人工智能之机器学习的常见算法说课材料
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第3章 人工智能基础知识——机器学习与算法上课讲义
人工智能与机器学习——监督学习
（2）回归
人工智能与机器学习——监督学习
（2）回归
为了生成通用性较好的模型，模型的方差应该随着训练数据的大小和复杂程度 而变化，通常应该使用低方差模型和大型复杂的数据集来学习小而简单的数据 集，集合通常需要更高方差的模型来充分了解数据的结构。
插值：精确通过给定点；拟合：不需要精 确通过给定点
人工智能与机器学习——监督学习
（2）回归
回归问题是针对于连续型变量的，监 督学习的目标是学习一个函数，该函 数在给定样本数据和期望输出的情况 下，最接近于数据中可观察到的输入 和输出之间的关系。
“正确的”输入输出关系完全取决于训练数据是否真实可靠，因此尽管我们确实有一个基本事 实，即我们的模型假设是真实的，但并不是说现实世界中的数据标签总是正确的。嘈杂或不正确 的数据标签将明显降低模型的有效性。
人工智能与机器学习——监督学习
（1）分类 ➢ 预测准确率为：
实际1 实际0
预测1 True Positive (TP) False Positive (FP)
预测0 False Negative (FN) True Negative (TN)
➢ 精确率：
➢ 召回率：样本中的真正类有多少被预测正确
TP：正确肯定的数目； FN：漏报，没有正确找到的匹配的数目； FP：误报，给出的匹配是不正确的； TN：正确拒绝的非匹配对数；
人工智能与机器学习——监督学习
举例：二只猫，三条狗，预测结果为：三只猫，两条狗，求预测狗的指标。
TP：实际是狗，预测是狗→TP=2 FP：实际是猫，预测是狗→FP=0 FN：实际是狗，预测是猫→FN=1 TN：实际是猫，预测是猫→TN=2
准确率(Accuracy) ＝ (TP + TN) / 总样本 ＝(2+2)/5=0.8=80%
机器学习课程讲义和PPT课件(含配套实战案例)
3
聚类算法
将数据按照相似性分组，如市场细分和社交网络分析。
监督学习和无监督学习
监督学习使用带有标记的数据来训练模型，无监督学习则使用未标记的数据 进行训练。
机器学习的评估方法
准确率: 模型预测与实际结果相符的比例。 召回率: 正确识别的样本数量与所有实际样本数量的比例。 F1值: 综合考虑准确率和召回率的度量指标。 交叉验证: 利用同一数据集进行重复实验，以平均得到更可靠的模型评估结果。
分类和回归的区别
1 分类
根据输入的特征将数据分为不同的类 别，如判断邮件是否为垃圾邮件。
2 回归
根据特征预测输出的连续值，如预测 房价。
SVMБайду номын сангаас持向量机
支持向量机是一种有效的分类和回归算法，通过最大化分类间隔来找到最佳 的决策边界。
决策树和随机森林
决策树
使用树形结构表示决策过程，每个节点代表一个 特征。
随机森林
由多个决策树组成的集成学习算法，通过投票来 作出最终预测。
神经网络与深度学习
神经网络是一种基于生物神经元的模型，深度学习则是利用多层神经网络来 解决复杂的问题。
机器学习课程讲义和PPT课件 （含配套实战案例）
为初学者提供全面的机器学习知识，从基础算法到实战案例全方位掌握。课 程内容涵盖监督学习、无监督学习、神经网络等核心模块。
什么是机器学习
机器学习是一种人工智能领域的应用，通过使用统计和算法模型，让计算机 从数据中学习并改善性能。
机器学习的应用领域
自然语言处理
使用机器学习技术来处理和理解自然语言， 如聊天机器人和语音识别。
图像识别
利用机器学习算法识别和分析图像中的对 象，如人脸识别和物体检测。
人工智能与机器学习算法培训ppt与应用 (2)
机器学习通过训练数据建立模型，然 后使用该模型对新数据进行预测或分 类。训练过程中，算法不断调整模型 参数以最小化预测误差。
机器学习在人工智能中的地位
机器学习是人工智能的核心技术之一
机器学习为人工智能提供了从数据中提取知识、进行预测和决策的能力。
机器学习的应用广泛
在语音识别、图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域，机器学习都发挥着重 要作用。
总结词
通过集成学习将多棵决策树的结果进行 综合，以提高分类和回归的准确性和稳 定性。
VS
详细描述
