机器学习11
机器学习原理及应用课件第11章
出函数。
ReLU函数
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ReLU (Rectified Linear Unit)函数是目前广泛使用的一种
激活函数。
Tanh函数
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使用Tanh的神经网络往往收敛更快。
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Softmax函数
Softmax函数常用于将函数的输出转化为概率分布。
Softmax可以看作是arg max的一个平滑近似。
多层感知机
梯度爆炸
梯度爆炸问题与梯度消失问题正好相反。如果神经网络的中参 数的初始化不合理，由于每层的梯度与其函数形式、参数、输 入均有关系，当连乘的梯度均大于1时，就会造成底层参数的梯 度过大，导致更新时参数无限增大，直到超出计算机所能表示 的数的范围。模型不稳定且不收敛。实际情况中，人们一般都 将输入进行规范化，初始化权重往往分布在原点周围，所以梯 度爆炸发生的频率一般要低于梯度消失。缓解梯度消失问题的 主要方法有：对模型参数进行合适的初始化，一般可以通过在 其他大型数据集上对模型进行预训练以完成初始化，例如图像 分类任务中人们往往会将在ImageNet数据集上训练好的模型参 数迁移到自己的任务当中；进行梯度裁剪，即当梯度超过一定 阈值时就将梯度进行截断，这样就能够控制模型参数的无限增 长。从而限制了梯度不至于太大；参数正则化，正则化能够对 参数的大小进行约束，使得参数不至太大等。
五、卷积神经网络
卷积
介绍卷积神经网络之前，首先介绍卷积的概念。由于卷积神经网络主要用于计算 机视觉相关的任务中，我们在这里仅讨论二维卷积，对于高维卷积，情况类似。
五、卷积神经网络
下一层使用卷积核在特征图上滑动并不断计算卷积输出而获得特征图每层卷积的计算
结果。卷积核可以视为一个特征提取算子。卷积神经网络的每一层往往拥有多个卷积
第11章 其他机器学习算法-生成式对抗网络
在训练的过程中固定一方，更新另一方的网络权重，交替迭代，在 这个过程中，双方都极力优化自己的网络，从而形成竞争对抗，直 到双方达到一个动态的平衡（纳什均衡），此时生成模型 G 恢复了 训练数据的分布（造出了和真实数据一模一样的样本），判别模型 再也判别不出来结果，准确率为 50%，约等于乱猜。
智猪博弈
生成模型
生成方法和判别方法
机器学习方法可以分为生成方 法和判别方法，所学到的模型分别 称为生成式模型和判别式模型。生 成方法通过观测数据学习样本与标 签的联合概率分布P(X, Y)，训练好 的模型能够生成符合样本分布的新 数据，它可以用于有监督学习和无 监督学习。判别方法由数据直接学 习决策函数f(X)或者条件概率分布 P(Y|X)作为预测的模型，即判别模 型。
GAN
生成对抗网络，由两个网络组 成，即生成器和判别器，生成器用 来建立满足一定分布的随机噪声和 目标分布的映射关系，判别器用来 区别实际数据分布和生成器产生的 数据分布。
生成式对抗网络--GAN理论
生成式对抗网络--GAN的基本框架
GAN的基本框架
当固定生成网络 G 的时候，对于判别网络 D 的优化，可以这样理解：输入来 自于真实数据，D 优化网络结构使自己输出 1，输入来自于生成数据，D 优化 网络结构使自己输出 0；当固定判别网络 D 的时候，G 优化自己的网络使自己 输出尽可能和真实数据一样的样本，并且使得生成的样本经过 D 的判别之后， D 输出高概率。
生成式对抗网络--计算机视觉
生成式对抗网络--计算机视觉
生成式对抗网络--图像超分辨率
生成式对抗网络--图像去雨
早期深层生成模型
什么是机器学习（MachineLearning,ML）
什么是机器学习（MachineLearning,ML）什么是机器学习(Machine Learning, ML)？机器学习有下面几种定义：“机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能”。
“机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究”。
“机器学习是用数据或以往的经验，以此优化计算机程序的性能标准。
”一种经常引用的英文定义是：A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E.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。
