机器学习推动智能时代的发展.pptx

汇报人：PPT可修改机器学习推动智能时代的发展2024-01-17

目录机器学习概述数据驱动下的机器学习监督学习算法与应用非监督学习算法与应用神经网络与深度学习技术强化学习与迁移学习技术机器学习挑战与未来趋势

01机器学习概述Chapter

机器学习是一种通过训练数据自动发现规律和模式，并用于预测新数据的算法和模型。机器学习经历了从符号学习到统计学习再到深度学习的演变，不断推动着人工智能领域的发展。定义与发展历程发展历程定义

根据用户历史行为和偏好，利用机器学习算法为用户推荐个性化的内容和服务。利用机器学习算法对文本数据进行分析和处理，实现情感分析、机器翻译、智能问答等功能。通过图像处理和计算机视觉技术，将机器学习应用于图像识别、目标检测、人脸识别等领域。借助机器学习技术，将语音信号转化为文本或命令，应用于语音助手、语音搜索等领域。自然语言处理计算机视觉语音识别推荐系统机器学习应用领域督学习通过已知输入和输出数据进行训练，得到一个可以预测新数据的模型。半监督学习结合监督学习和无监督学习的思想，利用部分有标签数据和大量无标签数据进行训练。无监督学习在没有已知输出的情况下，通过分析输入数据之间的相似性或关联性来发现数据的内在结构和规律。强化学习智能体通过与环境的交互来学习如何做出最优决策，以达到预期的目标。机器学习算法分类

02数据驱动下的机器学习Chapter

如表格数据，包括数值、文本等，主要来源于数据库、数据仓库等。结构化数据非结构化数据半结构化数据如图像、音频、视频等，主要来源于社交媒体、物联网设备等。如XML、JSON等格式的数据，主要来源于Web页面、日志文件等。030201数据类型及来源

数据清洗去除重复、缺失、异常值等，保证数据质量。特征变换通过降维、升维、归一化等手段，使特征更适应模型训练。特征选择选择与任务相关的特征，去除冗余特征，降低模型复杂度。数据预处理与特征提取用已知标签的数据进行训练，如分类、回归等任务。监督学习利用无标签的数据进行训练，如聚类、降维等任务。无监督学习通过与环境的交互进行学习，适用于序列决策问题。强化学习包括参数调整、集成学习、深度学习等方法，提高模型性能。模型优化方法模型训练与优化方法

03监督学习算法与应用Chapter

一种通过最小化预测值与实际值之间的均方误差来拟合数据的统计方法。它可以帮助我们理解自变量和因变量之间的关系，并用于预测和决策。虽然名为“回归”，但实际上是一种分类算法。它通过sigmoid函数将线性回归的输出映射到[0,1]区间，表示某个事件发生的概率。逻辑回归广泛应用于二分类问题。线性回归逻辑回归线性回归与逻辑回归

SVM原理支持向量机是一种二分类模型，其基本思想是在特征空间中找到一个超平面，使得该超平面能够最大化地将两类样本分开，同时保证分类间隔最大。SVM实践在实际应用中，SVM可用于解决各种分类和回归问题。通过核函数的选择和参数的调整，SVM可以处理非线性问题，并在高维空间中表现出色。支持向量机（SVM）原理及实践

决策树一种树形结构的分类器，通过递归地将数据集划分为若干个子集，每个子集对应一个决策树的节点。决策树的构建过程包括特征选择、树的生成和剪枝等步骤。随机森林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输出来提高模型的泛化能力。随机森林在训练过程中引入了随机性，如随机选择特征子集进行划分等，以降低模型的过拟合风险。决策树与随机森林算法剖析

04非监督学习算法与应用Chapter

原理：K-means是一种基于距离的聚类算法，通过迭代将数据划分为K个簇，使得同一簇内的数据尽可能相似，不同簇间的数据尽可能不同。K-means聚类算法原理及实现

实现步骤1.初始化K个簇中心；2.将每个数据点分配给最近的簇中心；K-means聚类算法原理及实现

1233.更新簇中心为其包含数据点的均值；4.重复步骤2和3，直到簇中心不再变化或达到最大迭代次数。优缺点：K-means算法简单高效，但对初始簇中心和K值的选择敏感，且只能发现球形簇。K-means聚类算法原理及实现

方法介绍层次聚类通过构建嵌套的簇层次结构来进行聚类，分为凝聚法和分裂法两种。凝聚法初始将每个数据点视为一个簇，然后逐步合并最相似的簇；分裂法则是从包含所有数据点的单个簇开始，逐步分裂为更小的簇。案例分析以凝聚法为例，介绍其在图像处理中的应用。通过层次聚类对图像像素进行分组，可以提取出图像中的不同区域和特征，用于图像分割、目标检测等任务。优缺点层次聚类能够发现不同粒度的簇结构，但计算复杂度高，且一旦合并或分裂操作完成，就不能撤销。层次聚类方法介绍及案例分析

算法原理：DBSCAN是一种基于密度的聚类算法，通过寻找被低密度区域分隔的高密度区域