随机森林算法是一种监督学习算法，通过 构建多棵决策树并综合它们的预测结果来 提高分类和回归的准确性和稳定性。在随 机森林中，每棵决策树都独立地对输入数 据进行预测，然后通过投票或平均值等方 式将多个预测结果进行综合，以提高预测 的准确性和稳定性。
神经网络算法
总结词
模拟人脑神经元结构的计算模型，通过训练 来学习和识别复杂的模式和规律。
详细描述
神经网络算法是一种复杂的机器学习算法， 通过模拟人脑神经元结构来进行模式识别和 预测。它由多个神经元组成，每个神经元接 收输入信号并输出一个信号给其他神经元。 通过训练，神经网络能够学习和识别复杂的 模式和规律，并用于分类、回归、聚类等任 务。
05
机器学习工具与平台
Python语言与库
总结词
Python是机器学习领域的首选语言，具有简洁的语法 和丰富的库支持。
详细描述
Python语言易于学习和使用，适合初学者入门。它提 供了众多的机器学习库，如NumPy、Pandas和SciPy 等，这些库为数据清洗、特征提取和模型训练提供了强 大的支持。
下一个状态的值函数。
Policy Gradient算法
机器学习在人工智能中的地位
机器学习是人工智能的核心技术之一
机器学习为人工智能提供了从数据中提取知识、进行预测和决策的能力。
机器学习的应用广泛
在语音识别、图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域，机器学习都发挥着重 要作用。
总结词
通过集成学习将多棵决策树的结果进行 综合，以提高分类和回归的准确性和稳 定性。
VS
详细描述
随机森林算法是一种监督学习算法，通过 构建多棵决策树并综合它们的预测结果来 提高分类和回归的准确性和稳定性。在随 机森林中，每棵决策树都独立地对输入数 据进行预测，然后通过投票或平均值等方 式将多个预测结果进行综合，以提高预测 的准确性和稳定性。
神经网络算法
总结词
模拟人脑神经元结构的计算模型，通过训练 来学习和识别复杂的模式和规律。
详细描述
神经网络算法是一种复杂的机器学习算法， 通过模拟人脑神经元结构来进行模式识别和 预测。它由多个神经元组成，每个神经元接 收输入信号并输出一个信号给其他神经元。 通过训练，神经网络能够学习和识别复杂的 模式和规律，并用于分类、回归、聚类等任 务。
05
机器学习工具与平台
Python语言与库
总结词
Python是机器学习领域的首选语言，具有简洁的语法 和丰富的库支持。
详细描述
Python语言易于学习和使用，适合初学者入门。它提 供了众多的机器学习库，如NumPy、Pandas和SciPy 等，这些库为数据清洗、特征提取和模型训练提供了强 大的支持。
下一个状态的值函数。
Policy Gradient算法
人工智能与机器学习入门实操讲解
发展历程
从早期的符号学习到现代的深度学习，人工智能经历了多次 浪潮和寒冬期，随着算法、数据和计算力的不断提升，人工 智能得以快速发展。
机器学习基本原理及分类
基本原理
机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学 科。其基本原理是通过训练数据自动寻找规律，并利用找到的规律对未知数据进行预测或分类。
随机森林是一种基于决策树的集成学习算法，它通过构建 多个决策树并结合它们的预测结果来提高整体的预测精度 和泛化性能。
随机森林实现
随机森林的实现过程包括数据集的准备、决策树的构建、 随机森林的生成等步骤，其中随机性的引入有助于提高模 型的多样性和减少过拟合的风险。
支持向量机（SVM）原理及应用
SVM原理
前景展望
随着技术的不断发展和应用场景的不断拓展，人工智能和机器学习将在更多领域 发挥重要作用。未来，这些技术将与物联网、区块链等新技术相结合，推动智能 化时代的到来。
入门必备知识点梳理
线性代数
掌握矩阵和向量的基本运算，理解矩阵的秩、特 征值等概念，为机器学习算法提供数学基础。
编程语言及框架
掌握至少一门编程语言（如Python），并熟悉常 用的机器学习框架（如TensorFlow、PyTorch等 ），以便实现算法和应用模型。
参数调优
通过网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等方法，调整模型参数，提升 模型性能。
结果分析和优化建议提
结果评估
使用准确率、召回率、F1分数等指标，评估模型 性能，并进行交叉验证。
可视化展示
利用图表、热力图等方式，直观展示模型结果和 特征重要性。
优化建议
