機器學習算法的原理與實踐演講人：日期：目錄contents機器學習概述監(jiān)督學習算法無監(jiān)督學習算法深度學習算法強化學習算法機器學習實踐與應用機器學習概述01機器學習是一種通過訓練數(shù)據(jù)自動發(fā)現(xiàn)規(guī)律，并應用于新數(shù)據(jù)的算法和模型。定義從早期的符號學習到統(tǒng)計學習，再到深度學習，機器學習經(jīng)歷了多個發(fā)展階段。發(fā)展歷程機器學習的定義與發(fā)展通過已知輸入和輸出數(shù)據(jù)進行訓練，以預測新數(shù)據(jù)的輸出。監(jiān)督學習發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的內(nèi)在結構和模式，如聚類、降維等。無監(jiān)督學習智能體通過與環(huán)境互動來學習最佳策略，以最大化累積獎勵。強化學習機器學習的主要任務圖像分類、目標檢測、人臉識別等。機器學習的應用領域計算機視覺機器翻譯、情感分析、智能問答等。自然語言處理語音助手、語音轉(zhuǎn)文字等。語音識別個性化推薦、廣告投放等。推薦系統(tǒng)信用評分、股票預測等。金融領域疾病診斷、藥物研發(fā)等。醫(yī)療領域監(jiān)督學習算法02線性回歸是一種通過最小化預測值與實際值之間的平方誤差來擬合數(shù)據(jù)的算法。它假設目標變量與輸入特征之間存在線性關系，并通過學習得到最佳擬合直線的參數(shù)。原理線性回歸可用于預測連續(xù)的目標變量，如房價、銷售額等。在訓練過程中，算法會根據(jù)輸入特征和對應的目標值學習到一組最優(yōu)的參數(shù)，使得預測值與實際值的誤差最小。實踐線性回歸原理邏輯回歸是一種用于解決二分類問題的算法，它通過sigmoid函數(shù)將線性回歸的輸出映射到[0,1]區(qū)間，表示樣本屬于正類的概率。邏輯回歸使用最大似然估計來求解模型參數(shù)。實踐邏輯回歸可用于預測離散的目標變量，如是否患病、是否購買等。在訓練過程中，算法會根據(jù)輸入特征和對應的目標值學習到一組最優(yōu)的參數(shù)，使得模型對正類和負類的區(qū)分能力最強。邏輯回歸原理支持向量機（SVM）是一種二分類模型，它的基本模型是定義在特征空間上的間隔最大的線性分類器。SVM通過核函數(shù)將數(shù)據(jù)映射到高維空間，并在高維空間中尋找最優(yōu)超平面進行分類。實踐SVM可用于解決各種分類和回歸問題，如圖像識別、文本分類等。在訓練過程中，算法會根據(jù)輸入特征和對應的目標值學習到一組最優(yōu)的參數(shù)和核函數(shù)，使得模型在訓練集和測試集上的性能最優(yōu)。支持向量機決策樹是一種基于樹形結構的分類與回歸算法，它通過遞歸地選擇最優(yōu)特征進行劃分來構建決策樹。隨機森林是一種基于決策樹的集成學習算法，它通過構建多個決策樹并結合它們的輸出來提高模型的泛化能力。原理決策樹和隨機森林可用于解決各種分類和回歸問題，如信用評分、醫(yī)療診斷等。在訓練過程中，算法會根據(jù)輸入特征和對應的目標值學習到一組最優(yōu)的決策樹或隨機森林模型，使得模型在訓練集和測試集上的性能最優(yōu)。實踐決策樹與隨機森林無監(jiān)督學習算法0303DBSCAN聚類基于密度的聚類方法，能夠發(fā)現(xiàn)任意形狀的簇，且對噪聲數(shù)據(jù)具有較強的魯棒性。01K-means聚類通過迭代將數(shù)據(jù)劃分為K個簇，使得同一簇內(nèi)數(shù)據(jù)盡可能相似，不同簇間數(shù)據(jù)盡可能不同。02層次聚類通過構建聚類層次結構（樹狀圖）對數(shù)據(jù)進行聚類，可以根據(jù)需要選擇不同層次的聚類結果。聚類分析t-SNE一種非線性降維方法，適用于高維數(shù)據(jù)的可視化，能夠保留數(shù)據(jù)的局部結構。自編碼器利用神經(jīng)網(wǎng)絡對數(shù)據(jù)進行編碼和解碼，通過學習數(shù)據(jù)的低維表示實現(xiàn)降維。主成分分析（PCA）通過線性變換將原始數(shù)據(jù)投影到低維空間中，保留數(shù)據(jù)的主要特征，實現(xiàn)降維。降維技術異常檢測通過計算數(shù)據(jù)點的局部密度偏差來檢測異常，適用于密度不均勻的數(shù)據(jù)集。局部異常因子（LocalOutlierFacto…通過訓練一個超平面將數(shù)據(jù)與原點分開，實現(xiàn)異常檢測。一類支持向量機（One-classSVM）通過構建多棵孤立樹對數(shù)據(jù)進行異常檢測，異常數(shù)據(jù)在孤立樹中的路徑長度較短。孤立森林（IsolationForest）深度學習算法04神經(jīng)網(wǎng)絡的基本單元，模擬生物神經(jīng)元的結構和功能。神經(jīng)元模型引入非線性因素，使神經(jīng)網(wǎng)絡能夠?qū)W習和模擬復雜的非線性關系。