機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)課件-Python實(shí)現(xiàn)

機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)課件-Python實(shí)現(xiàn)CATALOGUE目錄機(jī)器學(xué)習(xí)概述Python語(yǔ)言基礎(chǔ)機(jī)器學(xué)習(xí)常用算法數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征工程模型評(píng)估與優(yōu)化實(shí)戰(zhàn)案例：Python實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目機(jī)器學(xué)習(xí)概述0103機(jī)器學(xué)習(xí)的核心是“學(xué)習(xí)”，即通過(guò)對(duì)知識(shí)庫(kù)的不斷學(xué)習(xí)和更新，提高模型的性能和準(zhǔn)確性。01機(jī)器學(xué)習(xí)是一種通過(guò)訓(xùn)練數(shù)據(jù)自動(dòng)發(fā)現(xiàn)規(guī)律，并應(yīng)用于新數(shù)據(jù)的算法和模型。02機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)分支，旨在讓計(jì)算機(jī)具有類(lèi)似于人類(lèi)的學(xué)習(xí)能力。機(jī)器學(xué)習(xí)的定義監(jiān)督學(xué)習(xí)無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)半監(jiān)督學(xué)習(xí)強(qiáng)化學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的分類(lèi)通過(guò)已知輸入和輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，以預(yù)測(cè)新數(shù)據(jù)的輸出。結(jié)合監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的優(yōu)點(diǎn)，利用部分有標(biāo)簽數(shù)據(jù)和大量無(wú)標(biāo)簽數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。通過(guò)對(duì)無(wú)標(biāo)簽數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的內(nèi)在結(jié)構(gòu)和規(guī)律。通過(guò)智能體與環(huán)境進(jìn)行交互，并根據(jù)環(huán)境反饋調(diào)整行為策略，以達(dá)到最優(yōu)目標(biāo)。感知機(jī)算法的提出，奠定了機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)。1950年代決策樹(shù)、K近鄰等算法的涌現(xiàn)，推動(dòng)了機(jī)器學(xué)習(xí)的快速發(fā)展。1980年代支持向量機(jī)（SVM）的提出，在分類(lèi)和回歸問(wèn)題上取得了顯著成果。1990年代深度學(xué)習(xí)技術(shù)的崛起，以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的模型在圖像、語(yǔ)音、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域取得了突破性進(jìn)展。2000年代至今機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程Python語(yǔ)言基礎(chǔ)02Python是一種解釋型、面向?qū)ο蟆?dòng)態(tài)數(shù)據(jù)類(lèi)型的高級(jí)程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言。Python語(yǔ)法簡(jiǎn)潔清晰，易讀性強(qiáng)，讓開(kāi)發(fā)者可以用更少的代碼表達(dá)想法。Python擁有豐富和強(qiáng)大的庫(kù)，常被昵稱(chēng)為“膠水語(yǔ)言”，能夠把用其他語(yǔ)言制作的各種模塊（尤其是C/C）很輕松地聯(lián)結(jié)在一起。Python語(yǔ)言簡(jiǎn)介Python數(shù)據(jù)類(lèi)型與運(yùn)算符01Python中的基本數(shù)據(jù)類(lèi)型包括：數(shù)字（整數(shù)、浮點(diǎn)數(shù)）、字符串、布爾值等。02Python支持多種運(yùn)算符，如算術(shù)運(yùn)算符、比較運(yùn)算符、邏輯運(yùn)算符等。Python中的變量不需要聲明，可以直接賦值，且變量類(lèi)型可以隨時(shí)改變。03010203Python中的控制流語(yǔ)句包括條件語(yǔ)句（if-elif-else）、循環(huán)語(yǔ)句（for、while）等。通過(guò)控制流語(yǔ)句，可以實(shí)現(xiàn)程序的分支和循環(huán)邏輯，控制程序的執(zhí)行流程。Python中的縮進(jìn)非常重要，用于表示代碼塊的層次結(jié)構(gòu)。Python控制流語(yǔ)句123Python中可以使用def關(guān)鍵字定義函數(shù)，實(shí)現(xiàn)代碼的重用和模塊化。