機(jī)器學(xué)習(xí)算法介紹演講人：日期：2023-2026ONEKEEPVIEWREPORTING

CATALOGUE機(jī)器學(xué)習(xí)概述基礎(chǔ)知識(shí)儲(chǔ)備經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)算法分類常見機(jī)器學(xué)習(xí)算法詳解模型評(píng)估與優(yōu)化策略性能比較與實(shí)際應(yīng)用案例目錄機(jī)器學(xué)習(xí)概述PART01機(jī)器學(xué)習(xí)定義機(jī)器學(xué)習(xí)是一門研究計(jì)算機(jī)如何模擬或?qū)崿F(xiàn)人類學(xué)習(xí)行為的科學(xué)，通過不斷獲取新的知識(shí)和技能，重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)，從而不斷改善自身的性能。學(xué)科背景機(jī)器學(xué)習(xí)涉及多個(gè)學(xué)科領(lǐng)域，包括概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等，這些學(xué)科為機(jī)器學(xué)習(xí)提供了理論基礎(chǔ)和方法支持。機(jī)器學(xué)習(xí)定義與背景機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)歷了從符號(hào)學(xué)習(xí)到統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的轉(zhuǎn)變，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的興起，機(jī)器學(xué)習(xí)在語(yǔ)音識(shí)別、圖像處理、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域取得了突破性進(jìn)展。發(fā)展歷程目前，機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)成為人工智能領(lǐng)域的核心技術(shù)之一，廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域，包括智能推薦、自動(dòng)駕駛、醫(yī)療診斷等。同時(shí)，機(jī)器學(xué)習(xí)算法和模型也在不斷優(yōu)化和改進(jìn)，以提高性能和準(zhǔn)確性?，F(xiàn)狀概述發(fā)展歷程及現(xiàn)狀機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用領(lǐng)域非常廣泛，包括但不限于智能推薦系統(tǒng)、自動(dòng)駕駛技術(shù)、醫(yī)療診斷系統(tǒng)、金融風(fēng)控系統(tǒng)、智能客服系統(tǒng)等。這些領(lǐng)域的應(yīng)用都離不開機(jī)器學(xué)習(xí)算法的支持和優(yōu)化。應(yīng)用領(lǐng)域隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和數(shù)據(jù)規(guī)模的不斷擴(kuò)大，機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用前景將更加廣闊。未來(lái)，機(jī)器學(xué)習(xí)將在更多領(lǐng)域發(fā)揮重要作用，推動(dòng)人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展和創(chuàng)新。同時(shí)，機(jī)器學(xué)習(xí)也將面臨更多的挑戰(zhàn)和問題，需要不斷研究和探索新的方法和技術(shù)。前景展望應(yīng)用領(lǐng)域與前景展望基礎(chǔ)知識(shí)儲(chǔ)備PART02掌握隨機(jī)事件、概率空間、隨機(jī)變量及其分布、數(shù)字特征等基礎(chǔ)概念，理解大數(shù)定律和中心極限定理等基本定理。概率論熟悉統(tǒng)計(jì)量、抽樣分布、參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)等統(tǒng)計(jì)方法，了解回歸分析、方差分析等多元統(tǒng)計(jì)分析方法。統(tǒng)計(jì)學(xué)概率論與統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)逼近論逼近論是研究如何用簡(jiǎn)單的函數(shù)去逼近復(fù)雜的函數(shù)，或者用一個(gè)函數(shù)序列去逼近另一個(gè)函數(shù)序列的理論。在機(jī)器學(xué)習(xí)中，逼近論的思想被廣泛應(yīng)用于模型選擇和優(yōu)化算法中。凸分析凸分析是研究凸集和凸函數(shù)的理論。