機(jī)器學(xué)習(xí)周志華課件

機(jī)器學(xué)習(xí)周志華ppt課件機(jī)器學(xué)習(xí)概述機(jī)器學(xué)習(xí)算法機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)階機(jī)器學(xué)習(xí)未來趨勢(shì)附錄與參考文獻(xiàn)目錄CONTENTS01機(jī)器學(xué)習(xí)概述機(jī)器學(xué)習(xí)是一門人工智能的科學(xué)，該領(lǐng)域的主要研究對(duì)象是人工智能，特別是如何在經(jīng)驗(yàn)學(xué)習(xí)中改善具體算法的性能。機(jī)器學(xué)習(xí)定義根據(jù)學(xué)習(xí)方式的不同，機(jī)器學(xué)習(xí)可以分為監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等。機(jī)器學(xué)習(xí)分類定義與分類01人工智能的啟蒙源于上世紀(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)像人一樣思考。啟蒙階段02到了80年代，隨著計(jì)算機(jī)性能的提高，機(jī)器學(xué)習(xí)開始得到廣泛應(yīng)用。成長(zhǎng)階段03近年來，隨著大數(shù)據(jù)和云計(jì)算技術(shù)的發(fā)展，機(jī)器學(xué)習(xí)在各個(gè)領(lǐng)域都取得了顯著的成果。繁榮階段發(fā)展歷程機(jī)器學(xué)習(xí)被廣泛應(yīng)用于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、信用評(píng)分、股票預(yù)測(cè)等。金融領(lǐng)域醫(yī)療領(lǐng)域自動(dòng)駕駛機(jī)器學(xué)習(xí)可以幫助醫(yī)生進(jìn)行疾病診斷和治療方案的制定。通過機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，自動(dòng)駕駛汽車能夠識(shí)別交通標(biāo)志和障礙物并進(jìn)行決策。030201應(yīng)用場(chǎng)景02機(jī)器學(xué)習(xí)算法一種簡(jiǎn)單但非常強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，用于解決回歸問題。線性回歸是一種預(yù)測(cè)連續(xù)值的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，通過擬合一個(gè)最佳擬合線來預(yù)測(cè)結(jié)果。它是最基本的回歸分析形式，通常用于預(yù)測(cè)連續(xù)值。線性回歸詳細(xì)描述總結(jié)詞一種基于間隔最大化的分類算法，可以用于解決二分類問題?？偨Y(jié)詞支持向量機(jī)（SVM）是一種二分類算法，它通過找到一個(gè)超平面，將不同類別的數(shù)據(jù)分隔開，來實(shí)現(xiàn)分類。SVM的主要思想是間隔最大化，即在間隔最大的位置進(jìn)行分類。詳細(xì)描述支持向量機(jī)總結(jié)詞決策樹是一種樹形結(jié)構(gòu)的分類模型，隨機(jī)森林是由多個(gè)決策樹組成的集成學(xué)習(xí)算法。要點(diǎn)一要點(diǎn)二詳細(xì)描述決策樹是一種樹形結(jié)構(gòu)的分類模型，它通過將數(shù)據(jù)集劃分為不同的子集來進(jìn)行分類。決策樹的每個(gè)內(nèi)部節(jié)點(diǎn)表示一個(gè)特征屬性上的判斷條件，每個(gè)分支代表一個(gè)可能的屬性值，每個(gè)葉節(jié)點(diǎn)表示一個(gè)類別（或類分布）。隨機(jī)森林是由多個(gè)決策樹組成的集成學(xué)習(xí)算法，每個(gè)決策樹都是在不同的數(shù)據(jù)子集上訓(xùn)練得到的，然后通過投票或平均值來進(jìn)行分類。決策樹與隨機(jī)森林總結(jié)詞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人腦神經(jīng)元連接方式的計(jì)算模型，深度學(xué)習(xí)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種分支，通常用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。詳細(xì)描述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人腦神經(jīng)元連接方式的計(jì)算模型，它由多個(gè)神經(jīng)元組成，每個(gè)神經(jīng)元接收輸入信號(hào)并產(chǎn)生輸出信號(hào)。深度學(xué)習(xí)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種分支，通常用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。深度學(xué)習(xí)模型通常由多個(gè)層次的神經(jīng)元組成，每個(gè)層次的神經(jīng)元都通過權(quán)重連接在一起，形成一個(gè)復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)模型可以處理圖像、語音、自然語言等不同類型的數(shù)據(jù)，并且在很多領(lǐng)域都取得了顯著的成果。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)03機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐去除重復(fù)、錯(cuò)誤、異常值等。清理數(shù)據(jù)選擇與任務(wù)相關(guān)或具有預(yù)測(cè)能力的特征。特征選擇將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為更易處理的形式，如歸一化、標(biāo)準(zhǔn)化等。特征工程通過增強(qiáng)、生成等方式增加數(shù)據(jù)量。擴(kuò)充數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)預(yù)處理選擇模型根據(jù)任務(wù)類型和數(shù)據(jù)特性選擇合適的模型。模型參數(shù)設(shè)置調(diào)整模型參數(shù)以優(yōu)化性能。模型復(fù)雜度控制避免過擬合，考慮使用正則化、Dropout等技術(shù)。模型評(píng)估使用交叉驗(yàn)證等方法評(píng)估模型性能。