函數(shù)可以接收參數(shù)，并返回結(jié)果，使得代碼更加靈活和可維護(hù)。Python中的模塊是一個(gè)包含Python定義和語(yǔ)句的文件，通過(guò)導(dǎo)入模塊可以使用模塊中定義的函數(shù)、類(lèi)和變量等。Python函數(shù)與模塊機(jī)器學(xué)習(xí)常用算法03通過(guò)最小化預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間的均方誤差，求解最優(yōu)的模型參數(shù)。原理數(shù)據(jù)預(yù)處理、構(gòu)建模型、訓(xùn)練模型、評(píng)估模型。實(shí)現(xiàn)步驟簡(jiǎn)單易懂，計(jì)算量小，可解釋性強(qiáng)。優(yōu)點(diǎn)對(duì)非線性關(guān)系建模效果較差，對(duì)異常值和離群點(diǎn)敏感。缺點(diǎn)線性回歸算法通過(guò)sigmoid函數(shù)將線性回歸的預(yù)測(cè)值映射到[0,1]區(qū)間，表示樣本屬于正類(lèi)的概率。原理實(shí)現(xiàn)步驟優(yōu)點(diǎn)缺點(diǎn)數(shù)據(jù)預(yù)處理、構(gòu)建模型、訓(xùn)練模型、評(píng)估模型。適用于二分類(lèi)問(wèn)題，計(jì)算量相對(duì)較小，可解釋性強(qiáng)。對(duì)多分類(lèi)問(wèn)題處理不佳，容易欠擬合，對(duì)特征相關(guān)性敏感。邏輯回歸算法原理通過(guò)遞歸地選擇最優(yōu)特征進(jìn)行劃分，構(gòu)建一棵樹(shù)狀結(jié)構(gòu)的分類(lèi)器。實(shí)現(xiàn)步驟特征選擇、決策樹(shù)生成、決策樹(shù)剪枝。優(yōu)點(diǎn)易于理解和解釋?zhuān)軌蛱幚矸蔷€性關(guān)系，對(duì)特征缺失不敏感。缺點(diǎn)容易過(guò)擬合，對(duì)連續(xù)特征處理不佳，對(duì)樣本不均衡問(wèn)題敏感。決策樹(shù)算法1原理通過(guò)集成學(xué)習(xí)的思想，構(gòu)建多個(gè)決策樹(shù)并結(jié)合它們的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行分類(lèi)或回歸。實(shí)現(xiàn)步驟構(gòu)建決策樹(shù)、隨機(jī)選擇特征、結(jié)合多個(gè)決策樹(shù)的預(yù)測(cè)結(jié)果。優(yōu)點(diǎn)具有較高的預(yù)測(cè)精度和穩(wěn)定性，能夠處理高維特征和大量數(shù)據(jù)。缺點(diǎn)計(jì)算量較大，對(duì)噪聲和異常值較為敏感。隨機(jī)森林算法原理數(shù)據(jù)預(yù)處理、選擇核函數(shù)、訓(xùn)練模型、評(píng)估模型。實(shí)現(xiàn)步驟優(yōu)點(diǎn)缺點(diǎn)01020403對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)集訓(xùn)練時(shí)間較長(zhǎng)，對(duì)參數(shù)和核函數(shù)選擇敏感。通過(guò)尋找一個(gè)超平面使得正負(fù)樣本間隔最大化進(jìn)行分類(lèi)。適用于高維特征和非線性關(guān)系建模，具有較好的泛化能力。支持向量機(jī)算法數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征工程04缺失值處理刪除、填充（均值、中位數(shù)、眾數(shù)、插值等）異常值處理刪除、替換、分箱等數(shù)據(jù)類(lèi)型轉(zhuǎn)換連續(xù)型數(shù)據(jù)離散化、類(lèi)別型數(shù)據(jù)編碼（獨(dú)熱編碼、標(biāo)簽編碼等）文本數(shù)據(jù)清洗去除停用詞、詞干提取、詞性還原等數(shù)據(jù)清洗與轉(zhuǎn)換過(guò)濾法（卡方檢驗(yàn)、互信息法等）、嵌入法（L1正則化、隨機(jī)森林等）、包裝法（遞歸特征消除等）特征選擇方法主成分分析（PCA）、線性判別分析（LDA）、局部線性嵌入（LLE）等降維方法基于模型的特征重要性排序、PermutationImportance等特征重要性評(píng)估特征選擇與降維特征提取文本特征提?。═F-IDF、Word2Vec等）、圖像特征提?。–NN、SIFT等）自動(dòng)特征構(gòu)造使用遺傳算法、模擬退火等優(yōu)化算法自動(dòng)搜索和構(gòu)造有效特征特征構(gòu)造基于領(lǐng)域知識(shí)構(gòu)造新特征、特征交叉與組合等特征構(gòu)造與提取將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1的分布，常用方法如Z-Score標(biāo)準(zhǔn)化標(biāo)準(zhǔn)化通過(guò)對(duì)數(shù)函數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)變換，以穩(wěn)定方差或使數(shù)據(jù)更接近正態(tài)分布對(duì)數(shù)變換將數(shù)據(jù)縮放到[0,1]或[-1,1]的范圍內(nèi)，常用方法如Min-Max歸一化歸一化通過(guò)參數(shù)化的方法實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分布的變換，使得變換后的數(shù)據(jù)更接近正態(tài)分布Box-Cox變換01030204數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化與歸一化模型評(píng)估與優(yōu)化050102準(zhǔn)確率（Accurac…分類(lèi)問(wèn)題中最常用的評(píng)估指標(biāo)，表示模型預(yù)測(cè)正確的樣本占總樣本的比例。