机器学习：赋能人工智能的核心技术.pptx

机器学习：赋能人工智能的核心技术汇报人：PPT可修改2024-01-16

目录机器学习概述机器学习基本原理数据处理与特征工程常见机器学习算法介绍模型评估与优化策略实践案例分析与挑战探讨

机器学习概述01

0102定义机器学习是一种通过训练数据自动发现规律，并应用于新数据的算法和模型的技术。发展历程机器学习经历了从符号学习到统计学习再到深度学习的演变，不断推动着人工智能领域的发展。定义与发展历程

依赖于人工编写的规则和逻辑，难以实现复杂和多变的任务。通过训练数据自动学习规律和模式，能够处理大规模、高维度的数据，并具备自适应和泛化能力。传统编程方法机器学习与传统编程方法比较

应用领域及前景展望机器学习已广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统、智能交通等领域。应用领域随着数据量的不断增加和计算能力的提升，机器学习将在更多领域发挥巨大潜力，如医疗、金融、教育等。同时，深度学习、强化学习等新技术的发展将进一步推动机器学习的进步和应用。前景展望

机器学习基本原理02

原理监督学习是通过已有的训练数据集（即已知输入和对应的输出）来训练得到一个最优模型，再使用该模型对新的输入数据进行预测或分类的方法。算法常见的监督学习算法包括线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林和梯度提升树（GBDT）等。监督学习原理及算法

原理非监督学习是在没有已知输出标签的情况下，通过对输入数据进行分析和挖掘，发现数据中的内在结构和规律，从而实现数据的聚类、降维或异常检测等任务。算法常见的非监督学习算法包括K-均值聚类、层次聚类、主成分分析（PCA）、自编码器、DBSCAN等。非监督学习原理及算法

强化学习是通过智能体（Agent）与环境进行交互，根据环境反馈的奖励或惩罚信号，不断调整自身的行为策略，以最大化累积奖励的过程。强化学习旨在解决序列决策问题。原理常见的强化学习算法包括Q-learning、Sarsa、DeepQNetwork（DQN）、PolicyGradients、Actor-Critic方法等。算法强化学习原理及算法

数据处理与特征工程03

缺失值处理01对缺失数据进行填充、插值或删除等操作，以保证数据的完整性和一致性。02异常值检测与处理通过统计学方法或机器学习算法识别异常数据，并进行相应的处理，如替换、删除或保留等。03数据转换与标准化将数据转换为适合机器学习算法的格式，如数值型、类别型等，并进行标准化或归一化处理，以消除量纲和数量级的影响。数据清洗与预处理技术

特征提取通过变换原始特征，构造新的特征，以更好地表示数据的内在规律和结构。常见的特征提取方法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。特征选择从原始特征中选择出对模型训练有重要影响的特征，以降低模型复杂度、提高模型性能和可解释性。常见的特征选择方法包括过滤法、包装法和嵌入法等。特征构造根据领域知识和经验，手动构造新的特征，以捕捉数据的更多信息和模式。特征构造需要深入理解数据和业务背景，具备一定的创造性和实验性。特征提取与选择方法

主成分分析（PCA）通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示，可用于高维数据的降维，同时保留数据中的主要特征。线性判别分析（LDA）通过寻找最佳投影方向，使得同类样本尽可能接近，异类样本尽可能远离，从而实现数据的降维和分类。流形学习是一类借鉴了拓扑流形概念的降维方法，主要思想是将高维的数据映射到低维的流形上，从而发现数据的内在规律和结构。常见的流形学习方法包括等距映射（Isomap）、局部线性嵌入（LLE）等。数据降维技术

常见机器学习算法介绍04

线性回归与逻辑回归线性回归一种通过最小化预测值与实际值之间的平方误差来拟合数据的统计方法。它可以帮助我们理解自变量和因变量之间的关系，并用于预测和决策制定。逻辑回归虽然名为“回归”，但实际上是一种分类算法。它通过应用Sigmoid函数将线性回归的输出转换为介于0和1之间的概率，从而解决二分类问题。

SVM原理支持向量机是一种监督学习模型，用于数据分类和回归分析。它的基本模型是在特征空间上找到最佳的分离超平面，使得不同类别的数据点能够最大化地被分开。核函数SVM通过使用核函数，可以将输入空间中的非线性问题映射到高维特征空间，从而在高维空间中构造线性决策边界。支持向量机（SVM）

VS一种树形结构的分类器，通过递归地将数据集划分成若干个子集来构建决策边界。每个内部节点表示一个特征属性上的判断条件，每个分支代表一个可能的属性值，每个叶节点代表一个类别。随机森林通过集成学习的思想，将多个决策树组合起来，形成一个强分类器。随机森林中的每棵树都是在随机抽取的样本和随机选取的特征上构建的，这种随机性有助于提高模型的鲁棒性和准确性。决策树决策树与随机森林

一种模拟人脑神经元连