模型選擇與調(diào)參評(píng)估指標(biāo)選擇通過誤差分析、ROC曲線等評(píng)估模型性能。模型性能分析優(yōu)化策略模型解釋性01020403考慮模型的解釋性，使用可解釋模型如決策樹等。根據(jù)任務(wù)類型選擇合適的評(píng)估指標(biāo)。嘗試不同的優(yōu)化策略，如集成學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等。模型評(píng)估與優(yōu)化使用正則化、Dropout等技術(shù)防止過擬合。過擬合防止選擇合適的模型和參數(shù)設(shè)置，增加特征和數(shù)據(jù)量等。欠擬合防止在驗(yàn)證集上過早停止訓(xùn)練以避免過擬合。早期停止使用交叉驗(yàn)證評(píng)估模型性能，避免過擬合和欠擬合。交叉驗(yàn)證防止過擬合與欠擬合04機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)階123正則化是一種用于防止過擬合的技術(shù)，通過在損失函數(shù)中添加一個(gè)額外的項(xiàng)來懲罰模型的復(fù)雜性。正則化L1范數(shù)是指向量中各個(gè)元素絕對(duì)值之和，使用L1范數(shù)作為正則項(xiàng)可以使得模型更加稀疏。L1范數(shù)最小化L2范數(shù)是指向量中各個(gè)元素平方的和，使用L2范數(shù)作為正則項(xiàng)可以使得模型更加平滑。L2范數(shù)最小化正則化與L1/L2范數(shù)最小化損失函數(shù)損失函數(shù)是用于衡量模型預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際結(jié)果之間差距的函數(shù)，不同的任務(wù)需要選擇不同的損失函數(shù)。優(yōu)化算法選擇優(yōu)化算法是用于找到最小化損失函數(shù)的參數(shù)值，常用的優(yōu)化算法有梯度下降法、牛頓法、共軛梯度法等。損失函數(shù)與優(yōu)化算法選擇過擬合是指模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很好，但在測(cè)試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)較差的現(xiàn)象。過擬合欠擬合過擬合解決方法欠擬合解決方法欠擬合是指模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測(cè)試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)都不好的現(xiàn)象。使用正則化、增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)、減少模型復(fù)雜度等方法可以緩解過擬合問題。增加模型復(fù)雜度、增加特征、減少正則化等方法可以緩解欠擬合問題。過擬合與欠擬合的解決方法特征選擇特征選擇是指從原始特征中選擇出對(duì)于預(yù)測(cè)任務(wù)最有用的特征，常用的特征選擇方法有過濾式、包裝式和嵌入式等。特征工程特征工程是指通過對(duì)原始特征進(jìn)行變換或者組合來生成新的特征，常用的特征工程方法有離散化、歸一化、特征構(gòu)造等。特征選擇與特征工程05機(jī)器學(xué)習(xí)未來趨勢(shì)模型泛化能力提升隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展，模型的結(jié)構(gòu)和參數(shù)將更加復(fù)雜，從而提高模型的泛化能力，使其能夠更好地適應(yīng)各種任務(wù)和場(chǎng)景。模型自適應(yīng)學(xué)習(xí)能力增強(qiáng)未來深度學(xué)習(xí)將更加注重模型的自適應(yīng)學(xué)習(xí)能力，即讓模型能夠根據(jù)不同的輸入數(shù)據(jù)自動(dòng)調(diào)整其結(jié)構(gòu)和參數(shù)，從而更好地適應(yīng)各種不同的數(shù)據(jù)分布和特征。跨領(lǐng)域知識(shí)轉(zhuǎn)移隨著深度學(xué)習(xí)在各個(gè)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，不同領(lǐng)域之間的知識(shí)轉(zhuǎn)移將成為未來深度學(xué)習(xí)的一個(gè)重要研究方向，通過將一個(gè)領(lǐng)域的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)應(yīng)用于另一個(gè)領(lǐng)域，可以加速新任務(wù)的學(xué)習(xí)速度和提高模型的性能。深度學(xué)習(xí)的發(fā)展方向隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)隱私保護(hù)將成為越來越重要的問題。未來將有更多的技術(shù)和方法被應(yīng)用于數(shù)據(jù)隱私保護(hù)，如差分隱私、同態(tài)加密等。數(shù)據(jù)隱私保護(hù)未來大數(shù)據(jù)和人工智能將更加注重?cái)?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策，即通過數(shù)據(jù)分析和挖掘來提供決策支持和優(yōu)化建議，從而提高企業(yè)的運(yùn)營(yíng)效率和競(jìng)爭(zhēng)力。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策未來人工智能將更加注重與人類的協(xié)同工作，即通過人工智能技術(shù)來輔助人類完成各種任務(wù)和工作，從而提高生產(chǎn)力和效率。人工智能與人類的協(xié)同大數(shù)據(jù)與人工智能的未來機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)將在醫(yī)療健康領(lǐng)域發(fā)揮越來越重要的作用，如疾病診斷、藥物研發(fā)等。醫(yī)療健康機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)將在金融領(lǐng)域發(fā)揮越來越重要的作用，如風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、投資策略等。金融機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)將在智能交通領(lǐng)域發(fā)揮越來越重要的作用，如交通流量管理、智能駕駛等。智能交通機(jī)器學(xué)習(xí)在各領(lǐng)域的應(yīng)用前景