李宏毅-B站机器学习视频课件semi (v3)
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机器学习课件ppt
详细描写
逻辑回归通过将输入变量映射到概率 值来工作，然后使用阈值将概率值转 换为二进制类别。它通常用于二元分 类问题，如点击率猜测或敲诈检测。
决策树
总结词
决策树是一种监督学习算法，它通过树形结构进行决策和分 类。
详细描写
决策树通过递归地将数据集划分为更小的子集来工作，直到 到达终止条件。每个内部节点表示一个特征的测试，每个分 支表示测试的一个结果，每个叶节点表示一个类标签。
深度学习的应用场景包括图像 辨认、语音辨认、自然语言处 理和推举系统等。
强化学习
01
强化学习是机器学习的一个分支 ，通过让智能体与环境交互来学 习最优的行为策略。
02
强化学习的特点是基于环境的反 馈来不断优化行为，以到达最终
的目标。
常见的强化学习算法包括Qlearning、SARSA和Deep Qnetwork等。
计算机视觉
机器学习在计算机视觉领域的应用包 括图像分类、目标检测、人脸辨认等 。
推举系统
机器学习在推举系统中的应用是通过 分析用户行为和偏好来推举相关的内 容或产品。
语音助手
机器学习在语音助手中的应用是通过 语音辨认和自然语言处理技术来理解 用户意图并作出相应回应。
02
机器学习基础
线性回归
总结词
线性回归是一种通过拟合数据点来猜测连续值的算法。
详细描写
线性回归通过找到最佳拟合直线来猜测因变量的值，该直线基于自变量和因变 量之间的关系。它使用最小二乘法来拟合数据，并输出一个线性方程，可以用 来进行猜测。
逻辑回归
总结词
逻辑回归是一种用于分类问题的算法 ，它将连续的输入变量转换为二进制 的输出变量。
数据清洗
去除特殊值、缺失值和重复数据，确保数据质量。
逻辑回归通过将输入变量映射到概率 值来工作，然后使用阈值将概率值转 换为二进制类别。它通常用于二元分 类问题，如点击率猜测或敲诈检测。
决策树
总结词
决策树是一种监督学习算法，它通过树形结构进行决策和分 类。
详细描写
决策树通过递归地将数据集划分为更小的子集来工作，直到 到达终止条件。每个内部节点表示一个特征的测试，每个分 支表示测试的一个结果，每个叶节点表示一个类标签。
深度学习的应用场景包括图像 辨认、语音辨认、自然语言处 理和推举系统等。
强化学习
01
强化学习是机器学习的一个分支 ，通过让智能体与环境交互来学 习最优的行为策略。
02
强化学习的特点是基于环境的反 馈来不断优化行为，以到达最终
的目标。
常见的强化学习算法包括Qlearning、SARSA和Deep Qnetwork等。
计算机视觉
机器学习在计算机视觉领域的应用包 括图像分类、目标检测、人脸辨认等 。
推举系统
机器学习在推举系统中的应用是通过 分析用户行为和偏好来推举相关的内 容或产品。
语音助手
机器学习在语音助手中的应用是通过 语音辨认和自然语言处理技术来理解 用户意图并作出相应回应。
02
机器学习基础
线性回归
总结词
线性回归是一种通过拟合数据点来猜测连续值的算法。
详细描写
线性回归通过找到最佳拟合直线来猜测因变量的值，该直线基于自变量和因变 量之间的关系。它使用最小二乘法来拟合数据，并输出一个线性方程，可以用 来进行猜测。
逻辑回归
总结词
逻辑回归是一种用于分类问题的算法 ，它将连续的输入变量转换为二进制 的输出变量。
数据清洗
去除特殊值、缺失值和重复数据，确保数据质量。
2019机器学习李宏毅Auto (v3)
For speech, the codebook represents phonetic information
https:///pdf/1901.08810.pdf
Sequence as Embedding
https:///abs/1810.02851
This is a seq2seq2seq auto-encoder.
