機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識培訓(xùn)資料

機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識培訓(xùn)資料匯報(bào)人：XX2024-01-14CATALOGUE目錄機(jī)器學(xué)習(xí)概述機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識監(jiān)督學(xué)習(xí)算法非監(jiān)督學(xué)習(xí)算法深度學(xué)習(xí)算法機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐與應(yīng)用01機(jī)器學(xué)習(xí)概述機(jī)器學(xué)習(xí)是一種通過讓計(jì)算機(jī)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)規(guī)律和模式，并用于預(yù)測新數(shù)據(jù)的方法。它是一種基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的計(jì)算機(jī)科學(xué)分支，旨在通過算法使計(jì)算機(jī)具有自我學(xué)習(xí)和改進(jìn)的能力。機(jī)器學(xué)習(xí)的目標(biāo)是讓計(jì)算機(jī)能夠像人類一樣具有學(xué)習(xí)和決策的能力。機(jī)器學(xué)習(xí)的定義

機(jī)器學(xué)習(xí)的歷史與發(fā)展機(jī)器學(xué)習(xí)的歷史可以追溯到20世紀(jì)50年代，當(dāng)時(shí)科學(xué)家們開始研究如何讓計(jì)算機(jī)具有學(xué)習(xí)和識別的能力。在隨后的幾十年里，機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)歷了從符號學(xué)習(xí)到統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的轉(zhuǎn)變，同時(shí)伴隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、決策樹等算法的不斷發(fā)展。近年來，隨著大數(shù)據(jù)和計(jì)算力的提升，深度學(xué)習(xí)等復(fù)雜模型得以廣泛應(yīng)用，機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域取得了顯著的進(jìn)展。計(jì)算機(jī)視覺通過圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，實(shí)現(xiàn)人臉識別、物體檢測、場景理解等任務(wù)。自然語言處理利用文本挖掘和自然語言處理技術(shù)，實(shí)現(xiàn)情感分析、機(jī)器翻譯、智能問答等應(yīng)用。語音識別通過語音信號處理和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，實(shí)現(xiàn)語音轉(zhuǎn)文字、語音合成、語音識別等任務(wù)。推薦系統(tǒng)根據(jù)用戶的歷史行為和興趣偏好，構(gòu)建推薦算法，為用戶提供個(gè)性化的內(nèi)容推薦。金融領(lǐng)域應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評估、信用評分、股票價(jià)格預(yù)測等任務(wù)。醫(yī)療領(lǐng)域利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)對醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和分析，實(shí)現(xiàn)疾病診斷、藥物研發(fā)等應(yīng)用。機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用領(lǐng)域02機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識第二季度第一季度第四季度第三季度數(shù)據(jù)類型數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)增強(qiáng)數(shù)據(jù)類型與數(shù)據(jù)預(yù)處理機(jī)器學(xué)習(xí)涉及的數(shù)據(jù)類型包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如表格數(shù)據(jù)）、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如文本、圖像、音頻、視頻等）以及半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如XML、JSON等）。去除重復(fù)、無效、錯(cuò)誤或異常的數(shù)據(jù)，保證數(shù)據(jù)質(zhì)量。將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合機(jī)器學(xué)習(xí)算法的格式，如數(shù)值化、歸一化、標(biāo)準(zhǔn)化等。通過一些技術(shù)手段增加數(shù)據(jù)量，提高模型的泛化能力，如旋轉(zhuǎn)、平移、縮放等。特征選擇特征提取特征構(gòu)造特征降維特征選擇與特征工程01020304從原始特征中挑選出對模型訓(xùn)練有重要影響的特征，降低特征維度，提高訓(xùn)練效率。通過一些方法將原始特征轉(zhuǎn)換為新的特征，以便更好地表示數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和結(jié)構(gòu)。根據(jù)業(yè)務(wù)理解和經(jīng)驗(yàn)，手動創(chuàng)造新的特征，以增強(qiáng)模型的表達(dá)能力。通過某些技術(shù)手段降低特征維度，如主成分分析（PCA）、線性判別分析（LDA）等。根據(jù)任務(wù)類型選擇合適的評估指標(biāo)，如準(zhǔn)確率、召回率、F1值、AUC等。評估指標(biāo)根據(jù)任務(wù)需求和數(shù)據(jù)特點(diǎn)選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，如線性回歸、邏輯回歸、決策樹、隨機(jī)森林、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。模型選擇通過調(diào)整模型的超參數(shù)來提高模型的性能，如學(xué)習(xí)率、正則化系數(shù)、樹的深度等。超參數(shù)調(diào)優(yōu)將多個(gè)模型的結(jié)果進(jìn)行融合，以提高模型的穩(wěn)定性和泛化能力，如Bagging、Boosting、Stacking等。模型融合模型評估與優(yōu)化03監(jiān)督學(xué)習(xí)算法一種通過最小化預(yù)測值與真實(shí)值之間的均方誤差來擬合數(shù)據(jù)的算法，可用于預(yù)測連續(xù)型目標(biāo)變量。線性回歸一種用于解決二分類問題的算法，通過sigmoid函數(shù)將線性回歸的預(yù)測結(jié)果映射到[0,1]區(qū)間，表示樣本屬于正類的概率。