机器学习基础概述
机器学习基础课件
模型诊断与改进策略
残差分析（Residual Analys…
通过检查模型的残差图，识别模型是否存在异方差性、非线性等问题。
特征重要性分析（Feature Impo…
通过分析模型中各个特征对预测结果的贡献程度，识别关键特征和冗 余特征。
案例五：使用神经网络进行手写数字识别
使用卷积神经网络等算法提取图像特 征，以便输入到神经网络模型中。
使用准确率、混淆矩阵等指标对模型 进行评估，调整模型参数以优化识别 性能。
数据准备
特征提取
模型训练
模型评估
收集手写数字图像数据集，包括训练 集和测试集，对数据进行预处理和增 强。
构建神经网络模型，对提取的特征进 行训练和学习，得到手写数字识别模 型。
遗传算法（Genetic Algorit…
模拟自然选择和遗传机制，在指定的超参数空间内进行搜索。
模型集成方法
装袋（Bagging）
通过自助采样法得到多个训练集，分别训练基模型，然后将基模型 的预测结果进行平均或投票得到最终预测结果。
提升（Boosting）
通过迭代地训练基模型，每次迭代时调整样本权重，使得之前被错 误分类的样本得到更多的关注。
决策树、神经网络、支持向量机等。
近年来，随着大数据和深度学习技术的快速发展，机 器学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域
取得了突破性进展。
机器学习的应用领域
计算机视觉
通过训练图像识别模型，实现对图像中物体、 场景、文字等信息的自动识别和理解。
自然语言处理
利用机器学习技术，实现对文本数据的自动分析、 理解和生成，如情感分析、机器翻译等。
模型复杂度分析（Model Comple…
《机器学习基础》课件
第六章：机器学习工具
Python
掌握Python编程语言，成为机器学习的有力工具。
Scikit-learn
了解Scikit-learn开源库，提供了丰富的机器学习算 法和工具。
TensorFlow
学习使用TensorFlow框架，构建和训练深度学习模 型。
Keras
掌握Keras库，简化深度学习模型的构建和训练过 程。
第七章：机器学习实战
1
模型评估
2
了解如何评估机器学习模型的性能，并
选择合适的评性能，并处理数据 缺失、噪声等问题。
项目实践
从理论到实践，通过完成实际项目来应 用和巩固机器学习的知识。
过拟合和欠拟合问题
第五章：深度学习基础
1 深度学习的概念
介绍深度学习的基本原理和框架，了解神经 网络的基本结构和训练过程。
2 卷积神经网络
学习卷积神经网络的原理和应用，在计算机 视觉和自然语言处理等领域取得了重大突破。
3 循环神经网络
探索循环神经网络的原理和应用，适用于处 理序列数据和时序数据的任务。
4 递归神经网络
机器学习的应用场景
发现机器学习在各行各业的应用，从医疗保健 到金融、交通等行业的实例。
机器学习的误区
探讨常见的机器学习误区，例如过拟合、不合 理的预期和错误的特征选择。
第二章：数学基础
1 线性代数
学习线性代数的基本概念和矩阵运算，为后续机器学习算法打下坚实的数学基础。
2 概率论
理解概率的基本概念和常见分布，探索如何利用概率在机器学习中进行推理和决策。
第四章：无监督学习
1
聚类问题
2024版机器学习ppt课件
机器学习ppt课件contents •机器学习概述•监督学习算法•非监督学习算法•神经网络与深度学习•强化学习与迁移学习•机器学习实践案例分析目录01机器学习概述03重要事件包括决策树、神经网络、支持向量机等经典算法的提出，以及深度学习在语音、图像等领域的突破性应用。
01定义机器学习是一门研究计算机如何从数据中学习并做出预测的学科。
02发展历程从符号学习到统计学习，再到深度学习，机器学习领域经历了多次变革和发展。
定义与发展历程计算机视觉自然语言处理推荐系统金融风控机器学习应用领域用于图像识别、目标检测、人脸识别等任务。
根据用户历史行为推荐相似或感兴趣的内容。
用于文本分类、情感分析、机器翻译等任务。
用于信贷审批、反欺诈、客户分群等场景。
A BC D机器学习算法分类监督学习包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林等算法，用于解决有标签数据的预测问题。
半监督学习结合监督学习和无监督学习的方法，利用部分有标签数据进行训练。
无监督学习包括聚类、降维、异常检测等算法，用于解决无标签数据的探索性问题。
强化学习通过与环境交互来学习策略，常用于游戏AI 、自动驾驶等领域。
