机器学习概述.pptx
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《机器学习入门》课件
适用场景
适用于处理非线性问题、小 样本数据和不平衡分类等场 景。
K近邻算法
总结词
基于实例的学习
详细描述
公式
适用场景
K近邻算法是一种基于 实例的学习方法，通过 将新的数据点与已知数 据集中的最近邻进行比 较来做出预测。它通过 测量不同数据点之间的 距离或相似度来找到最 佳匹配。
(k = argmin_{i=1}^{n} ||x - x_i||^2)
案例二：房价预测
总结词
预测房价是一个回归问题，通过机器学习算法预测 房屋价格，有助于了解机器学习在预测性分析中的 应用。
详细描述
房价预测通常使用有监督学习算法，如线性回归、 决策树回归、支持向量回归等。数据集通常包含房 屋的各种属性，如面积、卧室数量、地理位置等， 以及对应的房价。通过训练模型，可以预测新房屋 的价格。这个案例可以帮助学习者了解如何处理回 归问题，以及如何选择合适的评估指标。
05
机器学习未来展望
Chapter
深度学习的发展趋势
1 2 3
深度学习算法的持续优化
随着计算能力的提升和数据规模的扩大，深度学 习算法将不断改进，提高模型的准确性和泛化能 力。
模型可解释性的增强
为了满足实际应用的需求，未来深度学习模型将 更加注重可解释性，通过可视化、解释性算法等 方式提高模型的可理解性。
案例三：垃圾邮件分类
要点一
总结词
垃圾邮件分类是一个常见的分类问题，通过机器学习算法 将正常邮件和垃圾邮件进行分类，有助于了解分类问题的 处理方法。
要点二
详细描述
垃圾邮件分类通常使用有监督学习算法，如朴素贝叶斯、 支持向量机、决策树等。数据集包含邮件的各种特征，如 发件人、主题、正文内容等，以及对应的标签（正常邮件 或垃圾邮件）。通过训练模型，可以自动将新收到的邮件 分类为正常或垃圾邮件。这个案例可以帮助学习者了解分 类问题的处理流程，以及如何处理不平衡数据集等问题。
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(PPT92页)
2. 2 激活转移函数
激活转移函数 f（Activation transfer function）简称激活函数，它是一个神经元 及神经网络的核心之一。神经网络解决问题 的能力与功效除了与网络结构有关外，在很 大程度上取决于网络激活函数。
线性函数、非线性斜面函数、阈值函数、 S形函数
人工神经网络
• 人工神经网络是对人类神经系统的一种模拟。尽管
然后,考察所得的每一个子类, 看其中的实例的结论 是否完全相同。如果完全相同, 则以这个相同的结论作 为相应分枝路径末端的叶子节点; 否则, 选取一个非父 节点的属性, 按这个属性的不同取值对该子集进行分类, 并以该属性作为节点, 以这个属性的诸取值作为节点的 分枝, 继续进行画树。 如此继续,直到所分的子集全都 满足: 实例结论完全相同, 而得到所有的叶子节点为止。 这样, 一棵决策树就被生成。下面我们进一步举例说明。
S1= {(3,C), (4,B), (7,C), (8,B), (11,B), (12,B)} S2={(1,C), (2,C), (5,A), (6,A), (9,A), (10,A)} 于是, 我们得到以性别作为根节点的部分决策树 (见图4(a))。
考察S1和S2，可以看出，在这两个子集中，各实 例的保险类别也不完全相同。这就是说，还需要对S1 和S2进行分类。对于子集S1，我们按“年龄段”将其 分类；同样，对于子集S2，也按“年龄段”对其进行 分类（注意：对于子集S2，也可按属性“婚状”分 类）。分别得到子集S11, S12, S13和S21, S22, S23。于 是，我们进一步得到含有两层节点的部分决策树（如
表1 汽车驾驶保险类别划分实例集
可以看出,该实例集中共有12个实例,实例中的性别、年 龄段和婚状为3个属性, 保险类别就是相应的决策项。 为表述方便起见, 我们将这个实例集简记为
《机器学习简介》课件
TensorFlow的应用案例
TensorFlow是一个流行的机器学习框架，被广泛用 于图像识别、自然语言处理等领域。
机器学习的未来发展方向
机器学习的瓶颈和解 决方法
在机器学习的发展中，仍面临 诸多挑战，如数据质量、算法 与解释性等问题，需要不断研 究与探索。
机器学习与其他技术 的融合
机器学习与大数据、云计算、 物联网等技术的融合将进一步 加快其在各个领域的应用。
《机器学习简介》PPT课 件
欢迎来到《机器学习简介》PPT课件！在本课程中，我们将探索机器学习的 基本概念、应用领域和发展历程，以及相关算法和工具。
概述
机器学习是一种人工智能的分支，通过让计算机从数据中学习并逐步提升性 能。在本节中，我们将了解机器学习的基本概念、应用领域和发展历程。