根据评估结果和可视化展示，提出针对性的优化 建议，如改进特征选择、尝试其他算法等。
从早期的符号学习到现代的深度学习，人工智能经历了多次 浪潮和寒冬期，随着算法、数据和计算力的不断提升，人工 智能得以快速发展。
机器学习基本原理及分类
基本原理
机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学 科。其基本原理是通过训练数据自动寻找规律，并利用找到的规律对未知数据进行预测或分类。
随机森林是一种基于决策树的集成学习算法，它通过构建 多个决策树并结合它们的预测结果来提高整体的预测精度 和泛化性能。
随机森林实现
随机森林的实现过程包括数据集的准备、决策树的构建、 随机森林的生成等步骤，其中随机性的引入有助于提高模 型的多样性和减少过拟合的风险。
支持向量机（SVM）原理及应用
SVM原理
前景展望
随着技术的不断发展和应用场景的不断拓展，人工智能和机器学习将在更多领域 发挥重要作用。未来，这些技术将与物联网、区块链等新技术相结合，推动智能 化时代的到来。
入门必备知识点梳理
线性代数
掌握矩阵和向量的基本运算，理解矩阵的秩、特 征值等概念，为机器学习算法提供数学基础。
编程语言及框架
掌握至少一门编程语言（如Python），并熟悉常 用的机器学习框架（如TensorFlow、PyTorch等 ），以便实现算法和应用模型。
参数调优
通过网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等方法，调整模型参数，提升 模型性能。
结果分析和优化建议提
结果评估
使用准确率、召回率、F1分数等指标，评估模型 性能，并进行交叉验证。
可视化展示
利用图表、热力图等方式，直观展示模型结果和 特征重要性。
优化建议
根据评估结果和可视化展示，提出针对性的优化 建议，如改进特征选择、尝试其他算法等。
《人工智能》课程教案完整版
一、教学内容二、教学目标2. 学会运用机器学习算法解决实际问题，了解神经网络的优缺点。
3. 培养学生的动手实践能力，提高编程技能。
三、教学难点与重点1. 教学难点：神经网络的结构与工作原理，反向传播算法。
2. 教学重点：机器学习算法的应用，神经网络的训练与优化。
四、教具与学具准备1. 教具：PPT、黑板、粉笔。
2. 学具：计算机、Python编程环境、相关库（如numpy、matplotlib等）。
五、教学过程2. 知识讲解：（2）介绍机器学习的基本概念、分类及常用算法。
（3）讲解神经网络的基本结构、工作原理及反向传播算法。
3. 例题讲解：（1）运用机器学习算法解决分类问题。
（2）神经网络在手写数字识别中的应用。
4. 随堂练习：让学生动手编写代码，实现机器学习算法和神经网络模型。
六、板书设计1. 机器学习基本概念、分类及算法。
2. 神经网络结构、工作原理及反向传播算法。
3. 例题及代码框架。
七、作业设计1. 作业题目：（1）运用机器学习算法，实现一个简单的分类器。
（2）搭建一个简单的神经网络，进行手写数字识别。
2. 答案：见附件。
八、课后反思及拓展延伸1. 反思：关注学生在课堂上的表现，及时发现问题，调整教学方法。
2. 拓展延伸：（1）深入学习其他机器学习算法，如支持向量机、决策树等。
（2）研究神经网络在图像识别、自然语言处理等领域的应用。
重点和难点解析1. 神经网络的结构与工作原理2. 反向传播算法3. 机器学习算法的应用4. 神经网络的训练与优化5. 作业设计与实践操作详细补充和说明：一、神经网络的结构与工作原理1. 神经元模型：每个神经元接收来自其他神经元的输入信号，经过加权求和后，通过激活函数产生输出。
2. 层次结构：神经网络通常分为输入层、隐藏层和输出层。
输入层接收外部数据，隐藏层进行特征提取和转换，输出层输出预测结果。
3. 激活函数：常用的激活函数有Sigmoid、ReLU等，它们决定了神经元的输出特性。
《人工智能》课程教案
一、教学内容二、教学目标1. 理解机器学习的概念，掌握其主要类型和基本过程。
2. 能够运用机器学习的基本原理分析实际问题，并选择合适的算法进行解决。
3. 培养学生的创新意识和团队协作能力，提高解决实际问题的能力。
三、教学难点与重点教学难点：机器学习算法的理解与运用。
教学重点：机器学习的定义、类型、基本过程。
四、教具与学具准备1. 教具：PPT、黑板、粉笔。
2. 学具：笔记本电脑、教材、笔记本。
五、教学过程2. 知识讲解：1) 介绍机器学习的定义，解释其与传统编程的区别。