在機(jī)器學(xué)習(xí)中，許多優(yōu)化問題都可以轉(zhuǎn)化為凸優(yōu)化問題，因此凸分析對(duì)于理解機(jī)器學(xué)習(xí)算法的優(yōu)化過程具有重要意義。逼近論與凸分析簡(jiǎn)介時(shí)間復(fù)雜度01時(shí)間復(fù)雜度是指執(zhí)行算法所需要的計(jì)算工作量。在機(jī)器學(xué)習(xí)中，算法的時(shí)間復(fù)雜度對(duì)于評(píng)估模型的訓(xùn)練速度和預(yù)測(cè)速度具有重要意義?？臻g復(fù)雜度02空間復(fù)雜度是指算法在計(jì)算機(jī)內(nèi)執(zhí)行時(shí)所需存儲(chǔ)空間的度量。在機(jī)器學(xué)習(xí)中，算法的空間復(fù)雜度對(duì)于評(píng)估模型的存儲(chǔ)需求和內(nèi)存消耗具有重要意義。學(xué)習(xí)算法的收斂性03學(xué)習(xí)算法的收斂性是指當(dāng)訓(xùn)練樣本數(shù)量趨于無(wú)窮大時(shí)，學(xué)習(xí)算法所得到的模型是否能夠逼近真實(shí)模型。收斂性是評(píng)估機(jī)器學(xué)習(xí)算法性能的重要指標(biāo)之一。算法復(fù)雜度理論理解經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)算法分類PART03線性回歸用于預(yù)測(cè)連續(xù)值，通過找到最佳擬合直線來(lái)建立特征與目標(biāo)變量之間的關(guān)系。支持向量機(jī)（SVM）通過在高維空間中尋找一個(gè)超平面來(lái)實(shí)現(xiàn)分類或回歸，該超平面能夠最大化不同類別之間的間隔。決策樹與隨機(jī)森林決策樹通過樹形結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)分類或回歸，每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)特征或?qū)傩陨系呐袛鄺l件；隨機(jī)森林則是多個(gè)決策樹的集成，通過投票或平均來(lái)提高預(yù)測(cè)精度和魯棒性。邏輯回歸用于二分類問題，通過邏輯函數(shù)將線性回歸的結(jié)果映射到(0,1)之間，以得到樣本點(diǎn)屬于某一類別的概率。監(jiān)督學(xué)習(xí)算法如K-means、層次聚類等，用于將相似的樣本點(diǎn)劃分為同一個(gè)簇或群組，以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的無(wú)監(jiān)督分類。聚類算法如主成分分析（PCA）、t-SNE等，用于將高維數(shù)據(jù)降維到低維空間，以便于可視化和處理。降維算法如Apriori、FP-growth等，用于從數(shù)據(jù)集中挖掘出頻繁項(xiàng)集和關(guān)聯(lián)規(guī)則，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的有趣模式和關(guān)聯(lián)關(guān)系。關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法標(biāo)簽傳播算法利用部分有標(biāo)簽數(shù)據(jù)和大量無(wú)標(biāo)簽數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行學(xué)習(xí)，通過標(biāo)簽傳播的方式將標(biāo)簽信息從有標(biāo)簽數(shù)據(jù)擴(kuò)散到無(wú)標(biāo)簽數(shù)據(jù)上。自訓(xùn)練算法先利用有標(biāo)簽數(shù)據(jù)訓(xùn)練一個(gè)初始分類器，然后用這個(gè)分類器對(duì)無(wú)標(biāo)簽數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，并將預(yù)測(cè)結(jié)果作為偽標(biāo)簽加入到訓(xùn)練集中，再重新訓(xùn)練分類器，如此迭代進(jìn)行。生成式模型假設(shè)每個(gè)類別的數(shù)據(jù)都是由某個(gè)潛在的模型生成的，利用有標(biāo)簽數(shù)據(jù)來(lái)估計(jì)模型參數(shù)，然后利用這些模型對(duì)無(wú)標(biāo)簽數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)和分類。半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法基于值函數(shù)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)如Q-learning、SARSA等，通過估計(jì)每個(gè)狀態(tài)動(dòng)作對(duì)的值函數(shù)來(lái)進(jìn)行決策和學(xué)習(xí)，值函數(shù)表示從當(dāng)前狀態(tài)開始采取某個(gè)動(dòng)作后能夠獲得的長(zhǎng)期獎(jiǎng)勵(lì)期望。