邏輯回歸為了提高模型的泛化能力，可以選擇重要的特征進(jìn)行建模，并通過L1或L2正則化來防止過擬合。特征選擇與正則化線性回歸與邏輯回歸核函數(shù)對于非線性可分問題，可以通過核函數(shù)將數(shù)據(jù)映射到高維空間，使得數(shù)據(jù)在高維空間中線性可分。原理SVM是一種二分類模型，其基本模型定義為特征空間上的間隔最大的線性分類器，其學(xué)習(xí)策略就是求解使間隔最大化的最優(yōu)化問題。參數(shù)調(diào)優(yōu)SVM的性能受參數(shù)影響較大，如懲罰系數(shù)C和核函數(shù)參數(shù)等，需要通過交叉驗(yàn)證等方法進(jìn)行參數(shù)調(diào)優(yōu)。支持向量機(jī)（SVM）一種基于樹形結(jié)構(gòu)的分類與回歸算法，通過遞歸地選擇最優(yōu)特征進(jìn)行劃分，構(gòu)建二叉樹或多叉樹。決策樹一種基于決策樹的集成學(xué)習(xí)算法，通過構(gòu)建多個(gè)決策樹并結(jié)合它們的預(yù)測結(jié)果來提高模型的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。隨機(jī)森林決策樹可以輸出特征重要性排序，幫助理解數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)；同時(shí)，剪枝技術(shù)可以避免決策樹過擬合，提高模型的泛化能力。特征重要性與剪枝決策樹與隨機(jī)森林04非監(jiān)督學(xué)習(xí)算法層次聚類通過構(gòu)建聚類層次結(jié)構(gòu)（樹狀圖）對數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類，可靈活選擇不同層次的聚類結(jié)果。DBSCAN聚類基于密度的聚類方法，能夠發(fā)現(xiàn)任意形狀的簇，且對噪聲數(shù)據(jù)具有魯棒性。K-means聚類通過迭代將數(shù)據(jù)劃分為K個(gè)簇，使得同一簇內(nèi)數(shù)據(jù)相似度高，不同簇間數(shù)據(jù)相似度低。聚類分析03自編碼器利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征提取和降維，適用于復(fù)雜數(shù)據(jù)的處理。01主成分分析（PCA）通過線性變換將原始數(shù)據(jù)投影到低維空間中，保留數(shù)據(jù)的主要特征。02t-SNE一種非線性降維方法，適用于高維數(shù)據(jù)的可視化，能夠保留數(shù)據(jù)的局部結(jié)構(gòu)。降維技術(shù)通過假設(shè)數(shù)據(jù)服從某種分布，根據(jù)分布參數(shù)判斷數(shù)據(jù)是否為異常值?；诮y(tǒng)計(jì)的異常檢測通過計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的距離，判斷數(shù)據(jù)點(diǎn)是否為離群點(diǎn)。基于距離的異常檢測通過計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)周圍的密度，判斷數(shù)據(jù)點(diǎn)是否為異常值。這些方法適用于不同場景下的異常檢測任務(wù)，如網(wǎng)絡(luò)入侵檢測、信用卡欺詐檢測等?；诿芏鹊漠惓z測異常檢測05深度學(xué)習(xí)算法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元，模擬生物神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)和功能。引入非線性因素，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以逼近任意函數(shù)。輸入信號通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層層傳遞，最終得到輸出信號的過程。根據(jù)輸出誤差反向調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，使得輸出更加接近真實(shí)值。神經(jīng)元模型激活函數(shù)前向傳播反向傳播卷積層池化層全連接層經(jīng)典模型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）通過卷積操作提取輸入數(shù)據(jù)的特征。對提取的特征進(jìn)行整合和分類。降低數(shù)據(jù)維度，減少計(jì)算量，同時(shí)保留重要特征。LeNet-5、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet等。ABCD循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）循環(huán)神經(jīng)單元具有記憶功能，能夠處理序列數(shù)據(jù)。門控循環(huán)單元（GRU）簡化LSTM結(jié)構(gòu)，減少計(jì)算量，同時(shí)保持較好的性能。長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）解決RNN長期依賴問題，提高序列數(shù)據(jù)處理能力。經(jīng)典模型RNN、LSTM、GRU、Bi-RNN、Bi-LSTM等。06機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐與應(yīng)用從公開數(shù)據(jù)集、競賽數(shù)據(jù)集、企業(yè)數(shù)據(jù)集等來源獲取數(shù)據(jù)，并進(jìn)行初步的探索和分析。數(shù)據(jù)集獲取數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)劃分包括數(shù)據(jù)清洗、特征提取、特征轉(zhuǎn)換等步驟，以消除數(shù)據(jù)中的噪聲和冗余信息，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。將數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集，以便進(jìn)行模型訓(xùn)練和評估。030201數(shù)據(jù)集獲取與處理根據(jù)任務(wù)類型和數(shù)據(jù)特點(diǎn)選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，如線性回歸、邏輯回歸、決策樹、隨機(jī)森林等。模型選擇模型訓(xùn)練模型評估模型調(diào)優(yōu)使用訓(xùn)練集對模型進(jìn)行訓(xùn)練，調(diào)整模型參數(shù)以最小化損失函數(shù)。使用驗(yàn)證集對訓(xùn)練好的模型進(jìn)行評估，包括準(zhǔn)確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)等指標(biāo)。根據(jù)評估結(jié)果對模型進(jìn)行調(diào)優(yōu)，包括調(diào)整模型參數(shù)、增加或減少特征、改變模型結(jié)構(gòu)等。模型訓(xùn)練與調(diào)優(yōu)模型監(jiān)控對部署后的模型進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，包