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《机器学习》PPT课件(2)创作者：XX时间：2024年X月

目录第1章机器学习概述

第2章数据预处理

第3章监督学习

第4章无监督学习

第5章深度学习

第6章模型评估与调参

第7章模型部署与应用

第8章总结与展望

第9章结语

01第1章机器学习概述

什么是机器学习？机器学习是一种人工智能的分支，通过算法让计算机系统从数据中学习规律，并利用学习到的规律做出预测或决策。在当今社会，机器学习技术已经广泛应用于各个领域，如医疗保健、金融、交通等。

机器学习的应用领域风险评估、欺诈检测、股市预测金融领域疾病诊断、基因组学研究、医疗影像分析医疗健康领域预测维护、质量控制、智能制造工业制造领域

无监督学习聚类算法

关联规则

主成分分析半监督学习标签传播算法

半监督SVM

图半监督学习强化学习Q学习

策略梯度方法

深度强化学习机器学习算法监督学习逻辑回归

决策树

支持向量机

机器学习的奠基期1950s年代0103深度学习的兴起2010s年代02机器学习的发展期1980s年代

机器学习的未来发展自适应控制、智能游戏增强学习知识迁移、领域自适应迁移学习数据隐私保护、分布式学习联邦学习快速学习、参数优化元学习

02第二章数据预处理

数据清洗数据清洗是数据预处理的重要步骤之一，包括缺失值处理、异常值处理和数据转换。缺失值处理可以通过填充、删除或插值等方式进行。异常值处理则是识别和处理数据中不符合正常规律的异常数据。数据转换则是将数据进行规范化处理，以便后续的特征工程步骤.

特征工程挑选对目标变量有显著影响的特征特征选择从原始数据中提取出新的特征特征提取通过组合、转换等方式构建新的特征特征构建

数据集划分数据集划分是机器学习中必不可少的步骤，主要包括训练集、验证集和测试集。训练集用于模型训练，验证集用于调参和模型选择，测试集用于评估模型性能。合理划分数据集可以有效避免过拟合和欠拟合问题。

标准化对数据进行零均值化处理，使其符合正态分布非线性转换对数据进行非线性变换，如对数变换、幂转换等数据标准化归一化将数据缩放到[0,1]范围内

总结数据预处理是机器学习流程中至关重要的一环，通过数据清洗、特征工程、数据集划分和数据标准化等步骤，可以为模型的训练和预测提供高质量的数据基础。各个步骤的合理操作可以有效提升模型的性能和泛化能力。

03第三章监督学习

线性回归线性回归是一种基本的监督学习方法，通过构建线性模型来预测连续型变量。损失函数衡量模型预测值与实际值之间的差距，梯度下降法用于求解最优参数。

线性回归线性关系模型原理简介最小化误差损失函数参数更新梯度下降法

逻辑回归逻辑回归是一种分类算法，用于预测二分类问题。模型原理基于逻辑函数，损失函数通常是对数似然损失，正则化有助于防止过拟合。

逻辑回归逻辑函数模型原理对数似然损失函数防止过拟合正则化

支持向量机支持向量机是一种强大的分类算法，线性SVM处理线性可分问题，非线性SVM通过核函数处理非线性问题。核函数能将低维数据映射到高维空间。

支持向量机线性可分问题线性SVM核函数处理非线性SVM数据映射核函数

决策树决策树是一种直观的分类算法，通过特征选择和剪枝来构建树状结构。基本概念包括根节点、内部节点和叶子节点。

决策树树状结构基本概念信息增益特征选择防止过拟合剪枝

04第四章无监督学习

K均值聚类聚类中心初始化，样本分配，聚类中心更新，重复迭代算法原理通过交叉验证或肘部法则确定最佳K值K值选择聚类中心不再改变或达到指定迭代次数收敛条件

从单个样本开始，逐渐聚类成更大的组自底向上聚类0103定义样本之间的相似度或距离，如欧氏距离、曼哈顿距离距离度量02从整体向下递归分解，直到每个样本单独为一类自顶向下聚类

主成分分析主成分分析是一种常用的降维技术，通过提取数据中的主要特征来减少数据维度。它不仅可以用于数据压缩，还可以进行数据可视化和特征提取。

FP-Growth算法利用FP树结构来高效发现频繁模式

避免产生候选集，加快挖掘速度关联规则评价方法支持度、置信度、提升度等指标用于评价挖掘结果

提高规则质量和关联性关联规则挖掘Apriori算法通过挖掘频繁项集来发现关联规则

基于先验知识和逐层筛选频繁项集

总结通过数据自动发现模式和关系，不需要标记的训练数据无监督学习在聚类、降维、关联规则挖掘等领域有着重要作用应用广泛了解数据本身的结构和特征，发现数据内在规律学习无监督

05第五章深度学习

描述感知机的结构特点感知机结构0103介绍感知机的训练方法感知机训练方法02解释感知机工作原理感知机原理

反向传播解释反向传播算法的作用

探讨反向传播在神经网络中的重要性激活函数介绍激活函数的种类

分析不同激活函数的