机器学习课件2

机器学习的基本原理
数据采集
收集和准备训练数据，以供机器学习算法使用。
模型训练
使用机器学习算法对数据进行训练，以构建预 测模型。
模型评估
评估训练的模型在测试数据上的性能和准确性。
模型应用
将训练的模型应用于实际问题，进行预测和决 策。
监督学习和非监督学习
监督学习
使用有标签的数据来训练模型进行分类或回归。
《机器学习ch》PPT课件
本课件介绍机器学习的基本原理、监督学习和非监督学习、常见的机器学习 算法、机器学习在实际应用中的案例、机器学习的未来发展，以及总结和展 望。
机器学习简介
机器学习是一种人工智能的分支，通过使用算法和数据，使计算机系统能够自动学习和改进性能，而无需明确 编程。它已成为现代技术的核心。
推荐系统
根据用户的偏好和行为，推荐 个性化的产品或内容。
机器学习的未来发展
1 更强大的算法
不断研究和改进机器学习算法，提高准确性和性能。
2 自动化和优化
将机器学习应用于更多领域，实现自动化和进行优化。
3 人机协作
人与机器学习系统的协作，发挥各自的优势，推动科技的进步。
总结和展望
机器学习是当今最热门的技术之一，为未来的发展带来了巨大的机遇和挑战。 利用机器学习，我们可以更好地理解和解决复杂的现实问题。
非监督学习
使用无标签的数据进行聚类、降维等分析。
常见的机器学习算法
1
决策树
通过树状结构进行分类和预测。
2
逻辑回归
对数据进行分类和预测。
3
支持向量机
寻找一个超平面来分类数据。
机器学习在实际应用中的案例
语音识别
将语音转换为文本，为自动翻 译、智能助手等提供基础。

机器学习ppt课件contents •机器学习概述•监督学习算法•非监督学习算法•神经网络与深度学习•强化学习与迁移学习•机器学习实践案例分析目录01机器学习概述03重要事件包括决策树、神经网络、支持向量机等经典算法的提出，以及深度学习在语音、图像等领域的突破性应用。

01定义机器学习是一门研究计算机如何从数据中学习并做出预测的学科。

02发展历程从符号学习到统计学习，再到深度学习，机器学习领域经历了多次变革和发展。

定义与发展历程计算机视觉自然语言处理推荐系统金融风控机器学习应用领域用于图像识别、目标检测、人脸识别等任务。

根据用户历史行为推荐相似或感兴趣的内容。

用于文本分类、情感分析、机器翻译等任务。

用于信贷审批、反欺诈、客户分群等场景。

A BC D机器学习算法分类监督学习包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林等算法，用于解决有标签数据的预测问题。

半监督学习结合监督学习和无监督学习的方法，利用部分有标签数据进行训练。

无监督学习包括聚类、降维、异常检测等算法，用于解决无标签数据的探索性问题。

强化学习通过与环境交互来学习策略，常用于游戏AI 、自动驾驶等领域。

02监督学习算法线性回归与逻辑回归线性回归一种通过最小化预测值与真实值之间的均方误差来拟合数据的算法，可用于预测连续型变量。

逻辑回归一种用于解决二分类问题的算法，通过sigmoid函数将线性回归的输出映射到[0,1]区间，表示样本属于正类的概率。

两者联系与区别线性回归用于回归问题，逻辑回归用于分类问题；逻辑回归在线性回归的基础上引入了sigmoid函数进行非线性映射。

支持向量机（SVM）SVM原理SVM是一种二分类模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，其学习策略是使间隔最大化，最终可转化为一个凸二次规划问题的求解。

核函数当数据在原始空间线性不可分时，可通过核函数将数据映射到更高维的特征空间，使得数据在新的特征空间下线性可分。

SVM优缺点优点包括在高维空间中有效、在特征维度高于样本数时依然有效等；缺点包括对参数和核函数的选择敏感、处理大规模数据效率低等。

2. 2 激活转移函数
激活转移函数 f（Activation transfer function）简称激活函数，它是一个神经元 及神经网络的核心之一。神经网络解决问题 的能力与功效除了与网络结构有关外，在很 大程度上取决于网络激活函数。
线性函数、非线性斜面函数、阈值函数、 S形函数
人工神经网络
• 人工神经网络是对人类神经系统的一种模拟。尽管
然后,考察所得的每一个子类, 看其中的实例的结论 是否完全相同。如果完全相同, 则以这个相同的结论作 为相应分枝路径末端的叶子节点; 否则, 选取一个非父 节点的属性, 按这个属性的不同取值对该子集进行分类, 并以该属性作为节点, 以这个属性的诸取值作为节点的 分枝, 继续进行画树。 如此继续,直到所分的子集全都 满足: 实例结论完全相同, 而得到所有的叶子节点为止。 这样, 一棵决策树就被生成。下面我们进一步举例说明。
S1= {(3,C), (4,B), (7,C), (8,B), (11,B), (12,B)} S2={(1,C), (2,C), (5,A), (6,A), (9,A), (10,A)} 于是, 我们得到以性别作为根节点的部分决策树 (见图4(a))。
考察S1和S2，可以看出，在这两个子集中，各实 例的保险类别也不完全相同。这就是说，还需要对S1 和S2进行分类。对于子集S1，我们按“年龄段”将其 分类；同样，对于子集S2，也按“年龄段”对其进行 分类（注意：对于子集S2，也可按属性“婚状”分 类）。分别得到子集S11, S12, S13和S21, S22, S23。于 是，我们进一步得到含有两层节点的部分决策树（如
表1 汽车驾驶保险类别划分实例集
可以看出,该实例集中共有12个实例,实例中的性别、年 龄段和婚状为3个属性, 保险类别就是相应的决策项。 为表述方便起见, 我们将这个实例集简记为

Lagrange dual
• ‘≥’: weak duality • ‘=’: strong duality, true for QP if
• convex primal • feasible primal (true if Φ-separable) • linear constraints
—called constraint qualification
all αn≥0
min
b,w
1 2
wT
w
+
n=1
αn(1
−
yn(wT
zn
+
b))
L(b,w,α)
• inner problem ‘unconstrained’, at optimal:
∂L(b,w,α) ∂b
=0=
−
N n=1
αnyn
• no loss of optimality if solving with constraint
Solving Lagrange Dual: Simplifications (2/2)
max
all αn≥0, ynαn=0
N
min
b,w
1 2
wT
w
+
αn(1 − yn(wT zn))
n=1
• inner problem ‘unconstrained’, at optimal:
∂L(b,w,α) ∂wi
constraints now hidden in max
Dual Support Vector Machine
Motivation of Dual SVM
Fun Time
Consider two transformed examples (z1, +1) and (z2, −1) with z1 = z and z2 = −z. What is the Lagrange function L(b, w, α) of hard-margin SVM?