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机器学习ppt课件目录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。ABCD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。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。SVM原理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。核函数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。SVM优缺点支持向量机（SVM）一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的判断条件，每个分支代表一个可能的属性值，每个叶节点代表一个类别。决策树一种基于决策树的集成学习算法，通过构建多个决策树并结合它们的输出来提高模型的泛化能力。随机森林决策树易于理解和解释，但容易过拟合；随机森林能够降低过拟合风险，且对于特征选择不敏感，但计算复杂度相对较高。两者优缺点决策树与随机森林010203评估指标用于评价模型性能的量化指标，如准确率、精确率、召回率、F1值、AUC等。模型选择根据评估指标选择最优的模型，可采用交叉验证、网格有哪些信誉好的足球投注网站等方法进行超参数调优和模型选择。过拟合与欠拟合过拟合是指模型在训练集上表现很好但在测试集上表现较差的现象，欠拟合是指模型在训练集和测试集上表现都较差的现象。针对这两种情况，可采用增加数据量、调整模型复杂度、添加正则化项等方法进行改进。评估指标与模型选择03非监督学习算法常见聚类算法K-means、层次聚类、DBSCAN等。应用场景客户细分、文档聚类、图像分割等。聚类概念将数据集划分为若干个通常不相交的子集，每个子集称为一个“簇”，使得簇内数据相似度高，簇间数据相似度低。聚类分析将高维数据映射到低维空间，同时保留数据的主要特征，以便于数据可视化和处理。降维概念主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、t-分布邻域嵌入算法（t-SNE）等。常见降维算法图像处理、文本挖掘、生物信息学等。应用场景降维技术识别出数据集中与大多数数据不同的离群点或异常点。异常检测概念基于统计的方法、基于距离的方法、基于密度的方法等。常见异常检测算法信用卡欺诈检测、网络入侵检测、医疗诊断等。应用场景异常检测04神经网络与深度学习前馈神经网络的定义与结构前向传播算法损失函数与目标函数梯度下降算法及其变种01020304前馈神经网络卷积神经网络的基本原理经典卷积神经网络模型（如LeNet-5、AlexNet、VGGNet等）卷积层、池化层、全连接层的作用CNN在计算机视觉领域的应用卷积神经网络（CNN）循环神经网络（RNN）循环神经网络的基本原理序列建模与语言模型RNN的结构与变体（如LSTM、GRU等）RNN在自然语言处理领域的应用02030401训练技巧与优化方法激活函数的选择与比较批归一化（BatchNormalization）正则化方法（如L1、L2正则化、Dropout等）优化算法（如SGD、Adam、