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《机器学习》ppt课件

目录机器学习概述机器学习基础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Chapter

机器学习是一种从数据中自动学习并改进性能的算法和模型。它通过训练数据自动发现规律和模式，并应用于新数据以进行预测和决策。机器学习是人工智能的一个分支，旨在使计算机具有类似于人类的学习能力。机器学习的定义

在随后的几十年里，机器学习经历了多个发展阶段，包括符号学习、统计学习、神经网络和深度学习等。随着大数据和计算能力的提升，机器学习在近年来取得了显著的进展，并在各个领域得到广泛应用。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从数据中学习。机器学习的历史与发展

通过图像识别、目标检测等技术，应用于安防、自动驾驶等领域。通过语音转文字、语音合成等技术，应用于智能音响、语音助手等领域。通过信用评分、股票预测等技术，应用于风险管理、投资决策等领域。通过文本分类、情感分析等技术，应用于智能客服、舆情分析等领域。通过用户行为分析、内容推荐等技术，应用于电商、音乐、视频等平台。计算机视觉自然语言处理语音识别推荐系统金融领域机器学习的应用领域

02机器学习基础Chapter

监督学习数据带有标签的训练数据。无监督学习数据无标签的训练数据。数据类型与特征工程

半监督学习数据：部分带有标签的训练数据。数据类型与特征工程

特征提取从原始数据中提取有意义的特征。特征选择从提取的特征中选择对模型训练有意义的特征。数据类型与特征工程

根据领域知识构造新的特征。特征构造对特征进行归一化、标准化等处理。特征转换数据类型与特征工程

03ROC曲线、AUC值。01模型评估指标02准确率、精确率、召回率、F1值等。模型评估与选择

模型评估与选择交叉验证：将数据分为训练集、验证集和测试集，通过多次训练和验证来评估模型性能。

模型评估与选择基于规则的方法基于搜索的方法集成学习方法通过搜索算法在模型空间中寻找最优模型。将多个模型集成起来，形成一个强模型。根据预设的规则选择模型。

模型在训练数据上表现很好，但在测试数据上表现较差。原因可能是模型复杂度过高，学习了训练数据中的噪声。解决方法包括增加数据量、降低模型复杂度、使用正则化等。模型在训练数据和测试数据上表现都较差。原因可能是模型复杂度过低，无法学习到数据的内在规律。解决方法包括增加模型复杂度、增加特征数量和质量、减少正则化强度等。过拟合欠拟合过拟合与欠拟合

03监督学习算法Chapter

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统计方法。它假设因变量和自变量之间存在线性关系，并通过梯度下降等优化算法求解模型参数。线性回归一种用于解决二分类问题的算法，通过引入sigmoid函数将线性回归的预测结果映射到[0,1]区间内，表示样本属于正类的概率。逻辑回归使用最大似然估计法求解模型参数，并可采用正则化技术防止过拟合。逻辑回归线性回归与逻辑回归

线性可分支持向量机01针对线性可分数据集，通过最大化间隔来求解最优超平面，使得正类和负类样本能够被正确分类。非线性支持向量机02对于非线性可分数据集，通过引入核函数将数据映射到高维特征空间，然后在高维空间中寻找最优超平面。常用的核函数包括多项式核、高斯核等。SVM的优缺点03优点包括在高维空间中表现良好、对于小样本数据也能取得较好效果；缺点包括对参数和核函数的选择敏感、处理大规模数据集时计算量大。支持向量机（SVM）

决策树一种基于树形结构的分类与回归算法，通过递归地构建决策树来对数据进行分类或回归。常见的决策树算法包括ID3、C4.5和CART等。随机森林一种基于集成学习的算法，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泛化能力。随机森林在构建决策树时采用了随机特征选择和样本抽样等技术来增加模型的多样性。决策树与随机森林的优缺点优点包括易于理解和解释、能够处理非线性关系和多输出问题；缺点包括容易过拟合、对噪声数据敏感等。随机森林通过集成多个决策树来降低过拟合风险并提高预测精度。决策树与随机森林

04非监督学习算法Chapter

聚类分析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。层次聚类通过计算数据点间的相似度，构建聚类树，实现数据的分层聚类。DBSCAN聚类基于密度的聚类方法，能够发现任意形状的簇，并有效处理噪声数据。

t-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。自编码器利用神经网络学习数据的低维表示，实现数据的压缩和降维。主成分分析（PCA）通过线性变换将原始数据投影到低维空间，保留数据的主要特征。降维技术

通过假设检验或置信区间等方法，判断数据点是否为异常值。基于统计的异常检测基于距离的异常检测