见算法线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等。监督学习8无监督学习是一种机器学习算法，它从没有标签的训练数据中学习，并尝试发现数据中的模式或结构。定义聚类算法（如K-means、层次聚类）、降维算法（如主成分分析PCA、t-SNE）等。常见算法聚类问题（如客户细分、文档聚类）、异常检测（如信用卡欺诈检测、网络入侵检测）等。应用场景无监督学习9半监督学习是一种机器学习算法，它同时使用带有标签和无标签的训练数据进行学习，以充分利用未标记数据的信息。定义半监督分类算法（如标签传播算法、生成模型）、半监督聚类算法（如约束聚类、半监督K-means）等。常见算法分类问题（如图像识别、情感分析）、聚类问题（如社交网络分析、推荐系统）等。应用场景半监督学习10

强化学习定义强化学习是一种机器学习算法，它通过与环境进行交互来学习，并根据获得的奖励或惩罚来优化其行为。常见算法Q-learning、策略梯度方法（如REINFORCE）、深度强化学习（如DQN、AlphaGo）等。应用场景游戏AI（如围棋、星际争霸）、机器人控制（如自动驾驶、无人机控制）、自然语言处理（如对话系统、机器翻译）等。1103机器学习常用算法12线性回归模型的基本原理模型的评估与优化方法最小二乘法进行参数估计多重共线性问题及解决方法线性回归13逻辑回归逻辑回归模型的基本原理模型评估指标如准确率、召回率等最大似然法进行参数估计多分类问题的处理方法1401020304支持向量机的基本原理硬间隔与软间隔分类器核函数的选择与调参技巧SVM在回归问题中的应用支持向量机1502030401决策树与随机森林决策树的构建与剪枝策略特征选择与重要性评估随机森林的原理与实现模型调参与性能优化方法16前向传播与反向传播算法神经网络的基本原理与结构激活函数的选择与应用深度学习模型的训练与优化方法01020304神经网络与深度学习1704特征工程与数据预处理18词袋模型、TF-IDF、Word2Vec等文本数据特征提取SIFT、HOG、CNN等图像数据特征提取过滤式、包裹式、嵌入式特征选择方法基于模型的特征重要性、互信息、卡方检验等特征重要性评估特征提取与选择19删除、填充（均值、中位数、众数、插值等）缺失值处理删除、替换、分箱等异常值处理对数转换、Box-Cox转换、多项式转换等数据转换去除停用词、词形还原、词性标注等文本数据清洗数据清洗与转换20特征缩放与归一化01最小-最大缩放（Min-MaxScaling）02Z-score标准化（Standardization）03归一化（Normalization）04稳健缩放（RobustScaling）21数据集划分与交叉验证K折交叉验证（K-foldCrossValidation）自助法（Bootstrapping）训练集、验证集和测试集的划分留出交叉验证（HoldoutCrossValidation）2205模型评估与优化23准确率（Accuracy）：分类问题中最常用的评估指标，表示模型预测正确的样本占总样本的比例。精确率（Precision）和召回率（Recall）：用于评估模型在二分类问题中的性能，精确率表示模型预测为正样本的实例中实际为正样本的比例，召回率表示实际为正样本的实例中被模型预测为正样本的比例。F1分数（F1Score）：综合考虑精确率和召回率的评估指标，是两者的调和平均数。AUC（AreaUndertheCurve）：用于评估模型在二分类问题中的性能，表示ROC曲线下的面积，越大表示模型性能越好。模型评估指标24超参数调整与优化网格搜索（GridSearch）通过遍历指定的超参数空间，寻找最优的超参数组合。随机搜索（RandomSearch）在指定的超参数空间内随机采样，寻找最优的超参数组合。贝叶斯优化（BayesianOptim…利用贝叶斯定理和先验知识，在指定的超参数空间内进行高效的搜索。遗传算法（GeneticAlgorit…模拟自然选择和遗传机制，在指定的超参数空间内进行搜索。25提升（Boosting）通过迭代地训练基模型，每次迭代时调整样本权重，使得之前被错误分类的样本得到更多的关注。堆叠（Stacking）将多个基模型的预测结果作为新的特征，再训练一个元模型进行最终预测。装袋（Bagging）通过自助采样法得到多个训练集，分别训练基模型，然后将基模型的预测结果进行平均或投票得到最终预测结果。模型集成方法26模型诊断与改进策略残差分析（ResidualAnalys…通过检查模型的残差图，识别模型是否存在异方差性、非线性等问题。特征重要性分析（FeatureImpo…通过分析模型中各个特征对预测结果的贡献程度，识别关键特征和冗余特征。模型复杂度分析（ModelComple…通过分析模型的复杂度与性能之间的关系，选择合适的模型复杂度以避免过拟合或欠拟合问题。交叉验证（Cross-Validatio…通过将原始数据集划分为多个子集进行训练和验证，评估模型的稳定性和泛化能力。2706实践案例与编程实现28数据准备收集房屋面积、房间数、建造年份等特征，以及对应的房价作为目标变量。特征工程对收集到的特征进行清洗、转换和选择，以提取对房价有预测能力的特征。模型训练使用线性回归算法对处理后的特征进行训练，得到房价预测模型。模型评估使用均方误差等指标对模型进行评估，调整模型参数以优化预测性能。案例一：使用线性回归预测房价29特征工程对收集到的特征进行清洗、转换和选择，以提取对信用评分有预测能力的特征。模型评估使用准确率、召回率等指标对模型进行评估，调整模型参数以优化预测性能。模型训练使用逻辑回归算法对处理后的特征进行训练，得到信用评分预测模型。数据准备收集用户的信用历史、收入、负债等特征，以及对应的信用评分作为目标变量。案例二：使用逻辑回归进行信用评分30数据准备收集图像数据集，包括训练集和测试集，对数据进行预处理和增强。特征提取使用卷积神经网络等算法提取图像特征，以便输入到支持向量机模型中。模型训练使用支持向量机算法对提取的特征进行训练，得到图像分类模型。模型评估使用准确率、混淆矩阵等指标对模型进行评估，调整模型参数以优化分类性能。案例三：使用支持向量机进行图像分类31数据准备收集客户的历史交易数据、投诉记录等特征，以及对应的流失状态作为目标变量。特征工程对收集到的特征进行清洗、转换和选择，以提取对客户流失有预测能力的特征。模型训练使用决策树算法对处理后的特征进行训练，得到客户流失预测模型。模型评估使用准确率、召回率等指标对模型进行评估，调整模型参数以优化预测性能。案例四：使用决策树进行客户流失预测3