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机器学习的基础知识机器学习的基础知识随着人工智能技术的迅速发展，机器学习逐渐成为了一个热门话题。
机器学习是一种利用数据和算法来帮助计算机自动地进行学习和预测的技术。
在机器学习中，计算机可以通过数据分析和模式识别来发现规律和趋势，并根据这些规律自动地进行决策和预测。
在本文中，我们将介绍机器学习的基础知识，包括机器学习的定义、机器学习的分类、机器学习的流程、机器学习的应用等。
一、机器学习的定义机器学习是一种利用数据和算法来帮助计算机自动地进行学习和预测的技术。
它是人工智能技术的重要分支之一，也是数据科学和大数据时代的重要应用之一。
在机器学习中，计算机可以通过数据分析和模式识别来发现规律和趋势，并根据这些规律自动地进行决策和预测。
机器学习可以应用于各种领域，包括金融、医疗、企业、政府等，可以帮助人们更好地利用数据和信息来进行决策和管理。
二、机器学习的分类机器学习可以根据其学习方式和目标问题的类型进行分类。
根据学习方式，机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习。
根据目标问题的类型，机器学习可以分为分类、回归、聚类、降维等。
1.监督学习监督学习是指学习过程中，数据集已经有标记，也就是已知数据和对应的输出结果。
在监督学习中，计算机通过训练数据集来学习输入和输出之间的映射关系，然后应用学习的映射关系来对未知数据进行预测或分类。
常见的监督学习算法包括决策树、随机森林、神经网络等。
2.无监督学习无监督学习是指学习过程中，数据集没有标记，也就是未知数据和输出结果。
在无监督学习中，计算机通过对数据进行聚类、降维等操作来发现数据中的内在结构和规律。
无监督学习常见的算法包括K-means聚类、朴素贝叶斯等。
3.强化学习强化学习是指在智能体与环境互动的框架下，通过尝试和错误的方式来学习最优策略的机器学习方法。
在强化学习中，智能体通过对环境的反馈来学习哪些动作是正确的，哪些动作是错误的。
强化学习常见的算法包括Q-learning、SARSA等。
《机器学习》ppt课件完整版•引言•机器学习基础知识•监督学习算法目录•无监督学习算法•深度学习基础•强化学习与迁移学习•机器学习实践与应用引言机器学习的定义与目标定义目标机器学习的目标是让计算机系统能够自动地学习和改进，而无需进行明确的编程。
这包括识别模式、预测趋势以及做出决策等任务。
早期符号学习01统计学习阶段02深度学习崛起0301020304计算机视觉自然语言处理推荐系统金融风控机器学习基础知识包括结构化数据（如表格数据）和非结构化数据（如文本、图像、音频等）。
数据类型特征工程特征选择方法特征提取技术包括特征选择、特征提取和特征构造等，旨在从原始数据中提取出有意义的信息，提高模型的性能。
包括过滤式、包装式和嵌入式等，用于选择对模型训练最有帮助的特征。
如主成分分析（PCA ）、线性判别分析（LDA ）等，用于降低数据维度，减少计算复杂度。
数据类型与特征工程损失函数与优化算法损失函数优化算法梯度下降变种学习率调整策略模型评估与选择评估指标评估方法模型选择超参数调优过拟合模型在训练集上表现很好，但在测试集上表现较差，泛化能力不足。
欠拟合模型在训练集和测试集上表现都不佳，未能充分学习数据特征。
防止过拟合的方法包括增加数据量、使用正则化项、降低模型复杂度等。
解决欠拟合的方法包括增加特征数量、使用更复杂的模型、调整超参数等。
机器学习中的过拟合与欠拟合监督学习算法线性回归与逻辑回归线性回归逻辑回归正则化二分类问题核技巧软间隔与正则化030201支持向量机（SVM ）决策树与随机森林剪枝决策树特征重要性随机森林一种集成学习方法，通过构建多棵决策树并结合它们的输出来提高模型的泛化性能。
Bagging通过自助采样法（bootstrap sampling）生成多个数据集，然后对每个数据集训练一个基学习器，最后将所有基学习器的输出结合起来。