Decoder reconstructed
speaker information
Feature Disentangle - Voice Conversion
How are you?
Encoder
How are you?
Decoder
How are you?
Hello
Encoder
Hello
Decoder
Train ������ to minimize ������������
������∗������
=
min
������
������������
Small ������∗������
The embeddings are representative.
image
Discrimi nator ������
reconstructed
Feature Disentangle
phonetic information
input audio
Encoder
Encoder 1
Encoder 2
Decoder reconstructed
speaker information phonetic information
-
NN Decoder
Discriminator
李宏毅深度学习笔记-半监督学习
李宏毅深度学习笔记-半监督学习半监督学习什么是半监督学习？⼤家知道在监督学习⾥，有⼀⼤堆的训练数据（由input和output对组成）。
例如上图所⽰x r是⼀张图⽚，y r是类别的label。
半监督学习是说，在label数据上⾯，有另外⼀组unlabeled的数据，写成x u (只有input没有output)，有U笔ublabeled的数据。
通常做半监督学习的时候，我们常见的情景是ublabeled的数量远⼤于labeled的数量（U>>R)。
半监督学习可以分成两种：⼀种叫做转换学习，ublabeled 数据就是testing set，使⽤的是testing set的特征。
另⼀种是归纳学习，不考虑testing set，学习model的时候不使⽤testing set。
unlabeled数据作为testing set，不是相当于⽤到了未来数据吗？⽤了label 才算是⽤了未来数据，⽤了testing set的特征就不算是使⽤了未来数据。
例如图⽚，testing set的图⽚特征是可以⽤的，但是不能⽤label。
什么时候使⽤转换学习或者归纳学习？看testing set是不是给你了，在⼀些⽐赛⾥，testing set给你了，那么就可以使⽤转换学习。
但在真正的应⽤中，⼀般是没有testing set的，这时候就只能做归纳学习。
为什么使⽤半监督学习？缺有lable的数据，⽐如图⽚，收集图⽚很容易，但是标注label很困难。
半监督学习利⽤未标注数据做⼀些事。
对⼈类来说，可能也是⼀直在做半监督学习，⽐如⼩孩⼦会从⽗母那边做⼀些监督学习，看到⼀条狗，问⽗亲是什么，⽗亲说是狗。
之后⼩孩⼦会看到其他东西，有狗有猫，没有⼈会告诉他这些动物是什么，需要⾃⼰学出来。
为什么半监督学习有⽤？假设现在做分类任务，建⼀个猫和狗的分类器。
有⼀⼤堆猫和狗的图⽚，这些图⽚没有label。
Processing math: 100%假设只考虑有label的猫和狗图⽚，要画⼀个边界，把猫和狗训练数据集分开，可能会画⼀条如上图所⽰的红⾊竖线。
李宏毅-B站机器学习视频课件BP全
Backpropagation
Gradient Descent
Network parameters
Starting
0
Parameters
L
L w1
L w
2
L b1
L b2
w1 , w2 ,, b1 , b2 ,
b
4
2
=
′
’’
′ ′′
(Chain rule)
=
+
′ ′′
Assumed
?
?
3
4
it’s known
Backpropagation – Backward pass
Compute Τ for all activation function inputs z
Chain Rule
y g x
Case 1
z h y
x y z
Case 2
x g s
y hs
x
s
z
y
dz dz dy
dx dy dx
z k x, y
dz z dx z dy
ds x ds y ds
Backpropagation
2
Compute Τ for all parameters
Backward pass:
Compute Τ for all activation
function inputs z
Backpropagation – Forward pass
Gradient Descent
Network parameters
Starting
0
Parameters
L
L w1
L w
2
L b1
L b2
w1 , w2 ,, b1 , b2 ,
b
4
2
=
′
’’
′ ′′
(Chain rule)
=
+
′ ′′
Assumed
?
?