激活函數(shù)輸入信號通過神經(jīng)網(wǎng)絡層層傳遞，最終得到輸出結果的過程。前向傳播根據(jù)輸出結果與真實值之間的誤差，反向調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡參數(shù)的過程。反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡基礎卷積層池化層全連接層經(jīng)典模型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡通過卷積操作提取輸入數(shù)據(jù)的局部特征，實現(xiàn)特征的自動提取和降維。將卷積層和池化層提取的特征進行整合，輸出最終的分類或回歸結果。對卷積層輸出的特征圖進行降采樣，減少數(shù)據(jù)維度和計算量，同時保留重要特征。LeNet-5、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet等。具有記憶功能的神經(jīng)網(wǎng)絡單元，能夠處理序列數(shù)據(jù)和時序信息。循環(huán)神經(jīng)單元解決循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡長期依賴問題的一種改進模型，通過引入門控機制控制信息的傳遞和遺忘。長短期記憶網(wǎng)絡（LSTM）簡化LSTM模型的一種變體，具有較少的參數(shù)和較快的訓練速度。門控循環(huán)單元（GRU）自然語言處理、語音識別、機器翻譯、情感分析等。經(jīng)典應用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡ABCD生成器與判別器生成對抗網(wǎng)絡由生成器和判別器兩部分組成，生成器負責生成偽造數(shù)據(jù)，判別器負責判斷數(shù)據(jù)真?zhèn)?。?jīng)典模型DCGAN、WGAN、CycleGAN、StyleGAN等。應用領域圖像生成、圖像修復、超分辨率重建、風格遷移等。對抗訓練生成器和判別器通過不斷對抗訓練，提高生成器的偽造能力和判別器的判別能力，最終達到納什均衡狀態(tài)。生成對抗網(wǎng)絡強化學習算法05描述環(huán)境的當前狀態(tài)以及狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)移概率。狀態(tài)與狀態(tài)轉(zhuǎn)移智能體在環(huán)境中可執(zhí)行的動作以及執(zhí)行動作后獲得的獎勵。動作與獎勵智能體的行為策略，以及衡量策略好壞的價值函數(shù)。策略與價值函數(shù)馬爾可夫決策過程Q值表記錄每個狀態(tài)動作對的價值，用于指導智能體的決策。貝爾曼方程描述Q值表的更新方式，通過迭代計算逼近最優(yōu)Q值。ε-貪婪策略在探索和利用之間取得平衡，既保證智能體能夠探索未知狀態(tài)，又能夠利用已知信息獲得最大獎勵。Q-learning算法使用神經(jīng)網(wǎng)絡表示策略，輸出動作的概率分布。策略表示目標函數(shù)梯度計算蒙特卡洛方法定義策略的目標函數(shù)，通常使用期望總獎勵作為優(yōu)化目標。計算目標函數(shù)對策略參數(shù)的梯度，用于更新策略。通過采樣軌跡的方式估計目標函數(shù)的梯度。策略梯度方法Actor網(wǎng)絡負責評估當前策略的價值函數(shù)，即價值部分。Critic網(wǎng)絡損失函數(shù)訓練過程01020403交替進行Actor和Critic的訓練，不斷更新網(wǎng)絡參數(shù)以優(yōu)化策略。負責輸出動作的概率分布，即策略部分。定義Actor和Critic的損失函數(shù)，用于指導網(wǎng)絡訓練。Actor-Critic方法機器學習實踐與應用06數(shù)據(jù)清洗去除重復、缺失、異常值等數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換歸一化、標準化、離散化等特征提取文本、圖像、語音等數(shù)據(jù)的特征提取特征選擇過濾式、包裹式、嵌入式等方法數(shù)據(jù)預處理與特征工程模型選擇與評估方法線性回歸、邏輯回歸、決策樹、隨機森林、支持向量機等模型選擇k折交叉驗證、留一交叉驗證等交叉驗證網(wǎng)格搜索、隨機搜索、貝葉斯優(yōu)化等模型調(diào)優(yōu)準確率、精確率、召回率、F1值、ROC曲線等評估指標超參數(shù)類型學習率、正則化參數(shù)、樹的深度等調(diào)整方法手動調(diào)整、網(wǎng)格搜索、隨機搜索、自動調(diào)參等優(yōu)化技巧早停法、學習率衰減、集成方法等超參數(shù)調(diào)整與優(yōu)化技巧情感分析、機器翻譯、智能問答等自然語言處理圖像分類