2) 分类介绍监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等类型。
3) 详细讲解机器学习的基本过程，包括数据预处理、特征工程、模型训练、评估与优化等。
3. 实践环节：1) 以分类问题为例，讲解决策树算法的原理和实现过程。
2) 分组讨论：针对具体问题，设计合适的机器学习解决方案，并进行实现。
3) 随堂练习：完成教材第四章课后习题，巩固所学知识。
六、板书设计2. 内容：1) 机器学习的定义、类型、基本过程。
2) 决策树算法原理及实现。
3) 课后习题。
七、作业设计1. 作业题目：1) 解释机器学习的定义，并说明其与传统编程的区别。
2) 简述监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习的特点及应用场景。
3) 编程实现决策树算法，解决一个分类问题。
2. 答案：八、课后反思及拓展延伸1. 反思：本节课通过讲解和实践，使学生掌握了机器学习的基本概念和过程，培养了学生的动手能力。
但在时间安排上，可以适当增加实践环节，让学生更深入地理解机器学习算法。
2. 拓展延伸：1) 邀请专家进行专题讲座，介绍机器学习的前沿动态和应用领域。
2) 组织学生参加机器学习竞赛，提高学生解决实际问题的能力。
3) 推荐学习资源，鼓励学生深入学习相关算法和框架。
重点和难点解析1. 教学目标的设定2. 教学难点与重点的识别3. 实践环节的设计与实施4. 作业设计与答案的详尽性5. 课后反思与拓展延伸的实际操作详细补充和说明：一、教学目标的设定教学目标应具有可衡量性、具体性和可实现性。
人工智能与机器学习算法培训ppt与应用
企业内部AI治理体系建设指南
1 2 3
AI治理体系框架设计
介绍如何构建企业内部AI治理体系的框架，包括 明确治理目标、制定治理原则、设立治理机构等 。
AI技术应用监管机制
阐述如何建立有效的AI技术应用监管机制，确保 AI技术的合规使用，包括设立监管机构、制定监 管流程等。
AI伦理规范制定与执行
介绍如何制定和执行企业内部AI伦理规范，确保 AI技术的使用符合伦理要求，包括明确伦理标准 、建立伦理审查机制等。
支持向量机（SVM）算法
SVM算法原理
通过寻找一个超平面，使得正负样本 间隔最大化。对于非线性问题，可通 过核函数将数据映射到高维空间，再 在高维空间中寻找超平面。
SVM应用场景
适用于二分类问题，如文本分类、图 像识别等。也可用于多分类问题和回 归分析。
神经网络模型训练和优化
神经网络模型
模拟人脑神经元之间的连接关系，构建多层网络结构。通过前向传播计算预测值 ，反向传播调整参数，使得损失函数最小化。
图像识别应用
在图像识别领域，CNN被广泛应用于 图像分类、目标检测和图像分割等任 务。例如，在ImageNet图像分类竞 赛中，基于CNN的模型取得了显著的 成果。
循环神经网络（RNN）在自然语言处理中应用
要点一
RNN基本原理
要点二
自然语言处理应用
循环神经网络是一种用于处理序列数据的深度学习模型。 它通过循环神经单元（RNN cell）和序列到序列（ Seq2Seq）等结构，能够捕捉序列数据中的长期依赖关系 。
训练和优化方法
使用梯度下降等优化算法进行训练，可采用批量梯度下降、随机梯度下降或小批 量梯度下降等方法。同时，可通过正则化、dropout等技术防止过拟合现象的发 生。
人工智能与机器学习算法培训ppt与应用
TensorFlow和PyTorch框架介绍
TensorFlow框架
TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发并维护，广泛应用于 深度学习领域。
PyTorch框架
PyTorch是一个开源的机器学习框架，由Facebook人工智能研究院开发，适合 快速原型设计和研究。
04 机器学习应用案例分析
推荐系统
总结词
推荐系统是利用机器学习算法为用户推荐感兴趣的内容或产品，通过分析用户历史行为和偏好，实现个性化推荐 。
详细描述
推荐系统利用机器学习算法分析用户的历史行为和偏好，如浏览记录、购买记录、搜索记录等，挖掘用户的潜在 需求和兴趣点。根据用户特征和偏好，推荐系统可以向用户推荐相应的内容或产品，如新闻资讯、视频、音乐、 商品等。通过个性化推荐，可以提高用户满意度和忠诚度，同时促进产品销售和内容消费。
详细描述