3
4
it’s known
Backpropagation – Backward pass
Compute Τ for all activation function inputs z
Chain Rule
y g x
Case 1
z h y
x y z
Case 2
x g s
y hs
x
s
z
y
dz dz dy
dx dy dx
z k x, y
dz z dx z dy
ds x ds y ds
Backpropagation
2
Compute Τ for all parameters
Backward pass:
Compute Τ for all activation
function inputs z
Backpropagation – Forward pass
2024版《机器学习基础》课件
成能力。
2024/1/28
18
05 深度学习
2024/1/28
19
深度学习的基本原理
2024/1/28
神经元模型
深度学习的基础是神经元模型，它模拟生物神经元的工作原理， 接收输入信号并产生输出。
前向传播
输入数据通过神经网络的前向传播过程，逐层计算得到输出结果。
反向传播
根据输出结果与真实标签的误差，通过反向传播算法逐层调整网络 参数，使得网络能够学习到数据的内在规律。
特征转换
通过特征缩放、归一化、标准化 等方法，改变特征的分布和范围， 提高模型的性能。
特征选择
从提取的特征中选择与任务相关 的特征，降低模型复杂度，提高
模型泛化能力。
24
模型选择与评估
2024/1/28
模型选择
根据任务类型和数据特点选择合适的机器学习模型，如分类、回归、 聚类等。
模型评估
使用准确率、召回率、F1分数等指标评估模型的性能，同时采用交叉 验证等方法避免过拟合。
发展历程
从20世纪50年代的基于神经网络的连接 主义学习，到80年代的符号主义学习， 再到90年代以后的统计学习，机器学习 经历了多个发展阶段。
2024/1/28
4
机器学习的主要任务
01
02
03
监督学习
根据已有的标记数据训练 模型，并用于预测新数据 的标记。
2024/1/28
无监督学习
从无标记数据中学习数据 的内在结构和规律，如聚 类、降维等。
语音识别
基于深度学习模型实现语音信号的自动识 别和转换，如语音助手、语音转文字等。
2024/1/28
22
06 机器学习实践与 应用
2024/1/28
18
05 深度学习
2024/1/28
19
深度学习的基本原理
2024/1/28
神经元模型
深度学习的基础是神经元模型，它模拟生物神经元的工作原理， 接收输入信号并产生输出。
前向传播
输入数据通过神经网络的前向传播过程，逐层计算得到输出结果。
反向传播
根据输出结果与真实标签的误差，通过反向传播算法逐层调整网络 参数，使得网络能够学习到数据的内在规律。
特征转换
通过特征缩放、归一化、标准化 等方法，改变特征的分布和范围， 提高模型的性能。
特征选择
从提取的特征中选择与任务相关 的特征，降低模型复杂度，提高
模型泛化能力。
24
模型选择与评估
2024/1/28
模型选择
根据任务类型和数据特点选择合适的机器学习模型，如分类、回归、 聚类等。
模型评估
使用准确率、召回率、F1分数等指标评估模型的性能，同时采用交叉 验证等方法避免过拟合。
发展历程
从20世纪50年代的基于神经网络的连接 主义学习，到80年代的符号主义学习， 再到90年代以后的统计学习，机器学习 经历了多个发展阶段。
2024/1/28
4
机器学习的主要任务
01
02
03
监督学习
根据已有的标记数据训练 模型，并用于预测新数据 的标记。
2024/1/28
无监督学习
从无标记数据中学习数据 的内在结构和规律，如聚 类、降维等。
语音识别
基于深度学习模型实现语音信号的自动识 别和转换，如语音助手、语音转文字等。
2024/1/28
22
06 机器学习实践与 应用
2019机器学习李宏毅Meta1 (v6)
cat
It is also a Learning function. Algorithm
������∗
������
cat dog cat dog
Training Data ������������������������������������
Testing Data
Meta Learning
Machine Learning ≈ 根據資料找一個函數 f 的能力
並不保證拿 ������ 去訓練以後會 得到好的 ������������
������1 (Loss of task 1)
������2 (Loss of task 2)
������
Model Parameter
MAML
Loss Function: ������
������ ������ = ������������ ���መ���������
������2
������
������
Learning Algorithm (Function ������)
Compute Gradient
Compute Gradient
(limit to gradient descent based approach)
Training Data
Training Data