监督学习
什么是监督学习？
监督学习是一种通过使用已标记的数据来训练模型的机器学习方法。
分类和回归的区别和应用场景
分类用于将样本分为不同类别，回归用于预测连续值。它们在各种实际问题中有广泛应用。
相关算法及其原理
监督学习算法包括逻辑回归、决策树、支持向量机等，每个算法都有不同的工作原理。
非监督学习
什么是非监督学习？
非监督学习是一种利用未标记数据进行模型训练和 模式发现的机器学习方法。
机器学习应用场景展 望
机器学习将在自动驾驶、智能 医疗、智能城市等领域有广泛 的应用和发展。
总结
1 机器学习的优势和局限性
机器学习可以处理复杂的问题和大规模数据，但也面临数据不足和解释性差等局限性。
2 未来机器学习的发展前景
随着技术的进步和应用场景的拓展，机器学习有望在各个领域取得更大的突破和进展。
模型选择和调优
机器学习简介幻灯片
• Semi-supervised learning
– Training data includes a few desired outputs
• Reinforcement learning
– Rewards from sequence of actions
6
Types of machine learning
• Features
Work flow
14
Work flow
• Models
– Logic, Rules – Statistical, Black box model
• Static, dynamic model
• Online learning • Ensemble learning
15
Work flow
17
Popular models
• Nearest neighbor
– Feature & distance
18
Popular models
• Support vector machine
19
Popular models
• Architecture
Feature Model Hardware
16
Popular models
• Linear model: logistic regression, linear discriminant analysis, linear regression (with basis function)
2
What is machine learning
Training set (labels known)
Test set (labels unknown)
– Training data includes a few desired outputs
• Reinforcement learning
– Rewards from sequence of actions
6
Types of machine learning
• Features
Work flow
14
Work flow
• Models
– Logic, Rules – Statistical, Black box model
• Static, dynamic model
• Online learning • Ensemble learning
15
Work flow
17
Popular models
• Nearest neighbor
– Feature & distance
18
Popular models
• Support vector machine
19
Popular models
• Architecture
Feature Model Hardware
16
Popular models
• Linear model: logistic regression, linear discriminant analysis, linear regression (with basis function)
2
What is machine learning
Training set (labels known)
Test set (labels unknown)
机器学习ppt第1章 机器学习概述
29
1.4.4 推荐系统
• 推荐系统是利用电子商务网站向客户提供购买商品的建议 ，帮助用户建议应该购买什么产品。个性化推荐是根据用 户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣的信息 和商品。
• 推荐系统与机器学习密不可分，比如今日头条、搜狐、天 天快报等公司的推荐系统中都会采用机器学习来预测用户 感兴趣的信息。
1.4 机器学习的应用
26
1.4.1 大数据分析
• 随着Web2. 0 时代的到来，数据量呈几何级态势增长。 “大数据”成为越来越多的行业关注的焦点，而大数据的 价值密度低、容量大、种类多等特点使得传统的数据挖掘 算法无法胜任在海量的异构数据体系进行的数据分析。因 此，研究大数据环境下的机器学习算法，使其能从结构复 杂且动态更新的数据中获取有价值的知识是一件非常有意 义的事情。