人工智能是计算机科学的一个分支，旨在研究和开发能 够模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应 用系统。它涉及多个学科，包括计算机科学、控制论、 信息论、神经生理学、心理学和语言学等。根据智能水 平，人工智能可以分为弱人工智能和强人工智能。弱人 工智能专注于特定领域的问题解决，而强人工智能则具 备全面的认知能力，能在多种任务中表现出超越人类的 智能水平。
02
机器学习算法介绍
监督学习算法
线性回归 支持向量机
逻辑回归
监督学习算法
朴素贝叶斯 K最近邻算法
决策树
监督学习算法
01Байду номын сангаас
随机森林
02
AdaBoost
03
Gradient Boosting
04
XGBoost
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在对海量数据进行分类时,选择最合适的分类算法是非常重 要的。但是分类的效果一般和数据的特点有关,有的数据噪 声大,有的有缺值,有的分布稀疏,有的字段或属性间相关性 强,有的属性是离散的而有的是连续值或混合式的,没有一种 方法能适合所有不同特点的数据。此次主要针对分类算法 中的经典的工D3算法、朴素贝叶斯算法、BP神经网络算法 进行简单介绍。
3 机器学习经典算法
朴素贝叶 斯分类算
法
研究观点1
研究观点1
BP神经网 络算法
深度学 习算法
01 朴素贝叶斯分类算法
朴素贝叶斯算法是以贝叶斯定理为基础的一种分类算法，该算法主要执行分类操 作，常常采用经验性的方法构造其映射的规则，而这个最后要得到的映射规则也叫做
01 分类器。贝叶斯定理公式如下： P(A|B)=P(A,B)/P(B)
3
机器学习经典算法
3 机器学习经典算法
分类是机器学习中一项非常重要的研究课题,我们可以 利用分类从大量数据中提取具有相同数据类的一个模型 或者函数,并把提取数据中的每个未知对象归结到某个 已知的对象类中,目前分类算法主要是统计分类法、神 经网络、决策树等。不同的分类算法会产生不同的分类 器,分类器的好坏直接影响到机器学习的效率和准确性。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
2
机器学习
2 机器学习
机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸 分析、算法复杂度理论等多门学科。
主要研究的是计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取更新的知识或技能， 并且可以通过重新组织现有的知识结构来改善自身的性能以及不足之处。
机器学习是人工智能的核心，其发展历程大体可分为4个时期。 第一阶段是在20世纪50年代中期到60年代中期，此阶段研宄课题刚被提出，处于 “推理期”，大量的相关理论被提出并验证。 第二阶段是在20世纪60年代中期到 70年代中期，机器学习进入冷静阶段，科学家们 开始反思仅仅有逻辑推理能力是无法实现人工智能的。 第三阶段是从20 世纪70年代中期到80年代中期，机器学习成果处于井喷时期， 大量 的专家系统问世。 目前机器学习研宄状态处于第四阶段始于80年代中期，此时机器学习成为了一个独 立的学科领域 并开始快速发展。
BP神经网络算法是在BP神经网络现有算法的基础上提出的，是一种按误 差逆传播算法训练的多层前馈网络，是通过任意选定一组权值，将给定的目 标输出直接作为线性方程的代数和来建立线性方程组，解得待求权，不存在 传统方法的局部极小及收敛速度慢的问题，且更易理解。
BP算法学习过程分为两个阶段，第一个阶段是信号的前向传播，通 过网络学习，输入训练样本输出样本特征；第二阶段是误差的后向 传播，基于最优化理论计算梯度，求出该网络输出与先期望的偏差， 根据偏差从后向前调整网络连接强度。之后重复交替进行前向传播 和后向传播，使网络偏差逐渐减少，最终使网络输出值慢慢趋近期 望输出值，直到满足误差精度为止，此时网络的权值和偏置即为学 习到的最终特征。
人工智能之机器学习算法研究
学 生 :胡 可 欣
目录
CONTENTS
1 人工智能 2 机器学习 3 机器学习经典算法 4 总结
1
人工智能
1 人工智能
人工智能简称AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人 的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。它 属于计算机科学的一个分支，是为了了解智能的实质，并生产出 一种新的可以以与人类智能相似的方式做出相应反应的智能机器。 其发展经历了三个阶段。