02监督学习算法线性回归与逻辑回归线性回归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算法，可用于预测连续型变量。
逻辑回归一种用于解决二分类问题的算法，通过sigmoid函数将线性回归的输出映射到[0,1]区间，表示样本属于正类的概率。
两者联系与区别线性回归用于回归问题，逻辑回归用于分类问题；逻辑回归在线性回归的基础上引入了sigmoid函数进行非线性映射。
支持向量机（SVM）SVM原理SVM是一种二分类模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，其学习策略是使间隔最大化，最终可转化为一个凸二次规划问题的求解。
核函数当数据在原始空间线性不可分时，可通过核函数将数据映射到更高维的特征空间，使得数据在新的特征空间下线性可分。
SVM优缺点优点包括在高维空间中有效、在特征维度高于样本数时依然有效等；缺点包括对参数和核函数的选择敏感、处理大规模数据效率低等。
机器学习基础课件
机器学习基础课件概述机器学习是人工智能领域中的一个重要分支，它通过利用数据和统计算法来使计算机系统自动地学习和改进性能。
在过去的几年中，机器学习已经在各个领域得到广泛应用，如自然语言处理、计算机视觉和数据挖掘等。
本课件将介绍机器学习的基础知识，包括机器学习的分类、常用的算法和评估方法等。
机器学习的分类在机器学习中，根据学习方式和任务类型的不同，可以将机器学习分为以下几类：1.监督学习（Supervised Learning）：监督学习通过使用带有标签的数据作为输入和输出，并训练模型来预测新数据的标签。
常见的监督学习算法有线性回归、逻辑回归、决策树和支持向量机等。
2.无监督学习（Unsupervised Learning）：无监督学习是指利用无标签的数据进行模型训练和预测。
常见的无监督学习算法有聚类、降维和关联规则挖掘等。
3.半监督学习（Semi-supervised Learning）：半监督学习是介于监督学习和无监督学习之间的学习方式，它同时使用带标签和无标签的数据进行模型训练。
半监督学习可以减少标记数据的需求，提高模型的性能和泛化能力。
4.强化学习（Reinforcement Learning）：强化学习是通过观察环境的状态和采取行动来学习最优策略的一种学习方式。
它包括智能体、环境和奖励机制三个要素。
常见的强化学习算法有Q-Learning和深度强化学习等。
常用的机器学习算法机器学习的算法种类繁多，根据任务不同，选择合适的算法对于模型的性能和效果至关重要。
以下介绍几种常用的机器学习算法：1.线性回归（Linear Regression）：线性回归是一种用于预测连续型变量的监督学习算法。
它通过拟合一个线性模型来建立输入特征与输出之间的关系。
2.决策树（Decision Tree）：决策树是一种基于树结构的有监督学习算法。
它通过在特征空间中划分样本集合来进行分类或回归。
决策树具有解释性强和易于理解的优点。
机器学习在人工智能中的应用
机器学习在人工智能中的应用人工智能（Artificial Intelligence，AI）作为一门关于如何使计算机具有智能的科学，近年来得到了广泛的关注与应用。
而机器学习（Machine Learning，ML）作为人工智能的一个重要分支，更是在各个领域发挥着重要的作用。
本文将探讨机器学习在人工智能中的应用，并介绍其中一些典型的实例。
一、机器学习概述机器学习是一种通过计算机算法让机器从数据中学习和改进，从而达到人工智能的目的。
它借鉴了统计学、数学和人工智能等领域的理论和方法，通过对大量的数据进行学习和模型训练，使得机器能够从中发现规律、提取特征，并做出相应的决策或预测。
二、图像识别与处理机器学习在图像识别与处理领域的应用非常广泛。
通过训练模型，机器可以识别图像中的各种物体、场景和行为，并进行分类、识别和分析。
例如，在人脸识别领域，机器学习可以通过学习大量的人脸图像，从中提取人脸的特征，并进行比对和识别。
此外，机器学习还可以应用于图像的增强和处理，如图像去噪、图像分割等方面。
三、自然语言处理机器学习在自然语言处理领域也有着广泛的应用。
自然语言处理是指让机器能够理解和处理人类的自然语言，包括语音识别、语义理解、机器翻译等任务。
通过机器学习算法的训练，机器可以学习到不同语言的语法、语义等特征，并能够对文本进行分析、分类和生成。
例如，机器学习可以训练聊天机器人，在对话中理解用户的意图，并给出相应的回答。
四、推荐系统推荐系统是指通过对用户历史数据的分析，为用户提供个性化的推荐，如商品推荐、音乐推荐等。
机器学习在推荐系统中起到了关键的作用。
