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《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。

机器学习课件一、引言二、机器学习概述1.定义机器学习是一门研究如何使计算机系统利用数据进行学习、推理和决策的科学。

它主要关注从数据中自动发现模式、提取特征和构建模型，以便对未知数据进行预测和分类。

2.发展历程机器学习的发展可以追溯到20世纪50年代，经历了符号主义、连接主义和行为主义等多个阶段。

近年来，随着大数据、云计算和深度学习等技术的突破，机器学习取得了显著进展，并在许多领域取得了广泛应用。

3.应用领域机器学习在许多领域都取得了显著成果，如计算机视觉、自然语言处理、语音识别、生物信息学、金融科技等。

这些应用不仅为人们的生活带来了便利，还为各行各业提供了强大的技术支持。

三、机器学习的主要方法1.监督学习监督学习是一种通过输入数据和对应的标签来训练模型的方法。

在训练过程中，模型会不断调整参数，使得预测结果与实际标签尽可能接近。

监督学习主要包括分类和回归两大任务。

2.无监督学习无监督学习是指在没有标签的数据中寻找潜在模式和结构的方法。

它主要包括聚类、降维和关联规则挖掘等任务。

无监督学习在很多实际应用中具有重要意义，如社交网络分析、基因表达数据分析等。

3.半监督学习半监督学习介于监督学习和无监督学习之间，它利用少量标注数据和大量未标注数据来训练模型。

半监督学习在很多实际场景中具有广泛应用，如文本分类、图像标注等。

4.强化学习强化学习是一种通过与环境互动来学习最优策略的方法。

在强化学习中，智能体（Agent）根据当前状态采取行动，并根据行动结果来调整策略。

强化学习在很多复杂决策任务中具有优势，如自动驾驶、游戏对战等。

四、机器学习的应用案例1.计算机视觉计算机视觉是机器学习的重要应用领域之一。

通过深度学习技术，计算机视觉在图像识别、目标检测、人脸识别等方面取得了显著成果。

例如，人脸识别技术在安防、金融、医疗等领域具有广泛应用。

2.自然语言处理自然语言处理（NLP）是利用机器学习技术对自然语言文本进行理解、和翻译等任务的研究领域。