机器学习算法是一类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。
因为学习算法中涉及了大量的统计学理论，机器学习与统计推断学联系尤为密切，也被称为统计学习理论。
算法设计方面，机器学习理论关注可以实现的，行之有效的学习算法。
很多推论问题属于无程序可循难度，所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。
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(Machine Learning, ML)专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
临床医学大数据分析与挖掘—基于Python机器学习与临床决策-第11章-数据挖掘建模平台实现全
大数据挖掘专家
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பைடு நூலகம்
数据源
➢ 【数据源】模块主要用于数据分析工程的数据导入与管理，根据情况用户可选择【CSV文件】或者【SQL 数据库】。【CSV文件】支持从本地导入CSV类型的数据，如图所示。
大数据挖掘专家
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数据源
➢ 【SQL数据库】支持从DB2、SQL Server、MySQL、Oracle、PostgreSQL等关系型数据库导入数据，如 图所示。
大数据挖掘专家
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TipDM数据挖掘建模平台的本地化部署
➢ 通过开源TipDM数据挖掘建模平台官网（），如图所示。
大数据挖掘专家
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TipDM数据挖掘建模平台的本地化部署
➢ 进入Github或码云开源网站，如图所示，同步平台程序代码到本地，按照说明文档进行配置部署。
➢ 在TipDM数据挖掘建模平台上配置医疗保险的欺诈发现案例的总体流程如图所示。
数据来源
数据获取
数据准备
特征工程
模型训练
数
数据源
据 获
取
描述性统计
修改列名
绘制保险条 款类别饼图
新增列 分组聚合
表堆叠 表连接 缺失值处理 数据编码化 数据标准化
基于K-Means 的投保人聚类
大数据挖掘专家
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总体流程
大数据挖掘专家
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首页
➢ 登录平台后，用户即可看到【首页】模块系统提供的示例工程（模板），如图所示。
【模板】模块主要用于常用数据分析与建模案例的快速创建和展示。通过【模板】模块，用户可以创建一个 无须导入数据及配置参数就能够快速运行的工程。同时，用户可以将自己搭建的数据分析工程生成为模板， 显示在【首页】模块，供其他用户一键创建。
《机器学习》PPT课件
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17.10.2020
重要性：例子—生物信息学
常用技术：
神经网络 支持向量机 隐马尔可夫模型 k近邻 决策树 序列分析 聚类
…… ……
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重要性（续）
机器学习在过去十年中发展极为迅速，今后会快速稳定地 发展、对科学做出更大贡献的领域 [E.Mjolsness & D. DesCoste, Science 01]
17.10.2020
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6.1 机器学习概述
学习可能只是一个简单的联想过程，给定了特定 的输入，就会产生特定的输出。如：狗
命令“坐” 行为“坐”
17.10.2020
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学习的成功是多种多样的：
学习识别客户的购买模式以便能检测出信用卡 欺诈行为，
对客户进行扼要描述以便能对市场推广活动进 行定位，
共性问题：
几乎所有的领域，都希望越准越好
提高泛化能力是永远的追求
目前泛化能力最强的技术：
支持向量机（SVM） 产生途径：理论->实践
集成学习（ensemble learning） 产生途径：实践->理论
17.10.2020