通过对用户的行为和兴趣进行学习，机器可以建立用户的个性化模型，并根据用户的模型和历史数据，为其推荐可能感兴趣的内容。
例如，在视频网站上，机器学习可以分析用户的观看历史和评分数据，为用户推荐适合其口味的电影或电视剧。
五、智能交通机器学习在智能交通领域的应用正在不断发展。
通过对交通流量数据、驾驶员行为数据等进行分析和学习，机器可以预测交通拥堵情况、优化交通信号灯控制、提供导航建议等。
人工智能机器学习课件
进入21世纪后，随着大数据和深度学习技术的快速发 展，机器学习得到了广泛的应用和推广，成为了人工
智能领域最热门的研究方向之一。
机器学习的应用领域
计算机视觉
自然语言处理
数据挖掘
医学诊断
机器学习在计算机视觉领域有 着广泛的应用，如图像分类、 目标检测、人脸识别等。
机器学习也被广泛应用于自然 语言处理领域，如机器翻译、 情感分析、智能问答等。
机器学习可以帮助企业从海量 数据中挖掘出有价值的信息， 如用户行为分析、市场趋势预 测等。
机器学习在医学领域也得到了 广泛的应用，如疾病预测、医 学影像分析等。此外，机器学 习还可以应用于金融风控、智 能推荐、农业智能化等领域。
模型鲁棒性
模型对输入数据的微小变化应具有一定的稳定性， 以保证泛化能力。
迁移学习能力
将在一个任务上学到的知识迁移到其他相关任务 上的能力，有助于提高模型泛化性。
计算资源与效率问题
计算资源需求
深度学习模型通常需要大量的计算资源，包括高性能计算机、 GPU和TPU等。
模型训练时间
大型模型训练时间长，需要优化算法和分布式计算等技术来提高效 率。
详细讲解协同过滤、内容推荐、 混合推荐等推荐算法的原理和实
现。
实例分析
阐述用户画像的构建方法和精准 营销的策略，包括用户分群、个
性化推荐等。
用户画像与精准营销
介绍推荐系统的评估指标和优化方 法，如准确率、召回率、F1值等， 以及A/B测试等实验设计方法。
推荐系统评估与优化
通过具体案例，如电商推荐系统、 广告投放系统等，展示机器学习在 推荐系统与精准营销领域的实践应 用。
机器学习入门课件
强化学习
Q-learning
Q-learning是一种基于值迭代的强化学习算 法，通过不断更新Q值表来逼近最优策略。
Policy Gradient Methods
Policy Gradient Methods是一种基于策略的强化 学习算法，通过直接优化策略来寻找最优解。
Actor-Critic Methods
可解释性机器学习旨在提高机器学习模型的透明度和可理解性，使模型能够更好地解释其预测结果和 决策过程。
可解释性机器学习的方法包括：特征重要性分析、模型简化、可视化技术等。
随着人工智能技术的普及，可解释性机器学习在许多领域都有广泛的应用，例如医疗诊断、金融风险评 估、自动驾驶等。
模型调优
根据评估结果调整超参数或更换算法，以提高模型性 能。
05
CHAPTER
机器学习工具与平台
Python语言与库
Python语言
Python是一种通用编程语言，因其简洁的语法和强大的库支持而成 为机器学习的首选语言。
NumPy库
NumPy是Python的一个核心库，提供了多维数组对象和一系列操作 数组的函数，是进行科学计算的基础。
隐私保护机器学习
隐私保护机器学习是指在保护用户隐私的前提下，利用机 器学习技术进行数据分析和预测。
隐私保护机器学习的关键技术包括差分隐私、联邦学习等 ，这些技术可以在不泄露原始数据的前提下，对数据进行 处理和分析，从而保护用户的隐私。
随着人们对隐私保护的重视程度不断提高，隐私保护机器 学习在许多领域都有广泛的应用，例如医疗健康、金融、 社交网络等。
Scikit-learn的API设计简 洁明了，易于使用，适合 初学者入门。
ABCD
Scikit-learn支持数据预 处理、特征提取、模型选 择等全流程的机器学习操 作。
机器学习课程大纲
机器学习课程大纲一、课程简介1.1 课程概述1.2 学习目标1.3 先修知识二、机器学习基础2.1 什么是机器学习2.1.1 定义与概念2.1.2 机器学习应用领域2.2 监督学习与无监督学习2.2.1 监督学习原理2.2.2 无监督学习原理2.3 数据预处理2.3.1 数据清洗2.3.2 特征选择与提取2.3.3 数据归一化三、经典机器学习算法3.1 线性回归3.1.1 模型描述与假设 3.1.2 参数估计与优化 3.2 逻辑回归3.2.1 逻辑回归原理 3.2.2 优化方法3.3 决策树3.3.1 决策树建模流程 3.3.2 剪枝策略3.4 支持向量机3.4.1 SVM原理3.4.2 核函数与核技巧 3.5 聚类算法3.5.1 