《機(jī)器學(xué)習(xí)入門課件》1目錄CONTENTS機(jī)器學(xué)習(xí)概述機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識(shí)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法深度學(xué)習(xí)算法機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐與應(yīng)用201機(jī)器學(xué)習(xí)概述3機(jī)器學(xué)習(xí)涵蓋了多個(gè)學(xué)科領(lǐng)域，它依賴計(jì)算機(jī)對(duì)人類學(xué)習(xí)過程進(jìn)行模擬和實(shí)現(xiàn)，通過不斷吸收新知識(shí)與技能，優(yōu)化現(xiàn)有知識(shí)體系，進(jìn)而增強(qiáng)自身表現(xiàn)能力。人工智能領(lǐng)域的一個(gè)重要組成部分是機(jī)器學(xué)習(xí)，該領(lǐng)域致力于使計(jì)算機(jī)能夠通過數(shù)據(jù)自主學(xué)習(xí)，并運(yùn)用所積累的經(jīng)驗(yàn)優(yōu)化性能，無需詳盡的編程指令。機(jī)器學(xué)習(xí)的主要任務(wù)是指導(dǎo)計(jì)算機(jī)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，然后利用經(jīng)驗(yàn)來提高自身的性能，從而完成一些復(fù)雜的任務(wù)，如預(yù)測(cè)、分類、聚類、異常檢測(cè)等。機(jī)器學(xué)習(xí)的定義4到了20世紀(jì)80年代，機(jī)器學(xué)習(xí)開始蓬勃發(fā)展，出現(xiàn)了許多經(jīng)典的算法和模型，如決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等。邁入21世紀(jì)，伴隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的來臨及計(jì)算力的飛躍，機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域得到了更廣泛的推廣與進(jìn)步，深度學(xué)習(xí)等高級(jí)模型亦陸續(xù)問世并得到應(yīng)用。機(jī)器學(xué)習(xí)的起源可追溯至20世紀(jì)50年代，那時(shí)研究的重點(diǎn)在于基于符號(hào)邏輯的推理與驗(yàn)證。機(jī)器學(xué)習(xí)的歷史與發(fā)展501020304計(jì)算機(jī)視覺自然語言處理智能推薦金融風(fēng)控機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用領(lǐng)域機(jī)器學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用，如圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)、人臉識(shí)別等。自然語言處理是機(jī)器學(xué)習(xí)的另一個(gè)重要應(yīng)用領(lǐng)域，包括文本分類、情感分析、機(jī)器翻譯等。在金融界，通過應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，銀行和其他金融機(jī)構(gòu)能更有效地進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與信用評(píng)價(jià)，從而增強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)控制能力。智能推薦系統(tǒng)，包括電商平臺(tái)商品、音樂及視頻平臺(tái)的個(gè)性化推薦，均廣泛采用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。602機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識(shí)7監(jiān)督學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)帶有標(biāo)簽的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。無監(jiān)督學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)無標(biāo)簽的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)類型與數(shù)據(jù)預(yù)處理8半監(jiān)督學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)：部分帶有標(biāo)簽的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)類型與數(shù)據(jù)預(yù)處理9數(shù)據(jù)清洗處理缺失值和異常值。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)范化、標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化。數(shù)據(jù)類型與數(shù)據(jù)預(yù)處理10將分類變量轉(zhuǎn)換為數(shù)值型變量。數(shù)據(jù)編碼將數(shù)據(jù)集分割為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集。