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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。
深度学习与机器学习深度学习是机器学习 (ML) 的子集。
您可以把它看作是一种高级的机器学习技术。
两者都有多种应用场景。
但是，深度学习解决方案需要更多资源：更大的数据集、更多的基础设施要求和更高的后续成本。
以下是机器学习和深度学习的其他区别。
预期应用场景使用机器学习还是深度学习的决定取决于您需要处理的数据类型。
机器学习从结构化数据（例如分类和推荐系统）中识别模式。
例如，一家公司可以使用机器学习根据先前的客户流失率数据预测客户何时会取消订阅。
另一方面，深度学习解决方案更适合非结构化数据，这种数据需要高度的抽象来提取特征。
深度学习的任务包括图像分类和自然语言处理，其中需要识别数据对象之间的复杂关系。
例如，深度学习解决方案可以分析社交媒体提及，以确定用户的情绪。
解决问题的方法传统的机器学习通常需要进行特征工程，即人们从原始数据中手动选择和提取特征，并为其分配权重。
相反，深度学习解决方案可以在最少的人工干预下执行特征工程。
深度学习的神经网络架构在设计上更加复杂。
深度学习解决方案的学习方式以人脑的工作方式为模型，节点代表神经元。
深度神经网络由三层或更多层节点组成，包括输入层和输出层节点。
在深度学习中，神经网络中的每个节点都会自动为每个特征分配一个权重。
信息在网络中从输入到输出正向流动。
然后计算预测产量和实际产量的差值。
这个误差通过网络传播回来以调整神经元的权重。
因为自动加权的过程，架构层次的深度和使用的技术，需要通过模型解决的运算远远超过机器学习。
训练方法机器学习的训练方法主要有四种:监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。
其他培训方法包括迁移学习和自我监督学习。
相比之下，深度学习算法使用了几种更复杂的训练方法。
其中包括卷积神经网络、循环神经网络、生产对策网络和自动编码器。
Performance机器学习和深度学习都有特定的用例，它们在这些用例中的表现优于其他用例。
对于更简单的任务，如识别新的垃圾邮件，机器学习更适用，通常优于深度学习解决方案。
机器学习与深度学习在智能制造中的应用第一部分机器学习与深度学习的定义及其在智能制造中的应用背景 (2)第二部分机器学习与深度学习在智能制造中的应用领域 (4)第三部分机器学习与深度学习在智能制造中的具体应用案例 (8)第四部分机器学习与深度学习在智能制造中的优势与局限性 (11)第五部分机器学习与深度学习在智能制造中的挑战与发展趋势 (14)第六部分机器学习与深度学习在智能制造中的伦理和社会影响 (15)第七部分机器学习与深度学习在智能制造中的研究热点和前沿方向 (17)第八部分机器学习与深度学习在智能制造中的典型工具和平台 (21)第一部分机器学习与深度学习的定义及其在智能制造中的应用背景一、机器学习与深度学习的定义1、机器学习:机器学习(Machine Learning, ML)是一门研究机器如何学习和改进任务性能的科学，通过给计算机一段数据，让计算机进行分析然后得出结论,然后让计算机把结论转换成行动，即学习-预测-行动的闭环过程。
机器学习算法利用数据推断规则，而不是依靠明确的指令，并可以持续改进其性能。
2、深度学习:深度学习(Deep Learning, DL)是机器学习的一个子集，它涉及使用人工神经网络(ANN)进行学习。
人工神经网络是一种受人类大脑启发的计算模型，它包含多层处理单元，称为神经元。
通过学习过程，深度学习算法可以自动提取和学习数据的特征，从而执行各种任务，例如图像识别、自然语言处理和语音识别。
二、机器学习与深度学习在智能制造中的应用背景制造业面临着日益增长的竞争压力和客户需求的变化，需要提高生产效率、产品质量和灵活性以保持竞争力。
智能制造是利用先进的信息技术和制造技术实现制造业智能化转型的过程，其中机器学习和深度学习起着关键作用。
1、智能生产:-机器学习算法可以用于优化生产计划和调度，提高生产效率。
-深度学习算法可以用于检测产品缺陷，确保产品质量。
-机器学习和深度学习算法可以协同工作，实现智能生产的自动化，减少人为干预。
《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。
