DeepSeek机器学习基础教程与实践指南.docxVIP

DeepSeek机器学习基础教程与实践指南

目录

一、文档简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1机器学习的定义与内涵．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.2机器学习的发展历程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.3机器学习的应用领域．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

1.4本教程的学习目标与路线图．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

二、机器学习基础概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.1数据类型与特征表示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

2.2模型评估指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

2.3过拟合与欠拟合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

2.4机器学习算法分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

三、监督学习．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

3.1线性回归分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

3.2逻辑回归模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

3.3决策树算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

3.4支持向量机．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

3.5集成学习方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

3.5.1随机森林．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

3.5.2梯度提升树．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

四、无监督学习．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

4.1聚类分析算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

4.1.1K均值聚类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

4.1.2层次聚类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

4.2降维方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

4.2.1主成分分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

4.2.2线性判别分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

五、强化学习．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44

5.1强化学习的基本概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44

5.2Q-学习算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46

5.3深度强化学习．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46

六、深度学习框架介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48

七、深度学习模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51

7.1卷积神经网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52

7.2循环神经网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．54

7.3生成对抗网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．56

八、案例实践．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．57

8.1图像分类实战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．58

8.2自然语言处理实战．．．．．