數(shù)據(jù)分割數(shù)據(jù)類型與數(shù)據(jù)預(yù)處理11通過統(tǒng)計(jì)指標(biāo)評(píng)估特征的重要性。過濾法在模型訓(xùn)練過程中進(jìn)行特征選擇。嵌入法特征選擇與特征工程12包裝法：通過搜索特征子集的方式選擇最優(yōu)特征組合。$添加內(nèi)容區(qū)域，這是您思想精髓的濃縮，確保發(fā)布質(zhì)量請(qǐng)?jiān)诖颂幪砑觾?nèi)容添加內(nèi)容區(qū)域，這是您思想精髓的濃縮，確保發(fā)布質(zhì)量請(qǐng)?jiān)诖颂幪砑觾?nèi)容添加內(nèi)容區(qū)域，這是您思想精髓的濃縮，確保發(fā)布質(zhì)量請(qǐng)?jiān)诖颂幪砑觾?nèi)容一一一二三四五六七八九十一二三四五六七八九十一二三四五六七八九十一二三四五六七八九十添加內(nèi)容區(qū)域，確保發(fā)布效果請(qǐng)?jiān)诖颂幪砑觾?nèi)容添加內(nèi)容區(qū)域，確保發(fā)布效果請(qǐng)?jiān)诖颂幪砑觾?nèi)容添加內(nèi)容區(qū)域，確保發(fā)布效果請(qǐng)?jiān)诖颂幪砑觾?nèi)容單擊5*48}特征選擇與特征工程13從原始數(shù)據(jù)中提取有意義的特征。特征提取特征創(chuàng)造特征變換結(jié)合現(xiàn)有特征創(chuàng)造新的特征。對(duì)特征進(jìn)行非線性變換以改善模型性能。030201特征選擇與特征工程14模型評(píng)估指標(biāo)準(zhǔn)確率、精確率、召回率和F1分?jǐn)?shù)等分類指標(biāo)。均方誤差、均方根誤差和R方值等回歸指標(biāo)。模型評(píng)估與優(yōu)化15運(yùn)用網(wǎng)格搜索、隨機(jī)搜索及貝葉斯優(yōu)化等技術(shù)來探尋最佳的超參數(shù)搭配。超參數(shù)調(diào)整通過結(jié)合多個(gè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果提高模型性能。集成學(xué)習(xí)構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型以處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和模式。深度學(xué)習(xí)模型評(píng)估與優(yōu)化1603監(jiān)督學(xué)習(xí)算法17線性回歸一種針對(duì)連續(xù)數(shù)值輸出預(yù)測(cè)的監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)，它通過構(gòu)建線性模型以縮減預(yù)測(cè)數(shù)值和實(shí)際數(shù)值之間的差異?！氨M管稱作‘回歸’，實(shí)質(zhì)上卻是一種用于分類的算法。它通過邏輯函數(shù)將線性回歸的結(jié)果轉(zhuǎn)換至區(qū)間(0,1)，進(jìn)而計(jì)算樣本點(diǎn)屬于特定類別的概率?！眱烧叨蓟诰€性模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，但邏輯回歸通過邏輯函數(shù)進(jìn)行了非線性變換，使得輸出具有概率意義。此外，線性回歸通常用于回歸問題，而邏輯回歸則用于分類問題。邏輯回歸線性回歸與邏輯回歸的異同線性回歸與邏輯回歸18SVM分類01一種基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的分類算法，旨在找到一個(gè)超平面來最大化不同類別之間的間隔，從而實(shí)現(xiàn)分類。SVM回歸02類似于支持向量機(jī)分類，但該算法的目的是最小化預(yù)測(cè)值與實(shí)際值之間的差異，并保持超平面的平滑性。核函數(shù)03為了攻克非線性難題，SVM采納了核技巧。核技巧能將初始特征域映射至高維空間，進(jìn)而在該空間內(nèi)實(shí)現(xiàn)線性可分。支持向量機(jī)（SVM）19決策樹一種簡(jiǎn)單易懂且便于實(shí)施的分類和回歸算法。該算法通過遞歸分割數(shù)據(jù)集來構(gòu)建一棵樹形模型，其中每個(gè)內(nèi)部節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)基于特征屬性的判斷標(biāo)準(zhǔn)，每條分支對(duì)應(yīng)一個(gè)可能的特征值，每個(gè)葉子節(jié)點(diǎn)則代表一個(gè)類別或數(shù)值型結(jié)果。隨機(jī)森林一種基于決策樹的集成學(xué)習(xí)算法。通過構(gòu)建多個(gè)決策樹并結(jié)合它們的輸出來提高模型的泛化能力。隨機(jī)森林在構(gòu)建每棵樹時(shí)采用了隨機(jī)抽樣的方法，使得每棵樹之間具有一定的差異性，從而降低了過擬合的風(fēng)險(xiǎn)。決策樹與隨機(jī)森林的優(yōu)缺點(diǎn)決策樹因其直觀性和易于理解的優(yōu)勢(shì)而受到青睞，但存在易過擬合的問題。相比之下，隨機(jī)森林通過組合多個(gè)決策樹來提升模型的泛化性能，有效減少了過擬合的可能性，然而這也導(dǎo)致了模型復(fù)雜性和計(jì)算成本的提升。決策樹與隨機(jī)森林2004無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法21K-means聚類層次聚類DBSCAN聚類聚類分析將數(shù)據(jù)通過迭代過程劃分成K個(gè)類別，確保每個(gè)類別內(nèi)的數(shù)據(jù)高度相似，而不同類別間的數(shù)據(jù)則盡可能差異明顯。