机器学习11

什么是机器学习（MachineLearning,ML）什么是机器学习(Machine Learning, ML)？机器学习有下面几种定义：“机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能”。

“机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究”。

“机器学习是用数据或以往的经验，以此优化计算机程序的性能标准。

”一种经常引用的英文定义是：A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E.机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。

机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。

机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。

因为学习算法中涉及了大量的统计学理论，机器学习与统计推断学联系尤为密切，也被称为统计学习理论。

算法设计方面，机器学习理论关注可以实现的，行之有效的学习算法。

很多推论问题属于无程序可循难度，所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。

机器学习已经有了十分广泛的应用，例如：数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人运用。

机器学习(Machine Learning, ML)专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

《机器学习》课程教学大纲一、课程基本信息课程代码：21133600课程中文名称：机器学习课程英文名称：Machine Learning讲课学时/学分：32/2课内实验学时/学分： 8课外实验/科研实践学时：8课外研讨学时：课外素质拓展学时：课程类别：专业选修课课程性质：选修授课语种：中文适用专业：软件工程开设学期：第五学期先修课程：无责任单位：二、课程地位与作用《机器学习》课程是软件工程专业的专业选修课。

2017年7月8日国务院发布关于印发新一代人工智能发展规划的通知，宣布我国人工智能技术的战略目标：2025年人工智能基础理论实现重大突破，2030年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平。

2018年4月2日教育部发布关于印发《高等学校人工智能创新行动计划》的通知，指出加快机器学习等核心关键技术研究，形成新一代人工智能技术体系。

机器学习作为人工智能技术的基础，是一门多学科融合的技术，通过机器学习，使计算机系统具有从数据中“学习”经验的能力以便实现人工智能。

通过本课程的学习，学生将理解机器学习的原理，掌握常见机器学习方法中主要算法、较新的深度学习网络，通过实验提高机器学习算法编程和应用的能力，能够跟踪机器学习发展前沿，为学生将来从事人工智能相关工作或研究打下基础。

三、课程内容简介本课程涵盖了机器学习的大部分内容，从机器学习原理到实际应用，从传统机器学习方法到深度学习等该领域近年来较新的研究。

具体包括：机器学习基础、数据预处理、分类算法、决策树、支持向量机、回归分析、聚类分析、神经网络训练与深度学习、卷积神经网络、循环神经网络、图神经网络、生成对抗网络等内容。

四、课程目标及对毕业要求的支撑通过本课程的学习，应达到的目标及能力如下：目标1：掌握机器学习相关的专业术语，了解机器学习的发展动态，能够查阅该领域的中英文文献。

目标2：了解监督/无监督学习方法，了解回归任务和分类任务，了解人工神经网络的原理和基本结构。

作者 | Arno来源 | 磐创AI【磐创AI导读】：评估一个模型是建立一个有效的机器学习模型的核心部分，本文为大家介绍了一些机器学习模型评估指标，希望对大家有所帮助。