精確率（Precisi…針對(duì)某一類(lèi)別，模型預(yù)測(cè)為正且實(shí)際為正的樣本占模型預(yù)測(cè)為正的樣本的比例。召回率（Recall）針對(duì)某一類(lèi)別，模型預(yù)測(cè)為正且實(shí)際為正的樣本占實(shí)際為正的樣本的比例。F1值（F1Scor…精確率和召回率的調(diào)和平均值，用于綜合評(píng)估模型的性能。AUC（AreaUn…ROC曲線下的面積，用于評(píng)估模型在不同閾值下的性能表現(xiàn)。030405模型評(píng)估指標(biāo)留出法（Hold-out）將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，用訓(xùn)練集訓(xùn)練模型，用測(cè)試集評(píng)估模型性能。交叉驗(yàn)證（CrossValidation）將數(shù)據(jù)集劃分為k個(gè)子集，每次使用k-1個(gè)子集作為訓(xùn)練集，剩余的一個(gè)子集作為測(cè)試集，重復(fù)k次取平均值作為評(píng)估結(jié)果。自助法（Bootstrapping）通過(guò)有放回抽樣生成多個(gè)訓(xùn)練集和測(cè)試集，分別用于訓(xùn)練模型和評(píng)估模型性能。模型選擇策略超參數(shù)調(diào)整與優(yōu)化利用貝葉斯定理和先驗(yàn)知識(shí)來(lái)指導(dǎo)超參數(shù)的搜索過(guò)程，提高搜索效率。貝葉斯優(yōu)化（BayesianOptimizatio…通過(guò)遍歷所有可能的超參數(shù)組合來(lái)尋找最優(yōu)的超參數(shù)配置。網(wǎng)格搜索（GridSearch）在超參數(shù)空間中隨機(jī)采樣一定數(shù)量的點(diǎn)進(jìn)行評(píng)估，以尋找較優(yōu)的超參數(shù)配置。隨機(jī)搜索（RandomSearch）Bagging通過(guò)自助采樣生成多個(gè)基模型，然后將它們的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行平均或投票來(lái)得到最終的預(yù)測(cè)結(jié)果。Boosting通過(guò)迭代地訓(xùn)練基模型，每次根據(jù)前一個(gè)基模型的錯(cuò)誤率來(lái)調(diào)整樣本權(quán)重，使得后續(xù)基模型能夠更關(guān)注于之前錯(cuò)誤分類(lèi)的樣本。Stacking將多個(gè)基模型的預(yù)測(cè)結(jié)果作為輸入特征，再訓(xùn)練一個(gè)元模型來(lái)進(jìn)行最終的預(yù)測(cè)。模型融合與集成學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)案例：Python實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目06模型評(píng)估使用均方誤差等指標(biāo)評(píng)估模型的預(yù)測(cè)性能。模型訓(xùn)練使用線性回歸、決策樹(shù)回歸等模型進(jìn)行訓(xùn)練。特征選擇選擇與房?jī)r(jià)相關(guān)的特征，如房屋面積、房間數(shù)、建造年份等。數(shù)據(jù)收集收集房屋價(jià)格、房屋面積、地理位置等相關(guān)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)預(yù)處理對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換和標(biāo)準(zhǔn)化等處理。案例一：房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)模型文本預(yù)處理對(duì)文本進(jìn)行分詞、去除停用詞、詞干提取等處理。數(shù)據(jù)收集收集文本數(shù)據(jù)和對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽，如新聞文章、電影評(píng)論等。特征提取使用詞袋模型、TF-IDF等方法提取文本特征。模型評(píng)估使用準(zhǔn)確率、召回率等指標(biāo)評(píng)估模型的分類(lèi)性能。模型訓(xùn)練使用樸素貝葉斯、邏輯回歸等模型進(jìn)行訓(xùn)練。案例二：文本分類(lèi)模型收集圖像數(shù)據(jù)和對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽，如手寫(xiě)數(shù)字、人臉圖像等。數(shù)據(jù)收集使用準(zhǔn)確率等指標(biāo)評(píng)估模型的識(shí)別性能。模型評(píng)估對(duì)圖像進(jìn)行縮放、歸一化等處理。圖像預(yù)處理使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法提取圖像特征。特征提取使用深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）。模型訓(xùn)練0