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1、有监督的学习引言监督学习的基本概念监督学习的常见算法监督学习的评估指标监督学习的优化策略有监督学习的挑战与未来发展contents目录01引言123监督学习是一种机器学习的方法，通过已有的标记数据集进行学习，以便对新的未标记数据进行预测或分类。在监督学习中，我们通常有一个输入数据集和对应的输出数据集，输入数据集被称为特征，输出数据集被称为标签。通过训练模型，使其能够根据输入特征预测或分类输出标签，从而实现对新数据的预测或分类。什么是监督学习提高预测精度通过使用标记数据集进行训练，模型可以更好地理解数据，从而提高预测或分类的精度。可解释性由于监督学习通常使用已知的规则或逻辑进行训练，因此其结果更
2、容易被解释和理解。广泛应用监督学习在许多领域都有广泛的应用，如自然语言处理、图像识别、语音识别等。监督学习的重要性通过训练模型识别垃圾邮件的特征，实现对新邮件的分类和过滤。垃圾邮件过滤信贷风险评估推荐系统通过分析借款人的历史信用记录和其他相关信息，训练模型预测借款人的信贷风险。通过分析用户的历史行为和偏好，训练模型为用户推荐相关内容或产品。030201监督学习的应用场景02监督学习的基本概念在监督学习中，每个数据点都关联着一个标签，用于指示该数据点的类别或值。标签是已知的，用于指导学习过程。用于训练机器学习模型的已知标签的数据集。训练数据用于学习从输入到输出的映射关系。标签与训练数据训练数据标
3、签分类监督学习中的一种任务，旨在将输入数据分配给不同的类别。分类问题旨在预测离散的、不连续的目标变量。回归监督学习中的另一种任务，旨在预测连续的目标变量。回归问题关注的是找到输入与输出之间的映射关系。分类与回归过拟合当模型在训练数据上表现良好，但在测试数据上表现较差时，就出现了过拟合。这通常是由于模型过于复杂，导致对训练数据的过度拟合，而无法泛化到新数据。欠拟合当模型在训练数据上和测试数据上都表现较差时，就出现了欠拟合。这通常是由于模型过于简单，无法捕捉到数据中的复杂模式和关系。过拟合与欠拟合03监督学习的常见算法线性回归是一种通过拟合数据点来预测连续值的监督学习算法。总结词线性回归通过找到最
4、佳拟合直线来预测一个因变量（目标变量）的值，基于一个或多个自变量（特征）。它使用最小二乘法来最小化预测值与实际值之间的平方误差，并输出一个数学模型，可以用来预测未来的数据点。详细描述线性回归支持向量机是一种分类算法，用于将数据点划分为两个或多个类别。总结词支持向量机通过找到能够将不同类别的数据点最大化分隔的决策边界来实现分类。它使用核函数将输入空间映射到更高维度的特征空间，以找到最佳的决策边界。支持向量机具有较好的泛化能力，对噪声和异常值具有较强的鲁棒性。详细描述支持向量机总结词决策树是一种监督学习算法，用于分类和回归任务。详细描述决策树通过递归地将数据集划分为更小的子集来建立树状结构。每个内
5、部节点表示一个特征上的判断条件，每个分支代表一个判断结果，每个叶子节点表示一个类别或回归值。决策树易于理解和解释，但可能会过拟合训练数据。决策树K最近邻算法K最近邻算法是一种基于实例的学习算法，通过将新的数据点分配给最近的训练数据点的类别来实现分类。总结词K最近邻算法通过计算新数据点与训练数据点之间的距离，选择距离最近的K个训练数据点，并根据这些点的类别进行多数投票或加权投票来进行分类。K最近邻算法简单且易于实现，但计算复杂度较高。详细描述VS神经网络是一种模拟人脑神经元网络的机器学习算法，通过训练来识别模式和进行分类或回归。详细描述神经网络由多个神经元组成，每个神经元接收输入信号并输出一个激
6、活值。神经元之间的连接具有不同的权重，通过反向传播算法不断调整权重以最小化预测误差。神经网络具有较强的表示能力和泛化能力，尤其适用于处理复杂和非线性的问题。总结词神经网络04监督学习的评估指标准确率总结词准确率是最基本的分类评估指标，表示模型预测正确的样本数占总样本数的比例。详细描述准确率是指模型预测正确的样本数占总样本数的比例，计算公式为：准确率=(正确预测的正样本数+正确预测的负样本数)/总样本数。准确率越高，模型的分类性能越好。精确率与召回率是二分类评估的重要指标，精确率表示模型预测为正样本的样本中实际为正样本的比例，召回率表示实际为正样本的样本中被模型预测为正样本的比例。精确率是指模型