• Sample N testing characters, sample K examples from each sampled characters → one testing task
Techniques Today
• MAML
• Chelsea Finn, Pieter Abbeel, and Sergey Levine, “ModelAgnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks”, ICML, 2017
It is also a Learning function. Algorithm
������∗
������
cat dog cat dog
Training Data ������������������������������������
Testing Data
Meta Learning
Machine Learning ≈ 根據資料找一個函數 f 的能力
並不保證拿 ������ 去訓練以後會 得到好的 ������������
������1 (Loss of task 1)
������2 (Loss of task 2)
������
Model Parameter
MAML
Loss Function: ������
������ ������ = ������������ ���መ���������
������2
������
������
Learning Algorithm (Function ������)
Compute Gradient
Compute Gradient
(limit to gradient descent based approach)
Training Data
Training Data
• Sample N testing characters, sample K examples from each sampled characters → one testing task
Techniques Today
• MAML
• Chelsea Finn, Pieter Abbeel, and Sergey Levine, “ModelAgnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks”, ICML, 2017
2019机器学习李宏毅Small (v6)
• Pruning algorithms could be seen as performing network architecture search
Network Pruning - Practical Issue
• Weight pruning
The network architecture becomes irregular.
• Fine-tuning on training data for recover
• Don’t prune too much at once, or the network won’t recover.
Pre-trained Network large
Evaluate the Importance
• Filter number = Input channel number • Each filter only considers one channel. • The filters are ������ × ������ matrices • There is no interaction between channels.
Parameter Quantization
Parameter Quantization
• 1. Using less bits to represent a value • 2. Weight clustering
weights in a network
0.5 1.3 4.3 -0.1 0.1 -0.2 -1.2 0.3 1.0 3.0 -0.4 0.1 -0.5 -0.1 -3.4 -5.0
Prune some weights
Hard to implement, hard to speedup ……
Network Pruning - Practical Issue
• Weight pruning
The network architecture becomes irregular.
• Fine-tuning on training data for recover
• Don’t prune too much at once, or the network won’t recover.
Pre-trained Network large
Evaluate the Importance
• Filter number = Input channel number • Each filter only considers one channel. • The filters are ������ × ������ matrices • There is no interaction between channels.
Parameter Quantization
Parameter Quantization