通過計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)間的相似度，構(gòu)建聚類樹，將數(shù)據(jù)點(diǎn)逐層歸并到不同的簇中?；诿芏确治龅姆椒?，有效識(shí)別各種形狀的聚集，同時(shí)對(duì)干擾數(shù)據(jù)有較強(qiáng)的適應(yīng)能力。2203自編碼器通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的編碼與解碼，進(jìn)而掌握數(shù)據(jù)的低維表達(dá)。01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。02t-SNE該技術(shù)屬于非線性降維范疇，可將高維數(shù)據(jù)有效投影至二維空間，同時(shí)確保數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的相對(duì)位置關(guān)系不變。降維技術(shù)231234基于統(tǒng)計(jì)的異常檢測(cè)基于密度的異常檢測(cè)基于距離的異常檢測(cè)基于集成方法的異常檢測(cè)異常檢測(cè)通過假定數(shù)據(jù)遵循某一特定分布，依據(jù)分布的參數(shù)來衡量數(shù)據(jù)的異常性。計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)與其他點(diǎn)的距離，將距離較遠(yuǎn)的點(diǎn)視為異常點(diǎn)。根據(jù)數(shù)據(jù)點(diǎn)周圍的密度判斷異常，密度較低的區(qū)域中的點(diǎn)被認(rèn)為是異常點(diǎn)。采用多種異常檢測(cè)算法的融合，提升檢測(cè)的精確度和穩(wěn)定性。2405深度學(xué)習(xí)算法25闡述神經(jīng)元的核心組成與運(yùn)作機(jī)制，涉及輸入信號(hào)、權(quán)值調(diào)整、偏置設(shè)置以及激活機(jī)制等內(nèi)容。神經(jīng)元模型講解多層感知機(jī)（MLP）的結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練過程，包括前向傳播和反向傳播算法。多層感知機(jī)激活函數(shù)概述及其優(yōu)缺點(diǎn)分析：常見函數(shù)包括Sigmoid、Tanh、ReLU等。激活函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)26

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）卷積層闡述卷積層的運(yùn)作機(jī)制及其具體實(shí)現(xiàn)方法，涵蓋卷積核、步長(zhǎng)、填充等關(guān)鍵要素。池化層介紹池化層的作用和實(shí)現(xiàn)方式，包括最大池化、平均池化等。經(jīng)典CNN模型經(jīng)典卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括LeNet-5、AlexNet、VGG等，以下將對(duì)其結(jié)構(gòu)和特性進(jìn)行解析。27長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）介紹LSTM的原理和實(shí)現(xiàn)方式，包括門控機(jī)制、記憶單元等概念，并分析其在處理序列數(shù)據(jù)中的優(yōu)勢(shì)。經(jīng)典RNN模型介紹經(jīng)典的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，如RNN、LSTM、GRU等，并分析它們的結(jié)構(gòu)和應(yīng)用場(chǎng)景。RNN基本原理講解RNN的基本原理和結(jié)構(gòu)，包括循環(huán)神經(jīng)元的輸入、輸出和狀態(tài)更新過程。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）2806機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐與應(yīng)用29數(shù)據(jù)集獲取從公開數(shù)據(jù)集、競(jìng)賽數(shù)據(jù)集、企業(yè)數(shù)據(jù)集等渠道獲取數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)預(yù)處理涵蓋數(shù)據(jù)清理、屬性挖掘以及屬性轉(zhuǎn)變等多個(gè)階段，以提升數(shù)據(jù)品質(zhì)。數(shù)據(jù)劃分?jǐn)?shù)據(jù)被分類為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集與測(cè)試集，用于對(duì)模型效能進(jìn)行測(cè)試。數(shù)據(jù)集獲取與處理30模型訓(xùn)練0102030405根據(jù)任務(wù)類型和數(shù)據(jù)特點(diǎn)選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。初始化模型參數(shù)，如學(xué)習(xí)率、正則化系數(shù)等。對(duì)模型性能進(jìn)行驗(yàn)證集檢驗(yàn)，包括準(zhǔn)確度、召回比以及F1指標(biāo)等。使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，調(diào)整模型參數(shù)以最小化損失函數(shù)。針對(duì)評(píng)估反饋，修改模型參數(shù)或探索替代模型，旨在提升模型表現(xiàn)。模型訓(xùn)練與調(diào)