7、预测为正样本的样本中实际为正样本的比例，计算公式为：精确率=正确预测为正样本数/预测为正样本数。召回率是指实际为正样本的样本中被模型预测为正样本的比例，计算公式为：召回率=正确预测为正样本数/实际为正样本数。精确率和召回率越高，模型的分类性能越好。总结词详细描述精确率与召回率总结词F1分数是精确率与召回率的调和平均数，用于综合评估模型的分类性能。详细描述F1分数是精确率与召回率的调和平均数，计算公式为：F1分数=2*(精确率*召回率)/(精确率+召回率)。F1分数越高，模型的分类性能越好。F1分数总结词ROC曲线和AUC是评估模型分类性能的重要指标，用于衡量模型在不同阈值下的性能表现。要点一要
8、点二详细描述ROC曲线是以假正率（FalsePositiveRate）为横轴，真正率（TruePositiveRate）为纵轴绘制的曲线，用于展示模型在不同阈值下的性能表现。AUC是ROC曲线下的面积，表示模型分类性能的综合评价指标。AUC越接近1，模型的分类性能越好。ROC曲线与AUC05监督学习的优化策略 正则化正则化是一种通过添加额外的约束条件来防止过拟合的技术。L1正则化（Lasso回归）和L2正则化（Ridge回归）是最常见的两种形式，它们通过在损失函数中添加权重向量的范数来惩罚模型的复杂度。正则化的好处是可以提高模型的泛化能力，减少过拟合的风险。集成学习01集成学习是一种通过构建多
9、个模型并将它们的预测结果结合起来以提高预测性能的方法。02常见的集成学习算法包括Bagging和Boosting。03Bagging通过从数据集中有放回地随机抽样来创建多个子数据集，并训练多个基模型，然后对所有模型的预测结果进行平均或投票。04Boosting是一种迭代算法，它通过训练一系列基模型并对它们的预测结果进行加权平均来提高性能。特征选择是一种通过选择与目标变量最相关的特征来降低特征空间维度的技术。降维的好处是可以减少计算复杂度、提高模型的泛化能力，并更好地理解数据的内在结构。常见的特征选择方法包括基于统计的方法、基于模型的方法和过滤式方法。降维是将高维数据投影到低维空间中的一种技术，
10、常见的降维方法包括主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）。特征选择与降维01超参数的选择对模型的性能有很大的影响，因此需要进行仔细调整。常见的超参数包括学习率、批大小、正则化强度等。超参数调整可以通过网格搜索、随机搜索或贝叶斯优化等方法进行。超参数是在训练模型之前需要预先设定的参数，它们不能通过训练过程中优化算法的迭代来调整。020304超参数调整06有监督学习的挑战与未来发展特征不平衡某些特征在数据集中分布不均，可能导致模型对某些特征的过度依赖或忽视。处理方法采用过采样少数类、欠采样多数类、生成合成样本等方法调整数据集的平衡。类别不平衡当数据集中某一类别的样本数量远大于其他类别时，分类
11、器容易偏向多数类别，导致少数类别的样本被误分类。数据不平衡问题03特征降维降低特征的维度，减少计算复杂度和过拟合的风险。01特征选择选择与目标变量高度相关的特征，去除冗余和无关的特征，提高模型的泛化能力。02特征转换对特征进行变换或组合，以发现隐藏的模式和关系。特征工程的重要性可解释性模型应能够提供对预测结果的合理解释，帮助用户理解模型的工作原理。透明度模型应能够公开其内部结构和参数，以便用户可以验证和审计模型。可解释性与透明度深度学习在监督学习中的应用深度神经网络通过多层神经元网络，深度学习能够自动提取数据的特征表示，提高分类和预测的准确性。卷积神经网络（CNN）适用于图像识别和分类任务，能够识别图像中的局部特征。循环神经网络（RNN）适用于序列数据，如文本和语音，能够捕捉序列间的依赖关系。自编码器（Autoencoder）用于数据降维和特征提取，有助于减少数据集的大小和维度。感谢观看THANKS