• 1. Using less bits to represent a value • 2. Weight clustering
weights in a network
0.5 1.3 4.3 -0.1 0.1 -0.2 -1.2 0.3 1.0 3.0 -0.4 0.1 -0.5 -0.1 -3.4 -5.0
Prune some weights
Hard to implement, hard to speedup ……
《机器学习简介》课件
机器学习和人工智能的结合将为人类带来更多的便利和创新，同时也需要 关注其潜在的风险和挑战。
THANKS
感谢观看
详细描述
K-近邻算法通过计算输入数据点与训练集中每个数据点之间的距离，然后选择距离最 近的k个数据点作为邻居。最后，它将输入数据点的类别或值分配为其邻居中最常见的
类ห้องสมุดไป่ตู้或值。
神经网络
总结词
神经网络是一种模拟人脑神经元网络的 机器学习算法，它通过训练来学习和识 别模式。
VS
详细描述
神经网络由多个神经元组成，每个神经元 接收输入信号并产生输出信号。通过调整 神经元之间的连接权重，神经网络能够学 习并识别复杂的模式和规律。
机器学习是人工智能的一个子集
机器学习是人工智能领域中的一个重 要分支，专注于从数据中自动学习和 提取知识，以解决各种实际问题。
机器学习的目标是使计算机系统能够 基于数据和经验自我优化和改进，而 不需要进行明确的编程。
机器学习是实现人工智能的一种方法
机器学习提供了一种方法，使计算机系统能够模拟人类的智能行为，通过学习和识别模式来实现决策 和预测。
决策树与随机森林
总结词
决策树和随机森林都是监督学习算法，用于分类和回归任务。它们通过构建树 状结构来做出预测。
详细描述
决策树通过递归地将数据集划分为更纯的子集来构建树结构。随机森林则是通 过构建多个决策树并将它们的预测结果聚合来提高预测精度和稳定性。
K-近邻算法
总结词
K-近邻算法是一种基于实例的学习算法，它根据输入数据点的k个最近邻居的类别或值 进行预测。
语音识别
总结词
语音识别技术利用机器学习算法将人类语音 转化为文字，实现语音输入、语音搜索等功 能。
THANKS
感谢观看
详细描述
K-近邻算法通过计算输入数据点与训练集中每个数据点之间的距离，然后选择距离最 近的k个数据点作为邻居。最后，它将输入数据点的类别或值分配为其邻居中最常见的
类ห้องสมุดไป่ตู้或值。
神经网络
总结词
神经网络是一种模拟人脑神经元网络的 机器学习算法，它通过训练来学习和识 别模式。
VS
详细描述
神经网络由多个神经元组成，每个神经元 接收输入信号并产生输出信号。通过调整 神经元之间的连接权重，神经网络能够学 习并识别复杂的模式和规律。
机器学习是人工智能的一个子集
机器学习是人工智能领域中的一个重 要分支，专注于从数据中自动学习和 提取知识，以解决各种实际问题。
机器学习的目标是使计算机系统能够 基于数据和经验自我优化和改进，而 不需要进行明确的编程。
机器学习是实现人工智能的一种方法
机器学习提供了一种方法，使计算机系统能够模拟人类的智能行为，通过学习和识别模式来实现决策 和预测。
决策树与随机森林
总结词
决策树和随机森林都是监督学习算法，用于分类和回归任务。它们通过构建树 状结构来做出预测。
详细描述
决策树通过递归地将数据集划分为更纯的子集来构建树结构。随机森林则是通 过构建多个决策树并将它们的预测结果聚合来提高预测精度和稳定性。
K-近邻算法
总结词
K-近邻算法是一种基于实例的学习算法，它根据输入数据点的k个最近邻居的类别或值 进行预测。
语音识别
总结词
语音识别技术利用机器学习算法将人类语音 转化为文字，实现语音输入、语音搜索等功 能。
《机器学习入门》课件
K-近邻算法
总结词
基于实例的学习
详细描述
K-近邻算法是一种基于实例的学习方法，它将新的数据点分配给与其最近的K个 训练样本中最多的类别。该算法简单且易于实现，但计算量大，特别是当数据集 大时。
决策树与随机森林
总结词
易于理解和解释的分类器
详细描述
决策树是一种树形结构的分类器，通过递归 地将数据集划分为更小的子集来构建模型。 随机森林则是决策树的集成方法，通过构建 多棵决策树并对它们的预测结果进行投票来 提高模型的准确性和稳定性。
3
强化学习在工业自动化中的应用
强化学习技术有望在工业自动化领域发挥重要作 用，提高生产效率、降低能耗并保障安全性。
06
总结与参考文献
总结
01
机器学习是人工智能的重要分支，通过学习算法让计算机能够从数据 中自动提取知识并做出预测。
02
本课件介绍了机器学习的基本概念、常用算法、应用场景和未来发展 趋势，帮助初学者快速入门。
详细描述
超参数是在训练模型之前设置的参数，如学习率、迭代 次数等。调整超参数可以改善模型性能，选择合适的模 型可以针对特定问题找到最优解，优化模型参数可以改 进模型的泛化能力。
模型评估与性能度量
总结词
模型评估与性能度量是机器学习实践中的必要步骤，它包括评估指标选择、模型验证和性能度量等。
详细描述
评估指标选择是根据问题类型选择合适的评估指标，如准确率、召回率、F1值等；模型验证是通过将数据分为训 练集和测试集来评估模型的泛化能力；性能度量是根据评估指标对模型进行度量，以了解模型的优劣。
03
机器学习算法
线性回归
总结词
基础回归模型
VS
详细描述