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挑战问题(1)：泛化能力（续）
第一个挑战问题： 今后10年
能否更“准”？
如果能，会从哪儿来？
17.10.2020
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挑战问题(2)：速度
共性问题：
几乎所有的领域，都希望越快越好
加快速度也是永远的追求
“训练速度” vs. “测试速度
训练速度快的往往测试速度慢：k近邻 测试速度快的往往训练速度慢：神经网络
17.10.2020
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挑战问题(2)：速度（续）
第二个挑战问题： 今后10年
《机器学习》课程教学大纲
《机器学习》课程教学大纲一、课程基本信息课程代码：21133600课程中文名称：机器学习课程英文名称：Machine Learning讲课学时/学分：32/2课内实验学时/学分： 8课外实验/科研实践学时：8课外研讨学时：课外素质拓展学时：课程类别：专业选修课课程性质：选修授课语种：中文适用专业：软件工程开设学期：第五学期先修课程：无责任单位：二、课程地位与作用《机器学习》课程是软件工程专业的专业选修课。
2017年7月8日国务院发布关于印发新一代人工智能发展规划的通知，宣布我国人工智能技术的战略目标：2025年人工智能基础理论实现重大突破，2030年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平。
2018年4月2日教育部发布关于印发《高等学校人工智能创新行动计划》的通知，指出加快机器学习等核心关键技术研究，形成新一代人工智能技术体系。
机器学习作为人工智能技术的基础，是一门多学科融合的技术，通过机器学习，使计算机系统具有从数据中“学习”经验的能力以便实现人工智能。
通过本课程的学习，学生将理解机器学习的原理，掌握常见机器学习方法中主要算法、较新的深度学习网络，通过实验提高机器学习算法编程和应用的能力，能够跟踪机器学习发展前沿，为学生将来从事人工智能相关工作或研究打下基础。
三、课程内容简介本课程涵盖了机器学习的大部分内容，从机器学习原理到实际应用，从传统机器学习方法到深度学习等该领域近年来较新的研究。
具体包括：机器学习基础、数据预处理、分类算法、决策树、支持向量机、回归分析、聚类分析、神经网络训练与深度学习、卷积神经网络、循环神经网络、图神经网络、生成对抗网络等内容。
四、课程目标及对毕业要求的支撑通过本课程的学习，应达到的目标及能力如下：目标1：掌握机器学习相关的专业术语，了解机器学习的发展动态，能够查阅该领域的中英文文献。
目标2：了解监督/无监督学习方法，了解回归任务和分类任务，了解人工神经网络的原理和基本结构。
不可不知的11个重要机器学习模型评估指标
作者 | Arno来源 | 磐创AI【磐创AI导读】：评估一个模型是建立一个有效的机器学习模型的核心部分，本文为大家介绍了一些机器学习模型评估指标，希望对大家有所帮助。
概览∙评估一个模型是建立一个有效的机器学习模型的核心部分∙评价指标有混淆矩阵、交叉验证、AUC-ROC曲线等。
∙不同的评估指标用于不同类型的问题介绍建立机器学习模型的想法是基于一个建设性的反馈原则。
你构建一个模型，从指标中获得反馈，进行改进，直到达到理想的精度为止。
评估指标解释了模型的性能。
评估指标的一个重要方面是它们区分模型结果的能力。
我见过很多分析师和数据科学家不费心检查他们的模型的鲁棒性。
一旦他们完成了模型的构建，他们就会匆忙地将其应用到不可见的数据上。
这是一种错误的方法。
你的动机不是简单地建立一个预测模型。
它是关于创建和选择一个模型，使其对样本外的数据具有高精度。
因此，在计算预测值之前，检查模型的准确性是至关重要的。
在我们的行业中，我们考虑不同种类的指标来评估我们的模型。
指标的选择完全取决于模型的类型和模型的实现计划。
在你构建完模型之后，这11个指标将帮助你评估模型的准确性。
考虑到交叉验证的日益流行和重要性，我还将在本文中讨论它。
热身:预测模型的类型当我们谈论预测模型时，我们谈论的要么是回归模型(连续输出)，要么是分类模型(离散输出)。
这些模型中使用的评估指标是不同的。
在分类问题中，我们使用两种类型的算法(取决于它创建的输出类型):1.类输出: 像SVM和KNN这样的算法创建一个类输出。
例如，在一个二分类问题中，输出将是0或1。
然而，今天我们有算法可以将这些类输出转换为概率。
但是这些算法并没有被统计学界很好地接受。
2.概率输出: 逻辑回归、随机森林、梯度增强、Adaboost等算法给出概率输出。
将概率输出转换为类输出只需要创建一个阈值。