• 决策树是一种集成学习(ensemble learning)算法。人们在 决策树的基础上开展了很多研究，并演化出很多的算法，
• 随机森林，它是由Leo Breiman博士在2001年提出，其思 想是通过将多棵决策树集成到一起，因此它的基本单元是 决策树。随机森林包含两个重要的内容： 一个是“随机 性”，另一个就是“森林”的概念。
• 强化学习（Reinforcement Learning， RL）是机器学习 中的一个新领域，强化学习能根据环境来改变，从而取得 最大的收益。
• 强化学习的思想来源于心理学中的行为主义理论，即动物 如何在环境给予的奖励或惩罚的刺激下，逐步形成对刺激 的预期，从而产生能获得最大收益的习惯性行为。
• 强化学习和标准的监督式学习之间的区别在于强化学习并 不需训练样本和相应的类标记。强化学习更加专注于在线 规划，需要在未知的领域探索（exploration）和如何利 用（exploitation）现有知识之间找到平衡。
《机器学习》PPT课件
6
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
…… ……
7
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
21
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
10
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
11
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
12
挑战问题(2)：速度（续）
第二个挑战问题： 今后10年
机器学习简介 ppt课件
• 4 • 机器学习的分类 -– 监督学习
监督学习是从给定的训练数据集中学习一个函数（模型），当新的数据到来时 ，可以根据这个函数（模型）预测结果;
在监督式学习下，输入数据被称为“训练数据”，每组训练数据有一个明确的 标识或结果，如，对防垃圾邮件系统中“垃圾邮件”、“非垃圾邮件”;
在建立模型时，监督式学习建立一个学习过程，将预测结果与“测试数据”的 实际结果进行比较，不断调整预测模型，直到模型的预测结果达到一个预期的 准确率。常见的监督学习算法包括回归分析和统计分类。
现在，携着“深度学习”之势，神经网络重装归来，重新成为最强大的机器学 习算法之一。
• 5 • 常见算法 -– 神经网络
比方说，一个正方形，分解为四个折线进入视觉处理的下一层中。四个神经元 分别处理一个折线。每个折线再继续被分解为两条直线，每条直线再被分解为 黑白两个面。于是，一个复杂的图像变成了大量的细节进入神经元，神经元处 理以后再进行整合，最后得出了看到的是正方形的结论。这就是大脑视觉识别 的机理，也是神经网络工作的机理。
当有一个绿色的点时，该判断这个肿瘤是恶性的还是良性的呢？根据红蓝点我们训练出了一个逻辑回归 模型，也就是图中的分类线。这时，根据绿点出现在分类线的左侧，因此我们判断它的标签应该是红色 ，也就是说属于恶性肿瘤。
逻辑回归算法划出的分类线基本都是线性的(也有划出非线性分类线的逻辑回归，不过那样的模型在处理 数据量较大的时候效率会很低)，这意味着当两类之间的界线不是线性时，逻辑回归的表达能力就不足。
• 5 • 常见算法 -– SVM支持向量机
通过跟高斯函数的结合，支持向量机可以表达出非常复杂的分类界线，从而达 成很好的分类效果。比如，可以将低维的空间映射到高维的空间。
如何在二维平面划分出一个圆形的分类界线？在二维平面可能会很困难，但是 通过高斯函数可以将二维空间映射到三维空间，然后使用一个线性平面就可以 达成类似效果。
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3.1 决策树的发展历史
决策树是一种基本的分类与 回归算法，决策树学习的思想主 要来源于Quinlan在1986年提出的 ID3算法和和1994年提出的C4.5 算法。决策树的学习通常包括三 个步骤：特征选择，决策树的生 成和决策树的剪枝。
3.2 决策树表示法
通过把实例从根节点排列到某个 叶子节点来分类实例。
当今机器学习世界的很多方法都是从其中延伸出来
的。但同时，它也自己独特的一面。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
问题求解。
（1）分类任务要求系统依据已知的分类知识对输入的未知模式
作分析，以确定输入模式的类属。相应的学习目标就是学习用于分类
的准则（如分类规则）。
（2）问题求解任务要求对于给定的目标状态,寻找一个将当前状
