人工智能課件-07.機器學習

人工智能課件-07.機器學習機器學習概述監(jiān)督學習算法無監(jiān)督學習算法神經(jīng)網(wǎng)絡與深度學習強化學習算法模型評估與優(yōu)化方法機器學習實踐案例機器學習概述01機器學習是一種通過訓練數(shù)據(jù)自動學習模型，并利用模型對未知數(shù)據(jù)進行預測或決策的方法。機器學習經(jīng)歷了從符號學習到統(tǒng)計學習再到深度學習的發(fā)展過程，不斷推動著人工智能技術的進步。定義與發(fā)展歷程發(fā)展歷程定義通過圖像處理和計算機視覺技術，將機器學習應用于圖像識別、目標檢測、人臉識別等領域。計算機視覺利用機器學習技術對文本數(shù)據(jù)進行分析和處理，實現(xiàn)情感分析、機器翻譯、智能問答等功能。自然語言處理通過機器學習算法對語音信號進行特征提取和建模，實現(xiàn)語音識別、語音合成等應用。語音識別根據(jù)用戶的歷史行為和興趣偏好，利用機器學習技術構建推薦模型，為用戶提供個性化的推薦服務。推薦系統(tǒng)機器學習應用領域通過已知輸入和輸出數(shù)據(jù)進行訓練，得到一個模型用于預測新數(shù)據(jù)的輸出。監(jiān)督學習在沒有已知輸出數(shù)據(jù)的情況下，通過挖掘輸入數(shù)據(jù)中的內在結構和特征進行學習。無監(jiān)督學習利用部分有標簽數(shù)據(jù)和大量無標簽數(shù)據(jù)進行訓練，提高模型的泛化能力。半監(jiān)督學習通過與環(huán)境的交互進行學習，根據(jù)環(huán)境的反饋調整自身的行為策略。強化學習機器學習算法分類監(jiān)督學習算法02線性回歸一種通過最小化預測值與實際值之間的均方誤差來擬合數(shù)據(jù)的統(tǒng)計方法。它假設因變量和自變量之間存在線性關系，通過求解最優(yōu)參數(shù)來得到最佳擬合直線。邏輯回歸一種用于解決二分類問題的算法，它通過sigmoid函數(shù)將線性回歸的預測結果映射到[0,1]區(qū)間內，表示樣本屬于正類的概率。邏輯回歸使用最大似然估計法求解參數(shù)，并使用梯度下降法進行參數(shù)優(yōu)化。線性回歸與邏輯回歸一種二分類模型，它的基本模型是定義在特征空間上的間隔最大的線性分類器。SVM通過核函數(shù)將數(shù)據(jù)映射到高維空間，使得在原空間中線性不可分的數(shù)據(jù)在高維空間中變得線性可分。支持向量機SVM中用于將數(shù)據(jù)映射到高維空間的函數(shù)，常見的核函數(shù)有線性核、多項式核、高斯核等。不同的核函數(shù)對應不同的數(shù)據(jù)分布和分類效果。核函數(shù)支持向量機（SVM）決策樹一種樹形結構的分類器，它通過遞歸地將數(shù)據(jù)劃分為不同的子集來構建決策樹。決策樹的每個內部節(jié)點表示一個特征屬性上的判斷條件，每個分支代表一個可能的屬性值，每個葉節(jié)點代表一個類別。隨機森林一種基于決策樹的集成學習算法，它通過構建多個決策樹并結合它們的預測結果來提高模型的泛化能力。隨機森林在構建決策樹時采用了隨機特征選擇和樣本抽樣等技術來增加模型的多樣性。決策樹與隨機森林無監(jiān)督學習算法03

聚類分析K-means聚類通過迭代將數(shù)據(jù)劃分為K個簇，使得同一簇內數(shù)據(jù)相似度高，不同簇間數(shù)據(jù)相似度低。層次聚類通過構建聚類層次結構，將數(shù)據(jù)逐層劃分為越來越小的簇，直到滿足停止條件。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)具有較強的魯棒性。03自編碼器利用神經(jīng)網(wǎng)絡對數(shù)據(jù)進行編碼和解碼，學習數(shù)據(jù)的低維表示，實現(xiàn)降維和特征提取。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，實現(xiàn)降維。02t-SNE一種非線性降維方法，能夠將高維數(shù)據(jù)映射到二維或三維空間中，便于可視化分析。降維技術孤立森林通過構建多棵孤立樹來檢測異常點，具有線性時間復雜度和高準確率。一類支持向量機（One-classSVM）用于異常檢測的分類器，通過學習正常數(shù)據(jù)的分布來識別異常點。局部異常因子（LOF）通過計算數(shù)據(jù)點的局部密度偏差來檢測異常點，適用于各種形狀和密度的數(shù)據(jù)集。異常檢測神經(jīng)網(wǎng)絡與深度學習04結構前饋神經(jīng)網(wǎng)絡通常由輸入層、一個或多個隱藏層和輸出層組成。每一層都由多個神經(jīng)元組成，神經(jīng)元之間通過權重連接。定義前饋神經(jīng)網(wǎng)絡是一種最簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡形式，信息從輸入層開始，逐層向前傳遞，直到輸出層結束，中間沒有任何反饋或循環(huán)。