在回归问题中，我们的输出没有这样的不一致性。
输出在本质上总是连续的，不需要进一步处理。
例证分类模型评估指标的讨论中，我使用了我在Kaggle上的BCI挑战的预测。
机器学习(慕课版)习题答案全集
机器学习（慕课版）习题答案目录第一章机器学习概述 (2)第二章机器学习基本方法 (5)第三章决策树与分类算法 (9)第四章聚类分析 (13)第五章文本分析 (17)第六章神经网络 (22)第七章贝叶斯网络 (26)第八章支持向量机 (31)第九章进化计算 (32)第十章分布式机器学习 (34)第十一章深度学习 (35)第十二章高级深度学习 (37)第十三章推荐系统 (39)第一章机器学习概述1.机器学习的发展历史上有哪些主要事件？机器学习发展分为知识推理期、知识工程期、浅层知识期和深度学习几个阶段，可从几个阶段选择主要历史事件作答。
2.机器学习有哪些主要的流派?它们分别有什么贡献？符号主义：专家系统、知识工程贝叶斯派：情感分类、自动驾驶、垃圾邮件过滤联结主义：神经网络进化主义：遗传算法行为类推主义3.讨论机器学习与人工智能的关系机器学习是人工智能的一个分支，作为人工智能核心技术和实现手段，通过机器学习的方法解决人工智能面对的问题4.讨论机器学习与数据挖掘的关系数据挖掘是从大量的业务数据中挖掘隐藏、有用的、正确的知识促进决策的执行。
数据挖掘的很多算法都来自于机器学习，并在实际应用中进行优化。
机器学习最近几年也逐渐跳出实验室，解决从实际的数据中学习模式，解决实际问题。
数据挖掘和机器学习的交集越来越大，机器学习成为数据挖掘的重要支撑技术5.讨论机器学习与数据科学、大数据分析等概念的关系数据科学主要包括两个方面：用数据的方法研究科学和用科学的方法研究数据。
前者包括生物信息学、天体信息学、数字地球等领域；后者包括统计学、机器学习、数据挖掘、数据库等领域。
大数据分析即是后者的一个部分。
一般使用机器学习这个工具做大数据的分析工作，也就是说机器学习是我们做大数据分析的一个比较好用的工具，但是大数据分析的工具并不止机器学习，机器学习也并不只能做大数据分析6.机器学习有哪些常用的应用领域?请举例说明其应用艺术创作、金融领域、医疗领域、自然语言处理、网络安全、工业领域、娱乐行业。
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机器学习第十一讲张兆翔
课程回顾
蒙特卡洛采样法
注：不能够准确知道，而只能知道比例
；
根据建议概率产生新的采样点
；
要求尽可能简单，便于产生采样点；
有一个准则去决定是接受还是拒绝产生的采样点
Metropolis采样方法(1953年)
⏹建议概率：
接受概率：
(0,1)的均匀分布上获得采样点；
如果接受，否则拒绝；
Metropolis‐Hastings算法
⏹建议概率：
根据产生采样
接受概率：
是否满足不变性
如果
Gibbs采样(1984)
一种特殊的Metropolis‐Hastings采样算法
在第步，假设已产生
根据产生
根据产生
根据产生
Gibbs采样与Metropolis‐Hastings采样的关系
⏹建议概率：
根据产生采样
接受概率：
数据降维
数据的维数问题
⏹“3”本身的形状可以用部分维数表达；
⏹“3”形状的旋转、平移增加了部分维数；
⏹“3”形状的放大、缩小增加了部分维数；
⏹不同人手写“3”的特色增加了部分维数；
⏹噪声、光照、干扰、….
1、线性判别分析LDA
尽可能使类内距离较小，类间距离较大类间离散度：
类内离散度：
1、线性判别分析LDA 1、线性判别分析LDA
2、主成份分析PCA
⏹Principal Component Analysis
⏹
⏹
2、主成份分析PCA‐最大方差思想
⏹基本思想：使降维后的数据方差尽可能大
，
第一步、降到1维的话
原均值：
原方差：
变换后方差：
2、主成份分析PCA‐最大方差思想
：
2、主成份分析PCA‐最大方差思想
⏹很多情况下，M>1;
有
2、主成份分析PCA‐最小均方误差思想
定义一组正交基函数，
我们希望通过M个参数就可以描述原
精确粗略
2、主成份分析PCA‐最小均方误差思想
：
2、主成份分析PCA‐最小均方误差思想
2、主成份分析PCA‐步骤
第一步、求的协方差矩阵；
第二步，求的特征值与特征向量；
2、主成份分析PCA‐应用
2、主成份分析PCA‐人脸识别
2、主成份分析PCA‐人脸识别特征脸#1~#8
2、主成份分析PCA‐人脸识别特征脸#100~#107
2、主成份分析PCA‐人脸识别特征脸#500~#507
越来越不像脸
越来越像噪音PCA vs LDA
奇异值分解SVD
实际应用中，样本的维数可能很高，远远高于样本的个数。
奇异值分解SVD
针对求特征值和特征向量
根据。