《ML核心技能PDR》課件

《ML核心技能PDR》PPT課件本課程旨在介紹并應(yīng)用ML核心技能PDR。課程內(nèi)容包括數(shù)據(jù)預處理、模型構(gòu)建、模型評估、模型調(diào)參、模型部署等。通過實戰(zhàn)案例，掌握機器學習的關(guān)鍵技能。課程簡介本節(jié)介紹PDR的意義和應(yīng)用，提供課程的大綱及學習安排，為學習者提供清晰的目標和學習方向。預備知識Python編程熟練掌握Python編程，為后續(xù)機器學習任務(wù)提供技術(shù)支持。數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法熟練掌握數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法，為數(shù)據(jù)處理和模型構(gòu)建提供基礎(chǔ)。機器學習基礎(chǔ)知識熟練掌握機器學習的基礎(chǔ)知識，為后續(xù)課程內(nèi)容打下堅實的基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)預處理數(shù)據(jù)清洗使用各種技術(shù)和工具對數(shù)據(jù)進行清洗，去除噪音和異常值。數(shù)據(jù)缺失處理處理數(shù)據(jù)中的缺失值，選擇適當?shù)姆椒ㄌ钛a缺失數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)歸一化將數(shù)據(jù)歸一化，消除不同特征之間的量綱差異。特征工程對原始數(shù)據(jù)進行特征提取和變換，提高模型的表現(xiàn)力。模型構(gòu)建1監(jiān)督學習使用監(jiān)督學習方法解決回歸和分類問題，訓練模型預測未知數(shù)據(jù)。2無監(jiān)督學習使用無監(jiān)督學習方法進行聚類和降維，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏結(jié)構(gòu)和模式。模型評估1模型的準確性、可解釋性、魯棒性等指標評估模型的性能和質(zhì)量，考慮模型的準確性、解釋能力和穩(wěn)定性等因素。2交叉驗證、AUC、ROC、F1值等評價方法使用交叉驗證和常見的評價指標來評估模型在不同數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)。模型調(diào)參1網(wǎng)格搜索通過網(wǎng)格搜索技術(shù)，遍歷參數(shù)空間，找到最優(yōu)的模型參數(shù)組合。2隨機搜索使用隨機搜索技術(shù)，在參數(shù)空間中隨機采樣，找到優(yōu)秀的模型參數(shù)組合。3貝葉斯優(yōu)化使用貝葉斯優(yōu)化方法，根據(jù)模型評估結(jié)果，動態(tài)調(diào)整參數(shù)搜索空間，提高模型性能。模型部署1模型的封裝和打包將訓練好的模型封裝成可調(diào)用的函數(shù)或模塊，并進行打包以便部署。2模型的部署和服務(wù)化將模型部署到生產(chǎn)環(huán)境中，提供可擴展和穩(wěn)定的服務(wù)。實戰(zhàn)案例回歸問題實戰(zhàn)通過實例學習回歸問題的解決方案和技巧。分類問題實戰(zhàn)通過實際案例掌握分類問題的建模和評估方法。聚類問題實戰(zhàn)通過聚類案例，了解聚類算法的應(yīng)用和評估。降維問題實戰(zhàn)通過實例學習降維技術(shù)在機器學習中的應(yīng)用?？偨Y(jié)與展望1課程總結(jié)回顧本課程的學習內(nèi)容和