K-means聚类3.5.2 层次聚类四、深度学习基础4.1 神经网络概述4.1.1 感知器模型4.1.2 多层感知器4.2 反向传播算法4.2.1 梯度下降4.2.2 反向传播原理4.3 激活函数4.3.1 Sigmoid函数4.3.2 ReLU函数4.4 卷积神经网络4.4.1 卷积层与池化层4.4.2 卷积神经网络结构优化五、深度学习应用5.1 图像分类5.1.1 CNN在图像分类中的应用 5.1.2 图像分类实战案例5.2 自然语言处理5.2.1 词嵌入与词向量5.2.2 LSTM与GRU模型5.3 目标检测5.3.1 R-CNN与Fast R-CNN5.3.2 目标检测实践六、实践项目6.1 项目背景介绍6.2 数据获取与处理6.3 模型构建与训练6.4 模型评估与优化七、课程评估与总结7.1 课程论文或报告7.2 实验成果展示7.3 课程总结与展望八、参考文献以上是《机器学习课程大纲》的内容安排。
通过本课程的学习，学生将了解机器学习的基本概念和原理，掌握经典机器学习算法和深度学习基础知识，并在实践项目中运用所学知识解决实际问题。
通过课程的评估与总结，学生将对机器学习领域有更深入的理解，并具备一定的实践能力。
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购买 日期 3 NULL NULL NULL 6
特征提取
年龄 23 78 36 34 13 46 22 29 58
肝脏大小 10 8 5 13 7 11 8 8 10
体重 60kg 65kg 55kg 80kg 43kg 75kg 63kg 59kg 71kg
肝硬化 否 否 否 否 否 是 否 否 否
降温 降雨 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 -监督 0-
冰雹 0 0 0 0 1 0
刮风 1 1 1 1 0 1
统计分类
降温 降雨 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 -无监督 0 -
冰雹 0 0 0 0 1 0
关联规则
无监督学习算法：关联规则
训练集
特征1 …… 特征n 特征1 …… 特征n
目标 目标 目标
训练
算法A 算法B
验证集 特征1
特征1 特征1 … n n n
目标 目标 目标
算法C
预测
算法D
…
…
算法融合
原始样本集 样本数据 样本数据 样本数据 训练集 特征1 特征1 特征1
特 征 提 取
特征样本集 特征1 特征1 特征1 … …
n
n n
目标 目标 目标
…
预 处 理
…
… …
n n n
基本算法
（变体/高级） （样本优化）
优化算法 程序实践
特色/优缺点 主要应用方向
其他
学习内容和讲课要求
概念
研究方法 学习资料
参考书
• 机器学习，Mitchell 著, 机械工业出版社； • 机器学习实战，Peter Harrington 著；人民邮电出版社 • 统计学完全教程， (美)活塞曼 著; 科学出版社
n n n
预测目标 预测目标 预测目标
目标 目标 目标
算法融合：训练
训练集2 特征1 特征1 … … … n
预测目标 预测目标 预测目标 目标 目标 目标
n
n
训练
特征1
机 器 学 习 算 法 B
算法融合：训练
训练集1 特征1 特征1 特征1 … … … n n n
目标 目标 目标
训练集2 特征1 特征1 特征1 … … … n n n
训练
验证集 特征1 特征1 特征1 … … … n n n
目标 目标 目标
预测
机 器 学 习 算 法
验证集
预测目标
输出
预测目标
预测目标
评 价
改 进
机器学习实施过程
时间 1月1日 1月2日 1月3日 1月3日 1月5日 1月6日
用户ID 001 002 001 001 002 002
商品ID 001 002 001 004 005 006
噪声太多导致算法过拟合怎么办？ --预处理，过滤噪声
特征样本集 特征1 特征1 特征1 特征1 … …
n
n n n n
目标 目标 目标 目标
训练集 特征1
…
… …
n n n
目标 目标 目标
…
… … … … …
特征1
特征1 特征1 特征1
目标
目标 目标 目标
预 处 理
划分集合
过滤采样
特征1 特征1
验证集 特征1 … … n n
聚类
关联 规则
机器学习算法分类
监督学习算法：统计分类
监督学习算法：回归分析
训练集
特征1 …… 特征n
特征1 …… 特征n 特征1 …… 特征n
身高 1.88 1.66 1.78 发长 1.4cm 15.3cm 22.6cm 抽烟 是 否 否