02 BP神经网络算法
01 BP 神经网络是由 Rumelhart 和 MeCelland 提出的一种按误差逆传播算法训
练的多层前馈网络，也是目前应用最广泛的神经网络模型之一。 人工神经网络创始人明斯基和佩珀特在《感知器》一书,论证了简单的线
性感知器功能有限,不能解决如“异或”(XOR )这样的基本问题,而且对多层网 络也持悲观态度。随后David Rumelhart等学者出版的《平行分布处理:认知的 微观结构探索》一书。书中完整地提出了BP算法,并且系统地解决了多层网络 中隐单元连接权的学习问题,并在数学上给出了完整的推导。
第一阶段为20世纪50-60年代，人工智能的概念被提出，主要 注重逻辑推理的机器翻译；
第二阶段为20世纪70-80年代，提出了专家系统的概念，在人 工神经网络算法的基础上人工只能发展迅速，同时随着半导体技 术和计算硬件能力的逐步提高，人工智能逐渐开始突破，分布式 网络使得人工智能的计算成本降低;
第三阶段自20世纪末以来，开始进入了重视数据、自主学习 的认知智能时代。
其中 P(A|B)表示在 B 发生的前提下，A 发生的概率，也叫做 B 发生条件下发生 事件 A 的条件概率 P (B|A)表示在 A 发生的前提下 B 发生的概率。
朴素贝叶斯算法的主要思想：对于待分类项，求解出在该项出现的条件下各 类出现的概率，将待分类项归于概率最大的一类。朴素贝叶斯分类的具体过程如 下：首先确定特征属性，同时对部分待分类项进行分类以此得到初步的训练样本， 该阶段输入待分类项的数据样本，而输出的则是样本特征和训练样本。之后是分 类器的生成训练，要计算每个类别在样本中的出现频率和在每个特征前提下每个 类别出现的条件概率，这里输入训练样本，输出了分类器。最后是使用分类器对 待分类项进行分类，最后输出了待分类项和类别的映射关系。
优点
1）朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论，有稳定的分 类效率。
2）对小规模的数据表现很好，能个处理多分类任务， 适合增量式训练，尤其是数据量超出内存时，我们可以一 批批的去增量训练。
3）对缺失数据不太敏感，算法也比较简单，常用于文 本分类。
缺点
1） 理论上与其他分类方法相比有最小误差率，但实际中 受给定输出类别的限定,假设属性之间相互独立在属性个数 比较多或者属性之间相关性较大时，分类效果不好 ； 而在 属性相关性较小时，朴素贝叶斯性能最为良好。 2）需要知道先验概率，且先验概率很多时候取决于假设 ，假设的模型可以有很多种，因此在某些时候会由于假设 的先验模型的原因导致预测效果不佳。 3）对输入数据的表达形式很敏感。
3 机器学习经典算法
朴素贝叶 斯分类算
法
研究观点1
研究观点1
BP神经网 络算法
深度学 习算法
01 朴素贝叶斯分类算法
朴素贝叶斯算法是以贝叶斯定理为基础的一种分类算法，该算法主要执行分类操 作，常常采用经验性的方法构造其映射的规则，而这个最后要得到的映射规则也叫做
01 分类器。贝叶斯定理公式如下： P(A|B)=P(A,B)/P(B)
3
机器学习经典算法
3 机器学习经典算法
分类是机器学习中一项非常重要的研究课题,我们可以 利用分类从大量数据中提取具有相同数据类的一个模型 或者函数,并把提取数据中的每个未知对象归结到某个 已知的对象类中,目前分类算法主要是统计分类法、神 经网络、决策树等。不同的分类算法会产生不同的分类 器,分类器的好坏直接影响到机器学习的效率和准确性。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
2
机器学习
2 机器学习
机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸 分析、算法复杂度理论等多门学科。
主要研究的是计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取更新的知识或技能， 并且可以通过重新组织现有的知识结构来改善自身的性能以及不足之处。