訓練前饋神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練通常使用反向傳播算法，通過計算輸出層與真實值之間的誤差，然后逐層反向傳播，調整權重以最小化誤差。前饋神經(jīng)網(wǎng)絡卷積神經(jīng)網(wǎng)絡是一種專門用于處理具有類似網(wǎng)格結構數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡，如圖像、語音信號等。定義CNN主要由卷積層、池化層和全連接層組成。卷積層負責提取輸入數(shù)據(jù)的局部特征，池化層用于降低數(shù)據(jù)維度，全連接層則將提取的特征映射到輸出空間。結構CNN的訓練同樣使用反向傳播算法，但由于其特殊的網(wǎng)絡結構，需要使用一些特殊的優(yōu)化技巧，如批量歸一化、數(shù)據(jù)增強等。訓練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）要點三定義循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡是一種具有循環(huán)結構的神經(jīng)網(wǎng)絡，能夠處理序列數(shù)據(jù)，如文本、語音、視頻等。要點一要點二結構RNN的基本結構是一個循環(huán)單元，該單元會不斷讀取輸入序列的數(shù)據(jù)，并根據(jù)當前輸入和上一時刻的隱藏狀態(tài)計算新的隱藏狀態(tài)。RNN可以通過堆疊多個循環(huán)單元來處理更復雜的序列數(shù)據(jù)。訓練RNN的訓練使用反向傳播算法的一種變體——時間反向傳播算法（BPTT）。在訓練過程中，需要解決梯度消失和梯度爆炸等問題，可以使用一些優(yōu)化技巧，如梯度裁剪、長短期記憶網(wǎng)絡（LSTM）等。要點三循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）強化學習算法05智能體在環(huán)境中感知到的狀態(tài)，以及可以采取的動作。狀態(tài)和動作環(huán)境根據(jù)當前狀態(tài)和動作轉移到下一個狀態(tài)的概率。轉移概率環(huán)境根據(jù)智能體的動作和狀態(tài)給出的獎勵或懲罰。獎勵函數(shù)馬爾可夫決策過程Q值函數(shù)表示在給定狀態(tài)下采取某個動作的價值，即預期的未來獎勵總和。Q值更新智能體根據(jù)經(jīng)驗更新Q值函數(shù)，以更好地選擇動作。ε-貪婪策略一種平衡探索和利用的策略，以一定的概率選擇非最優(yōu)動作，以探索更多可能性。Q-learning算法策略表示策略梯度方法將智能體的策略表示為參數(shù)化的概率分布，即給定狀態(tài)下采取各個動作的概率。目標函數(shù)定義智能體的目標函數(shù)，通常為預期的未來獎勵總和。通過計算目標函數(shù)對策略參數(shù)的梯度，并沿著梯度方向更新參數(shù)，以最大化目標函數(shù)。梯度上升模型評估與優(yōu)化方法06數(shù)據(jù)集劃分意義確保模型泛化能力，避免過擬合。劃分比例通常按照7:2:1或6:2:2的比例劃分訓練集、驗證集和測試集。數(shù)據(jù)分布一致性確保三個數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)分布盡可能一致，以避免評估偏差。訓練集、驗證集和測試集劃分123模型在訓練集上表現(xiàn)良好，但在測試集上表現(xiàn)較差。過擬合現(xiàn)象模型在訓練集和測試集上表現(xiàn)均較差。欠擬合現(xiàn)象增加數(shù)據(jù)量、降低模型復雜度、采用正則化方法等。處理方法過擬合與欠擬合問題處理包括學習率、批次大小、迭代次數(shù)等。超參數(shù)類型網(wǎng)格搜索、隨機搜索、貝葉斯優(yōu)化等。調整方法選擇合適的超參數(shù)范圍，避免過度調整導致過擬合。同時，結合模型評估指標進行調整，以達到最優(yōu)效果。注意事項010203超參數(shù)調整技巧機器學習實踐案例07使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）對圖像進行分類，例如識別手寫數(shù)字、動物類別等。圖像分類利用R-CNN、FastR-CNN、FasterR-CNN等算法實現(xiàn)圖像中特定目標的檢測和定位。目標檢測采用語義分割技術，如FCN、U-Net等，對圖像進行像素級別的分類和分割。圖像分割圖像識別任務實踐情感分析01運用文本分類技術，如樸素貝葉斯、邏輯回歸、支持向量機等，對文本進行情感傾向性分析。機器翻譯02基于序列到序列（Seq2Seq）模型，如RNN、LSTM、Transformer等，實現(xiàn)不同語言之間的自動翻譯。問答系統(tǒng)03構建問答數(shù)據(jù)集，訓練模型以理解問題并生成相應的回答，例如基于BERT等預訓練模型的問答系統(tǒng)。自然語言處理任務實踐個性化推薦根據(jù)