如Actor-Critic、PPO等，直接對(duì)策略進(jìn)行參數(shù)化表示，并通過梯度上升的方法來(lái)優(yōu)化策略參數(shù)，使得從當(dāng)前狀態(tài)開始采取一系列動(dòng)作后能夠獲得的長(zhǎng)期獎(jiǎng)勵(lì)期望最大化。將深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)相結(jié)合，利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)逼近值函數(shù)或策略函數(shù)，以實(shí)現(xiàn)端到端的學(xué)習(xí)和決策?；诓呗蕴荻鹊膹?qiáng)化學(xué)習(xí)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法常見機(jī)器學(xué)習(xí)算法詳解PART04一種用于預(yù)測(cè)連續(xù)數(shù)值型輸出的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。通過找到最佳擬合直線，使得預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間的誤差平方和最小。雖然名為“回歸”，但實(shí)際上是一種分類算法。通過邏輯函數(shù)將線性回歸的結(jié)果映射到(0,1)之間，以得到樣本點(diǎn)屬于某一類別的概率。線性回歸與邏輯回歸邏輯回歸線性回歸VS一種易于理解和實(shí)現(xiàn)的分類與回歸算法。通過樹形結(jié)構(gòu)進(jìn)行決策，每個(gè)內(nèi)部節(jié)點(diǎn)表示一個(gè)特征屬性上的判斷條件，每個(gè)分支代表一個(gè)判斷結(jié)果的輸出，最后每個(gè)葉節(jié)點(diǎn)代表一種分類結(jié)果。隨機(jī)森林一種集成學(xué)習(xí)方法，通過構(gòu)建多個(gè)決策樹并結(jié)合它們的預(yù)測(cè)結(jié)果來(lái)提高整體預(yù)測(cè)性能。隨機(jī)森林在構(gòu)建每棵樹時(shí)都采用了隨機(jī)采樣和特征選擇的方法，以增加模型的多樣性和泛化能力。決策樹決策樹與隨機(jī)森林支持向量機(jī)一種廣泛用于分類、回歸和異常值檢測(cè)的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。SVM試圖找到一個(gè)超平面來(lái)分隔不同類別的樣本，并使得兩側(cè)的空白區(qū)域（即間隔）最大化。對(duì)于非線性問題，SVM可以通過核函數(shù)將樣本映射到高維空間中進(jìn)行處理。核函數(shù)在SVM中用于處理非線性問題的關(guān)鍵技術(shù)之一。通過將原始輸入空間中的樣本映射到高維特征空間，使得在原始空間中不可分的問題在高維空間中變得可分。支持向量機(jī)（SVM）一種模擬人腦神經(jīng)元連接結(jié)構(gòu)的計(jì)算模型。由輸入層、隱藏層和輸出層組成，每層包含多個(gè)神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)。通過前向傳播計(jì)算輸出值，并通過反向傳播調(diào)整權(quán)重參數(shù)以優(yōu)化模型性能。一種使用深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)。通過增加神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)和節(jié)點(diǎn)數(shù)，可以學(xué)習(xí)更加復(fù)雜的特征表示和模型結(jié)構(gòu)，從而提高模型的表達(dá)能力和泛化性能。深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域取得了顯著成果。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及深度學(xué)習(xí)模型評(píng)估與優(yōu)化策略PART05AUC-ROC曲線通過繪制不同閾值下的真正例率與假正例率，展示模型在不同閾值下的性能表現(xiàn)。準(zhǔn)確率分類正確的樣本占總樣本個(gè)數(shù)的比例，是評(píng)估模型性能的基本指標(biāo)。精確率與召回率針對(duì)二分類問題，精確率表示預(yù)測(cè)為正且實(shí)際為正的樣本占預(yù)測(cè)為正樣本的比例；召回率表示預(yù)測(cè)為正且實(shí)際為正的樣本占實(shí)際為正樣本的比例。