概览∙评估一个模型是建立一个有效的机器学习模型的核心部分∙评价指标有混淆矩阵、交叉验证、AUC-ROC曲线等。

∙不同的评估指标用于不同类型的问题介绍建立机器学习模型的想法是基于一个建设性的反馈原则。

你构建一个模型，从指标中获得反馈，进行改进，直到达到理想的精度为止。

评估指标解释了模型的性能。

评估指标的一个重要方面是它们区分模型结果的能力。

我见过很多分析师和数据科学家不费心检查他们的模型的鲁棒性。

一旦他们完成了模型的构建，他们就会匆忙地将其应用到不可见的数据上。

这是一种错误的方法。

你的动机不是简单地建立一个预测模型。

它是关于创建和选择一个模型，使其对样本外的数据具有高精度。

因此，在计算预测值之前，检查模型的准确性是至关重要的。

在我们的行业中，我们考虑不同种类的指标来评估我们的模型。

指标的选择完全取决于模型的类型和模型的实现计划。

在你构建完模型之后，这11个指标将帮助你评估模型的准确性。

考虑到交叉验证的日益流行和重要性，我还将在本文中讨论它。

热身:预测模型的类型当我们谈论预测模型时，我们谈论的要么是回归模型(连续输出)，要么是分类模型(离散输出)。

这些模型中使用的评估指标是不同的。

在分类问题中，我们使用两种类型的算法(取决于它创建的输出类型):1.类输出: 像SVM和KNN这样的算法创建一个类输出。

例如，在一个二分类问题中，输出将是0或1。

然而，今天我们有算法可以将这些类输出转换为概率。

但是这些算法并没有被统计学界很好地接受。

2.概率输出: 逻辑回归、随机森林、梯度增强、Adaboost等算法给出概率输出。

将概率输出转换为类输出只需要创建一个阈值。

在回归问题中，我们的输出没有这样的不一致性。

输出在本质上总是连续的，不需要进一步处理。

例证分类模型评估指标的讨论中，我使用了我在Kaggle上的BCI挑战的预测。

机器学习（慕课版）习题答案目录第一章机器学习概述 (2)第二章机器学习基本方法 (5)第三章决策树与分类算法 (9)第四章聚类分析 (13)第五章文本分析 (17)第六章神经网络 (22)第七章贝叶斯网络 (26)第八章支持向量机 (31)第九章进化计算 (32)第十章分布式机器学习 (34)第十一章深度学习 (35)第十二章高级深度学习 (37)第十三章推荐系统 (39)第一章机器学习概述1.机器学习的发展历史上有哪些主要事件？机器学习发展分为知识推理期、知识工程期、浅层知识期和深度学习几个阶段，可从几个阶段选择主要历史事件作答。

2.机器学习有哪些主要的流派?它们分别有什么贡献？符号主义：专家系统、知识工程贝叶斯派：情感分类、自动驾驶、垃圾邮件过滤联结主义：神经网络进化主义：遗传算法行为类推主义3.讨论机器学习与人工智能的关系机器学习是人工智能的一个分支，作为人工智能核心技术和实现手段，通过机器学习的方法解决人工智能面对的问题4.讨论机器学习与数据挖掘的关系数据挖掘是从大量的业务数据中挖掘隐藏、有用的、正确的知识促进决策的执行。

数据挖掘的很多算法都来自于机器学习，并在实际应用中进行优化。

机器学习最近几年也逐渐跳出实验室，解决从实际的数据中学习模式，解决实际问题。

数据挖掘和机器学习的交集越来越大，机器学习成为数据挖掘的重要支撑技术5.讨论机器学习与数据科学、大数据分析等概念的关系数据科学主要包括两个方面：用数据的方法研究科学和用科学的方法研究数据。

前者包括生物信息学、天体信息学、数字地球等领域；后者包括统计学、机器学习、数据挖掘、数据库等领域。

大数据分析即是后者的一个部分。

一般使用机器学习这个工具做大数据的分析工作，也就是说机器学习是我们做大数据分析的一个比较好用的工具，但是大数据分析的工具并不止机器学习，机器学习也并不只能做大数据分析6.机器学习有哪些常用的应用领域?请举例说明其应用艺术创作、金融领域、医疗领域、自然语言处理、网络安全、工业领域、娱乐行业。

机器学习教学大纲一、概述1、机器学习的定义和概念2、机器学习的应用领域3、机器学习的主要算法类型二、基础知识1、线性代数2、概率论和统计3、编程语言（Python或其他）4、数据结构和算法三、机器学习基础1、监督学习：线性回归，逻辑回归，决策树，支持向量机（SVM），随机森林，梯度提升树（Gradient Boosting）等。

2、无监督学习：聚类，降维，关联规则等。

3、深度学习：神经网络，卷积神经网络（CNN），循环神经网络（RNN），长短期记忆网络（LSTM），变分自编码器等。

4、强化学习：Q-learning，策略梯度方法，Actor-Critic等。

5、生成模型：自回归模型（AR），自编码器，生成对抗网络（GAN）等。

四、模型选择与评估1、根据数据特性选择合适的模型2、模型评估方法：准确度，召回率，F1分数，AUC-ROC等3、超参数调整和优化4、正则化方法：L1，L2，Dropout等5、过拟合和欠拟合的处理6、模型解释性评估五、进阶主题1、半监督学习和无监督学习在大型数据集上的应用2、集成学习：bagging，boosting和stacking等3、多任务学习和域适应4、时间序列分析和预测5、自然语言处理和计算机视觉的最新进展6、大规模数据处理和分布式机器学习7、隐私保护和安全性的考虑在机器学习中的应用8、可解释性和可信度在机器学习中的重要性9、对抗性和鲁棒性：对抗性攻击和防御的最新进展10、实验设计和数据分析方法：实验设计原则，A/B测试，交叉验证等。

11、相关工具和库的使用：TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, keras等。

《机器学习》教学大纲一、课程概述《机器学习》是一门介绍机器学习基本原理、方法及应用技术的课程。

本课程将涵盖各种经典的机器学习算法，如分类、聚类、回归、深度学习等，并介绍其在数据挖掘、图像处理、自然语言处理等领域的应用。

通过本课程的学习，学生将掌握机器学习的基础理论和实践技能，为后续的实践项目和学术研究打下坚实的基础。