Boosting一种迭代式的集成学习方法，每一轮训练都更加关注前一轮被错误分类的样本，通过加权调整样本权重来训练新的基学习器。
机器学习-绪论⼀、绪论：(⼀)机器学习的定义书本概念：正如我们根据过去的经验来判断明天的天⽓，吃货们希望从购买经验中挑选⼀个好⽠，那能不能让计算机帮助⼈类来实现这个呢？机器学习正是这样的⼀门学科，⼈的“经验”对应计算机中的“数据”，让计算机来学习这些经验数据，⽣成⼀个算法模型，在⾯对新的情况中，计算机便能作出有效的判断，这便是机器学习。
（1）Mitchell形式化定义：假设⽤P来评估计算机程序在某个任务类T上的性能，若⼀个程序通过利⽤经验E在T中任务上获得了性能改善，则我们说关于T和P，该程序对E进⾏了学习。
从这个定义可以看出机器学习包含四个要素：1.程序：在这⾥可以简单地理解为算法或模型2.任务T: 计算机程序希望实现的任务类。
即现实⽣活中需要解决的问题，例如机器学习在医学影像中的应⽤：⽤机器学习根据病⼈的肺部CT影像预测是否为新冠肺炎患者3.性能评估P：计算机程序在某任务类别Ｔ上的性能。
机器学习中的模型和算法有很多种类型，不同的算法在不同问题中表现的性能不同，就算同⼀个算法，参数不同，性能也会出现差异。
所以，为了更好地预测疾病，我们要设计⼀个性能评估的⽅法来选择算法模型和调参。
⼀般性能度量⽅法有以下⼏种： （1）均⽅误差 （2）错误率和精度 （3）查准率P、查全率R、F1【PR曲线】 （4）ROC曲线和AUC4.经验E：这⾥可以理解为数据集，例如在预测新冠肺炎疾病问题中，肺炎患者肺部CT影像数据为此问题的经验。
机器学习=通过经验E的改进后，机器在任务T上的性能p所度量的性能有所改进=T–>(从E中学习)–>P（提⾼）（2）机器学习研究的主要内容： 关于计算机从数据中产⽣“模型”的算法，即“学习算法”，它是计算机科学的分⽀。
（3）机器学习的基本术语及概念 数据集（data set）：在周志华教授《机器学习》挑选西⽠的例⼦中，之前挑选过的西⽠样本数据集合；在预测新冠肺炎疾病问题中，所有肺炎患者肺部CT影像数据集合。
机器学习初步机器学习初步机器学习是一种人工智能技术，它的主要特点是通过训练数据来模拟人类的学习过程。
机器学习技术在今天越来越受到大家的关注和使用，可以应用于各种领域，如图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等。
那么，机器学习到底是什么呢？下面我们将从机器学习的概念、分类等角度来介绍机器学习初步。
1. 机器学习的概念（1）机器学习的定义机器学习，顾名思义，就是让计算机通过不断的学习，不断改进自己的性能和精度，以适应数据中的模式和规律，提高预测和决策能力。
通俗来说，机器学习就是让计算机从数据中学习，然后进行预测和决策的过程。
（2）机器学习的目的机器学习的目的是从数据中自动发现规律和模式，并使用这些规律和模式进行预测和决策。
机器学习的主要任务是找出一组计算机算法，使得它们能够根据输入数据自动地提取出特定的信息，并在未来的新数据中使用这些信息来做出预测和决策。
（3）机器学习的研究内容机器学习的研究内容包括数据的预处理、特征工程、算法选择、模型评价等，其中算法选择是机器学习的核心内容之一，因为算法的选择会直接影响模型的精度和可靠性。
在机器学习过程中，需要使用大量的训练数据和测试数据，通过这些数据来评估算法的性能和效果。
2. 机器学习的分类（1）监督学习监督学习是一种基于标记数据的学习方式，其目的是通过输入样本和对应的标签来训练模型。
监督学习的任务通常是分类和回归问题，其中分类问题的目标是将样本分类到不同的类别中，回归问题的目标是解决数值预测问题。
在监督学习中，需要使用大量的训练数据和测试数据，将输入数据和目标输出之间的关系进行建模，并在新数据上进行预测和决策。
（2）无监督学习无监督学习是一种不依赖标记数据的学习方式，其目的是在数据中自动地发现模式和规律。
无监督学习的任务通常是聚类和降维问题，其中聚类问题的目标是将数据划分到不同的簇中，降维问题的目标是将高维数据投影到低维空间中。
在无监督学习中，算法需要自动地发现数据中的结构和分布，并将数据进行分组或降维。