F1分?jǐn)?shù)精確率與召回率的調(diào)和平均數(shù)，用于綜合評(píng)估模型性能。模型評(píng)估指標(biāo)介紹過擬合與欠擬合問題處理過擬合模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)很好，但在測(cè)試集上表現(xiàn)較差，可能是由于模型過于復(fù)雜或數(shù)據(jù)噪聲導(dǎo)致的。處理方法包括簡(jiǎn)化模型、增加數(shù)據(jù)量、使用正則化等。欠擬合模型在訓(xùn)練集和測(cè)試集上表現(xiàn)都不佳，可能是由于模型過于簡(jiǎn)單或特征選擇不當(dāng)導(dǎo)致的。處理方法包括增加模型復(fù)雜度、增加特征數(shù)量或質(zhì)量等。隨機(jī)搜索在指定的參數(shù)范圍內(nèi)隨機(jī)采樣一組參數(shù)，通過評(píng)估模型性能來(lái)選擇最優(yōu)參數(shù)。適用于參數(shù)較多的情況，計(jì)算量相對(duì)較小。網(wǎng)格搜索通過遍歷給定的參數(shù)組合，尋找最優(yōu)的參數(shù)組合。適用于參數(shù)較少的情況，但計(jì)算量較大。貝葉斯優(yōu)化基于貝葉斯定理的序列優(yōu)化方法，通過不斷更新目標(biāo)函數(shù)的后驗(yàn)分布來(lái)尋找最優(yōu)參數(shù)。適用于參數(shù)較多且計(jì)算資源有限的情況。參數(shù)調(diào)優(yōu)方法探討B(tài)agging通過自助采樣法得到多個(gè)不同的訓(xùn)練集，對(duì)每個(gè)訓(xùn)練集分別訓(xùn)練一個(gè)基學(xué)習(xí)器，然后將這些基學(xué)習(xí)器的輸出進(jìn)行結(jié)合?？梢越档湍Ｐ偷姆讲?，提高模型的泛化能力。Boosting通過串行地訓(xùn)練一系列基學(xué)習(xí)器，每個(gè)基學(xué)習(xí)器都針對(duì)前一個(gè)基學(xué)習(xí)器的錯(cuò)誤進(jìn)行訓(xùn)練?？梢越档湍Ｐ偷钠睿岣吣Ｐ偷臏?zhǔn)確性。Stacking將多個(gè)不同的基學(xué)習(xí)器的輸出作為新的特征輸入到一個(gè)元學(xué)習(xí)器中進(jìn)行訓(xùn)練?？梢猿浞掷酶鱾€(gè)基學(xué)習(xí)器的優(yōu)勢(shì)，提高模型的性能表現(xiàn)。集成學(xué)習(xí)策略應(yīng)用性能比較與實(shí)際應(yīng)用案例PART06

不同算法性能比較線性回歸算法處理回歸問題，預(yù)測(cè)連續(xù)值輸出，簡(jiǎn)單高效，易于理解和實(shí)現(xiàn)，但在處理復(fù)雜非線性問題時(shí)表現(xiàn)較差。決策樹算法易于理解和實(shí)現(xiàn)，能夠處理非線性問題，對(duì)缺失值和異常值有較好的魯棒性，但在高維數(shù)據(jù)處理時(shí)可能過擬合。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法能夠處理復(fù)雜的非線性問題，具有強(qiáng)大的學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力，但需要大量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，且易陷入局部最優(yōu)解。123利用協(xié)同過濾、內(nèi)容過濾等機(jī)器學(xué)習(xí)算法，分析用戶歷史行為、興趣愛好等信息，為用戶推薦相關(guān)產(chǎn)品或服務(wù)。推薦系統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）等算法在圖像識(shí)別領(lǐng)域具有廣泛應(yīng)用，如人臉識(shí)別、物體識(shí)別等。圖像識(shí)別循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）等算法在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域有重要應(yīng)用，如機(jī)器翻譯、情感分析等。自然語(yǔ)言處理實(shí)際應(yīng)用案例分享數(shù)據(jù)質(zhì)量和標(biāo)注問題高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集和準(zhǔn)確的標(biāo)注對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練至關(guān)重要，但獲取這些數(shù)據(jù)需要耗費(fèi)大量時(shí)間和資源。模型可解釋性問題當(dāng)前很多機(jī)器學(xué)習(xí)模型缺乏可解釋性，使得人們難以理解其決策過程和輸出結(jié)果，這限制了其在某些領(lǐng)域的應(yīng)用。計(jì)算資源和能耗問題隨著模型復(fù)雜度