人工智能导论第五章机器学习目录CONTENCT机器学习概述机器学习算法分类机器学习常用算法深度学习原理及应用机器学习评估与优化方法机器学习实践案例分析01机器学习概述机器学习是一种从数据中自动学习并改进性能的算法和模型的技术它通过训练数据自动发现规律和模式，并应用于新数据以进行预测或决策机器学习是人工智能的一个分支，旨在使计算机具有类似于人类的学习能力机器学习的定义010203机器学习起源于20世纪50年代，当时科学家们开始研究如何让计算机从数据中学习在随后的几十年里，机器学习经历了多个发展阶段，包括符号学习、统计学习、神经网络等近年来，随着深度学习和大数据技术的兴起，机器学习取得了显著的进展，并在各个领域得到广泛应用机器学习的历史与发展机器学习的应用领域计算机视觉通过训练模型识别和理解图像和视频中的内容，应用于人脸识别、目标检测、图像分类等自然语言处理使计算机能够理解和生成人类语言，应用于机器翻译、情感分析、智能问答等语音识别和处理将人类语音转换为文本或命令，应用于语音助手、语音识别系统等推荐系统根据用户的历史行为和偏好，为用户推荐相关的产品或内容，应用于电商、音乐、视频等平台金融领域用于信用评分、股票预测、风险管理等，帮助金融机构做出更准确的决策。
医疗领域协助医生进行疾病诊断、治疗方案制定等，提高医疗服务的效率和质量02机器学习算法分类定义常见算法应用场景监督学习是一种机器学习算法，它从已标记的训练数据中学习，并尝试找到一个模型，该模型可以对新数据进行预测或分类线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等监督学习广泛应用于各种预测和分类问题，如股票价格预测、医疗诊断、图像识别等监督学习80%80%100%无监督学习无监督学习是一种机器学习算法，它从未标记的数据中学习，并尝试找到数据中的结构或模式聚类分析（如K-means）、降维技术（如主成分分析PCA）、关联规则学习等无监督学习常用于探索性数据分析、市场细分、社交网络分析等定义常见算法应用场景定义常见算法应用场景半监督学习半监督支持向量机、标签传播算法、生成模型等半监督学习适用于标记数据稀少或获取成本较高的情况，如自然语言处理、图像识别等领域半监督学习是一种机器学习算法，它同时使用标记和未标记的数据进行训练，以改进学习性能强化学习定义强化学习是一种机器学习算法，它通过与环境进行交互并根据结果调整其行为来学习强化学习的目标是最大化累积奖励常见算法Q-学习、策略梯度方法、深度强化学习（如DQN、AlphaGo）等。
应用场景强化学习被广泛应用于游戏AI、机器人控制、自动驾驶等领域03机器学习常用算法01020304原理应用场景优点缺点线性回归简单易懂，计算效率高，可解释性强预测连续型数值，如房价、销售额等通过最小化预测值与真实值之间的平方误差，来学习数据的线性关系对非线性关系的数据拟合效果较差原理应用场景优点缺点逻辑回归01020304通过sigmoid函数将线性回归的预测值映射到0,1区间，表示概率值，用于二分类问题广告点击率预测、信用卡欺诈检测等计算效率高，可解释性强，适用于大规模数据集容易欠拟合，对多分类问题处理不佳支持向量机通过寻找一个超平面，使得正负样本间隔最大化，用于分类和回归问题图像识别、文本分类、生物信息学等在高维空间中表现优异，对非线性问题有较好的处理能力对大规模数据集训练时间较长，模型可解释性相对较差原理应用场景优点缺点决策树通过递归地选择最优特征进行划分，构建一棵树状结构；随机森林则是构建多棵决策树，通过投票或平均进行预测原理信用评分、医疗诊断、推荐系统等应用场景易于理解和解释，能够处理非线性关系和特征交互作用优点容易过拟合，对噪声数据敏感，需要进行剪枝等优化操作缺点决策树与随机森林04深度学习原理及应用神经网络的基本单元，模拟生物神经元的结构和功能，接收输入信号并产生输出。
神经元模型输入信号通过神经元之间的连接权重进行传递和处理，最终得到输出结果前向传播根据输出结果与期望输出之间的误差，调整神经元之间的连接权重，使网络逐渐学习到正确的映射关系反向传播神经网络基本原理通过卷积核对输入数据进行特征提取，得到不同特征映射图卷积层池化层全连接层对特征映射图进行降维处理，提取主要特征并减少计算量将提取的特征映射到样本标记空间，实现分类或回归任务030201卷积神经网络（CNN）时间序列建模RNN适用于处理时间序列数据，如语音、文本等序列信号梯度消失与梯度爆炸问题RNN在训练过程中可能遇到梯度消失或梯度爆炸问题，需要通过一些技巧进行解决循环神经单元具有内部状态的神经单元，能够记忆历史信息并用于当前计算循环神经网络（RNN）对抗训练生成器和判别器通过对抗训练的方式不断优化自身性能，最终使得生成器能够生成与真实样本非常接近的假样本生成器与判别器GAN由生成器和判别器两部分组成，生成器负责生成假样本，判别器负责判断样本真伪应用领域GAN在图像生成、图像修复、超分辨率等领域有着广泛的应用生成对抗网络（GAN）05机器学习评估与优化方法准确率（Accuracy）精确率（Precision）召回率（Recall）F1分数（F1Score）模型评估指标分类问题中，模型预测正确的样本数占总样本数的比例。
正类预测为正类的样本数占所有预测为正类样本数的比例正类预测为正类的样本数占实际为正类样本数的比例精确率和召回率的调和平均数，用于综合评价模型性能过拟合与欠拟合问题过拟合（Overfitting）模型在训练集上表现很好，但在测试集上表现较差，因为模型过于复杂，学习了训练集中的噪声和异常点欠拟合（Underfitting）模型在训练集和测试集上表现都较差，因为模型过于简单，无法捕捉到数据中的复杂模式解决过拟合的方法增加训练数据、降低模型复杂度、使用正则化等解决欠拟合的方法增加模型复杂度、使用更强大的模型、增加特征等模型调优策略超参数调整（Hyperparameter通过调整模型的超参数，如学习率、正则化系数等，来优化模型性能交叉验证（Cross-Validatio将训练集划分为多个子集，多次训练和验证模型，以评估模型的泛化能力网格搜索（GridSearch）在指定的超参数范围内，穷举所有可能的超参数组合，寻找最优的超参数配置集成学习（EnsembleLearni通过结合多个模型的预测结果，来提高模型的性能和鲁棒性06机器学习实践案例分析通过训练模型识别图像中的不同类别，例如动物、植物、建筑等。
图像分类在图像中定位并识别特定目标的位置和类别，如人脸检测、车辆检测等目标检测利用生成模型生成与训练数据类似的新图像，如风格迁移、超分辨率重建等图像生成案例一：图像识别技术应用识别和分析文本中的情感倾向，如积极、消极或中立情感分析将一种自然语言文本自动翻译成另一种自然语言文本机器翻译根据用户提出的问题，在大量文本数据中查找相关信息并生成简洁明了的回答问答系统案例二：自然语言处理技术应用根据用户的历史行为和兴趣偏好，推荐符合其需求的产品或服务个性化推荐基于内容的相似度，推荐与用户过去喜欢的物品或服务相似的其他物品或服务内容推荐利用用户的行为数据和其他用户的行为数据进行比较，找出相似的用户群体，然后根据这些相似用户的行为推荐物品或服务给当前用户协同过滤案例三：推荐系统技术应用THANKYOU感谢聆听。