目标
目标 目标
性别 男 女 女
监督学习算法
监督学习算法：训练/学习
特 征 提 取
操作 点击 收藏 购买 点击 点击 购买
统计分析 变换 特征运算
用户 ID 001 001 002 002 002
特征样本集 特征1 特征1 特征1
…
… … 点击 次数 2 1 1 1 1
n n n
目标 目标 目标
商品ID
001 004 002 005 006
操作 日期 3 3 2 5 6
特征1 …… 特征n
无监督学习算法
无监督学习算法：训练/学习
测试集 特征1 …… 特征n 特征1 …… 特征n 特征1 …… 特征n 监督学习算法
结果
目标
目标 目标
无监督学习算法：预测
K-means
BIRCH
Apriori
无监督学习算法
概念
研究方法 学习资料
学习内容
讲课要求 容易理解的 算法逻辑 核心的 数学原理
线上课程
• Machine Learning by Andrew Ng
数据集下载
• /ml/
阿里巴巴大数据竞赛 海量工业数据 双11线上实战 真实业务逻辑 入围阿里星 ODPS平台 百万奖励
概念
研究方法 学习资料
机器学习是近20多年兴起的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。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动 “学习”的算法。即从数据中自动分析获得规律，并利用规律 对未知数据进行预测的算法。 定义：“机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研 究”。 定义：“机器学习是一种让计算机在没有事先明确地编程的情 况下做出正确反应的科学” 。
目标 目标
n
n n
特征1
预处理
单一算法受局限怎么办？ --算法迭代、融合 --重新考虑新特征
训练集1 特征1 … … … n n
目标
特征1
特征1
目标
目标
训练
n
训练集2 特征1 … … … n n
目标 目标 目标
特征1
特征1
预测
n
机 器 学 习 算 法 A
训练集2
输出
特征1 特征1 特征1
…
… …
测试集 特征1 …… 特征n
结果 目标 监督学习算法 目标
特征1 …… 特征n 特征1 …… 特征n
身高 1.66 1.76 1.55 发长 0cm 5.1cm 14.4cm 抽烟 是 否 否
目标
性别 男 男 女
监督学习算法：预测
测试集 特征1 …… 特征n 特征1 …… 特征n
连续值
结果
统计分类
操作 点击 收藏 购买 点击 点击 购买
特征不显著怎么办？ --人脑战胜据 样本数据 时间 1月1日 1月2日 1月3日 1月3日 1月5日 1月6日 用户ID 001 002 001 001 002 002 商品ID 001 002 001 004 005 006
基本算法
（变体/高级） （样本优化）
优化算法 程序实践
特色/优缺点 主要应用方向
其他
学习内容和讲课要求
原始样本集 样本数据 样本数据 样本数据 训练集 特征1 特征1 特征1
特 征 提 取
特征样本集 特征1 特征1 特征1 … …
n
n n
目标 目标 目标
…
预 处 理
…
… …
n n n
目标 目标 目标
回归分析
离散值
离散值
连续值
监督学习算法：分类？回归？
决策树
朴素贝叶斯
逻辑回归
KNN
监督学习算法
SVM
神经网络
随机森林
监督学习算法
AdaBoost
遗传算法
算法优化
机器学习算法 监督学习
统计 分类 回归 分析
无监督学习
聚类
关联 规则
机器学习算法分类
无监督学习算法：聚类
刮风 1 1 1 1 0 1
目标 目标 目标
训练
验证集 特征1 特征1 特征1 … … … n n n
目标 目标 目标
预测
机 器 学 习 算 法
验证集
预测目标
输出
预测目标
预测目标
评 价
改 进
机器学习实施过程
理论 统计分析 算法原理 算法选择
实践
特征提取
样本构造 融合方法
学习内容
讲课要求 容易理解的 算法逻辑 核心的 数学原理
机器学习：定义
机器学习已经有了十分广泛的应用，例如：数据挖掘、计算机 视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、 检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写 识别、战略游戏和机器人运用。
机器学习：应用
机器学习：应用
机器学习算法 监督学习
统计 分类 回归 分析
无监督学习