机器学习是人工智能的核心，其发展历程大体可分为4个时期。 第一阶段是在20世纪50年代中期到60年代中期，此阶段研宄课题刚被提出，处于 “推理期”，大量的相关理论被提出并验证。 第二阶段是在20世纪60年代中期到 70年代中期，机器学习进入冷静阶段，科学家们 开始反思仅仅有逻辑推理能力是无法实现人工智能的。 第三阶段是从20 世纪70年代中期到80年代中期，机器学习成果处于井喷时期， 大量 的专家系统问世。 目前机器学习研宄状态处于第四阶段始于80年代中期，此时机器学习成为了一个独 立的学科领域 并开始快速发展。
BP神经网络算法是在BP神经网络现有算法的基础上提出的，是一种按误 差逆传播算法训练的多层前馈网络，是通过任意选定一组权值，将给定的目 标输出直接作为线性方程的代数和来建立线性方程组，解得待求权，不存在 传统方法的局部极小及收敛速度慢的问题，且更易理解。
BP算法学习过程分为两个阶段，第一个阶段是信号的前向传播，通 过网络学习，输入训练样本输出样本特征；第二阶段是误差的后向 传播，基于最优化理论计算梯度，求出该网络输出与先期望的偏差， 根据偏差从后向前调整网络连接强度。之后重复交替进行前向传播 和后向传播，使网络偏差逐渐减少，最终使网络输出值慢慢趋近期 望输出值，直到满足误差精度为止，此时网络的权值和偏置即为学 习到的最终特征。
人工智能之机器学习算法研究
学 生 :胡 可 欣
目录
CONTENTS
1 人工智能 2 机器学习 3 机器学习经典算法 4 总结
1
人工智能
1 人工智能
人工智能简称AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人 的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。它 属于计算机科学的一个分支，是为了了解智能的实质，并生产出 一种新的可以以与人类智能相似的方式做出相应反应的智能机器。 其发展经历了三个阶段。
02 BP神经网络算法
01 BP 神经网络是由 Rumelhart 和 MeCelland 提出的一种按误差逆传播算法训
练的多层前馈网络，也是目前应用最广泛的神经网络模型之一。 人工神经网络创始人明斯基和佩珀特在《感知器》一书,论证了简单的线
性感知器功能有限,不能解决如“异或”(XOR )这样的基本问题,而且对多层网 络也持悲观态度。随后David Rumelhart等学者出版的《平行分布处理:认知的 微观结构探索》一书。书中完整地提出了BP算法,并且系统地解决了多层网络 中隐单元连接权的学习问题,并在数学上给出了完整的推导。
第一阶段为20世纪50-60年代，人工智能的概念被提出，主要 注重逻辑推理的机器翻译；
第二阶段为20世纪70-80年代，提出了专家系统的概念，在人 工神经网络算法的基础上人工只能发展迅速，同时随着半导体技 术和计算硬件能力的逐步提高，人工智能逐渐开始突破，分布式 网络使得人工智能的计算成本降低;
第三阶段自20世纪末以来，开始进入了重视数据、自主学习 的认知智能时代。
其中 P(A|B)表示在 B 发生的前提下，A 发生的概率，也叫做 B 发生条件下发生 事件 A 的条件概率 P (B|A)表示在 A 发生的前提下 B 发生的概率。
朴素贝叶斯算法的主要思想：对于待分类项，求解出在该项出现的条件下各 类出现的概率，将待分类项归于概率最大的一类。朴素贝叶斯分类的具体过程如 下：首先确定特征属性，同时对部分待分类项进行分类以此得到初步的训练样本， 该阶段输入待分类项的数据样本，而输出的则是样本特征和训练样本。之后是分 类器的生成训练，要计算每个类别在样本中的出现频率和在每个特征前提下每个 类别出现的条件概率，这里输入训练样本，输出了分类器。最后是使用分类器对 待分类项进行分类，最后输出了待分类项和类别的映射关系。
优点
1）朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论，有稳定的分 类效率。
2）对小规模的数据表现很好，能个处理多分类任务， 适合增量式训练，尤其是数据量超出内存时，我们可以一 批批的去增量训练。
3）对缺失数据不太敏感，算法也比较简单，常用于文 本分类。
缺点
1） 理论上与其他分类方法相比有最小误差率，但实际中 受给定输出类别的限定,假设属性之间相互独立在属性个数 比较多或者属性之间相关性较大时，分类效果不好 ； 而在 属性相关性较小时，朴素贝叶斯性能最为良好。 2）需要知道先验概率，且先验概率很多时候取决于假设 ，假设的模型可以有很多种，因此在某些时候会由于假设 的先验模型的原因导致预测效果不佳。 3）对输入数据的表达形式很敏感。