态转换为目标状态的动作序列；机器学习在这一领域的研究工作大部
分集中于通过学习来获取能提高问题求解效率的知识（如搜索控制知
Arthur Samuel在五十年代中期和六十年代初开发 的西洋棋程序的棋力已经可以挑战具有相当水平的业 余爱好者。
1956年达特矛斯会议提出的断言之一是“学习或者 智能的任何其他特性的每一个方面都应能被精确地加 以描述，使得机器可以对其进行模拟。”这一事件被广 泛承认为AI诞生的标志。
1.2 机器学习的发展历史
1.1 什么是机器学习？
一般来说现在提到的机器学习是指统计 机器学习，也就是计算机系统通过运用 数据及统计方法提高系统性能的学习过 程。
机器学习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。
1.2 机器学习的发展历史
机器学习属于人工智能的一块。人工智能的 研究往往涉及到对人的智能本身的研究。其他 关于或其他人造系统的智能也普遍被认为是人 工智能的相关的研究课题。下图是人工智能的 发展路线：
生物学和神经生理学以及数学、自动化和
计算机科学形成机器学习理论基础。
(2)结合各种学习方法，取长补短的多
种形式的集成学习系统研究正在兴起。
1.3 机器学习的现状
(3)机器学习与人工智能各种基础问题的统 一性观点正在形成。类比学习与问题求解结合 的基于案例方法已成为经验学习的重要方向。
(4)各种学习方法的应用范围不断扩大，一 部分已形成商品。
2.6 低拟合与过拟合的解决方法
随着特征个数的增多，训练集的误 差逐渐减小。交叉验证集的误差是 先减小后增大。
根据上面图表，我们知道： 训练集误差和交叉集误差近似时：
低拟合 交叉验证集误差远大于训练集误
差时：过拟合
因此，我们在完善模型的过程中， 若需要解决过拟合，可以尝试减少 特征的数量。 若需要解决低拟合，可以尝试增加 特征的数量。
验证误差（交叉验证集用来对刚训练出的模型 进行预报，以得出最佳的模型） 3.选取代价函数值最小的模型 4.用步骤3中选出的模型对测试机计算得出推 广误差
2.5 低拟合与过拟合
第一个模型是一个线性模型，低度拟合，不能很好地适应训 练集；第三个模型是一个四次方的模型，过度拟合，虽然能 非常好地适应我们的训练集，但在新输入变量进行预测时可 能会效果不好；中间的模型似乎最合适
(5)与机器学习有关的学术活动空前活跃。 国际上除每年一次的机器学习研讨会外，还有 计算机学习理论会议以及遗传算法会议。
1.4 机器学习的主要研究领域
目前最主要的应用领域有:专家系统、认知模拟、规划和问题求解、
数据挖掘、网络信息服务、图象识别、故障诊断、自然语言理解、机 器人和博弈等领域。
目前大部分的应用研究领域基本上集中于以下两个范畴：分类和
识，启发式知识等）。
2.1 回归问题与分类问题
经过算法预测的结果是一个连续的值，我们称这样的 问题为回归问题。
算法能够学会如何将数据分类到不同的类里，我们称 这样的问题为分类问题。
回归问题
分类问题
2.2 假设模型
h代表学习算法的解决方案或函数，也 称假设。
例如，我们要解决房价预测问题，我 们实际上是要将训练集“喂”给我们的 学习算法，进而学习得一个假设h，然 后将我们要预测的房屋的尺寸作为输 入变量输入给h，预测出该房屋的交易 价格作为输出变量输出的结果
在20世纪40年代和50年代，来自不同领域 （数学，心理学，工程学，经济学和政治学） 的一批科学家开始探讨制造人工大脑的可能性。 1956年，人工智能被确立为一门学科。
1.2 机器学习的发展历史
Walter Pitts和Warren McCulloch分析了理想化的 人工神经元网络，并且指出了它们进行简单逻辑运算 的机制。他们是最早描述所谓“神经网络”的学者。 1951年马文·闵斯基与Dean Edmonds一道建造了第一 台神经网络机，称为SNARC。
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。
1.3 机器学习的现状
机器学习的最新阶段始于1986年。机
器学习进入新阶段的重要表现在下列诸方
面：
(1)机器学习已成为新的边缘学科并在
高校形成一门课程。它综合应用心理学、
叶子节点即为实例所属的分类 树上每个节点说明了对实例的某
个属性的测试 节点的每个后继分支对应于该属
性的一个可能值
3.3 特征值的选择
特征选择在于选取对训练数据具 有分类能力的特征，这样可以提 高决策树学习的效率。特征选择 的通常准则是能使得信息增益或 信息增益比更大。
表达式： 比如，在线性回归中代价函数如下形式：
学习的目的便是选择出使代价函数最小的模型参数θ
2.4 模型选择
模型选择的方法为（训练集60%，交叉验证集 20%，测试集20%）：
1.使用训练集训练出若干个模型 2.用这些模型分别对交叉验证集计算得出交叉