機器學習實戰課件-Python實現CATALOGUE目錄機器學習概述Python語言基礎機器學習常用算法數據預處理與特征工程模型評估與優化實戰案例：Python實現機器學習項目機器學習概述0103機器學習的核心是“學習”，即通過對知識庫的不斷學習和更新，提高模型的性能和準確性。01機器學習是一種通過訓練數據自動發現規律，并應用于新數據的算法和模型。02機器學習是人工智能的一個分支，旨在讓計算機具有類似于人類的學習能力。機器學習的定義監督學習無監督學習半監督學習強化學習機器學習的分類通過已知輸入和輸出數據進行訓練，以預測新數據的輸出。結合監督學習和無監督學習的優點，利用部分有標簽數據和大量無標簽數據進行訓練。通過對無標簽數據進行學習，發現數據中的內在結構和規律。通過智能體與環境進行交互，并根據環境反饋調整行為策略，以達到最優目標。感知機算法的提出，奠定了機器學習的基礎。1950年代決策樹、K近鄰等算法的涌現，推動了機器學習的快速發展。1980年代支持向量機（SVM）的提出，在分類和回歸問題上取得了顯著成果。1990年代深度學習技術的崛起，以神經網絡為基礎的模型在圖像、語音、自然語言處理等領域取得了突破性進展。2000年代至今機器學習的發展歷程Python語言基礎02Python是一種解釋型、面向對象、動態數據類型的高級程序設計語言。Python語法簡潔清晰，易讀性強，讓開發者可以用更少的代碼表達想法。Python擁有豐富和強大的庫，常被昵稱為“膠水語言”，能夠把用其他語言制作的各種模塊（尤其是C/C）很輕松地聯結在一起。Python語言簡介Python數據類型與運算符01Python中的基本數據類型包括：數字（整數、浮點數）、字符串、布爾值等。02Python支持多種運算符，如算術運算符、比較運算符、邏輯運算符等。Python中的變量不需要聲明，可以直接賦值，且變量類型可以隨時改變。03010203Python中的控制流語句包括條件語句（if-elif-else）、循環語句（for、while）等。通過控制流語句，可以實現程序的分支和循環邏輯，控制程序的執行流程。Python中的縮進非常重要，用于表示代碼塊的層次結構。Python控制流語句123Python中可以使用def關鍵字定義函數，實現代碼的重用和模塊化。函數可以接收參數，并返回結果，使得代碼更加靈活和可維護。Python中的模塊是一個包含Python定義和語句的文件，通過導入模塊可以使用模塊中定義的函數、類和變量等。Python函數與模塊機器學習常用算法03通過最小化預測值與真實值之間的均方誤差，求解最優的模型參數。原理數據預處理、構建模型、訓練模型、評估模型。實現步驟簡單易懂，計算量小，可解釋性強。優點對非線性關系建模效果較差，對異常值和離群點敏感。缺點線性回歸算法通過sigmoid函數將線性回歸的預測值映射到[0,1]區間，表示樣本屬于正類的概率。原理實現步驟優點缺點數據預處理、構建模型、訓練模型、評估模型。適用于二分類問題，計算量相對較小，可解釋性強。對多分類問題處理不佳，容易欠擬合，對特征相關性敏感。邏輯回歸算法原理通過遞歸地選擇最優特征進行劃分，構建一棵樹狀結構的分類器。實現步驟特征選擇、決策樹生成、決策樹剪枝。優點易于理解和解釋，能夠處理非線性關系，對特征缺失不敏感。缺點容易過擬合，對連續特征處理不佳，對樣本不均衡問題敏感。決策樹算法1原理通過集成學習的思想，構建多個決策樹并結合它們的預測結果進行分類或回歸。實現步驟構建決策樹、隨機選擇特征、結合多個決策樹的預測結果。優點具有較高的預測精度和穩定性，能夠處理高維特征和大量數據。缺點計算量較大，對噪聲和異常值較為敏感。隨機森林算法原理數據預處理、選擇核函數、訓練模型、評估模型。實現步驟優點缺點01020403對大規模數據集訓練時間較長，對參數和核函數選擇敏感。通過尋找一個超平面使得正負樣本間隔最大化進行分類。適用于高維特征和非線性關系建模，具有較好的泛化能力。支持向量機算法數據預處理與特征工程04缺失值處理刪除、填充（均值、中位數、眾數、插值等）異常值處理刪除、替換、分箱等數據類型轉換連續型數據離散化、類別型數據編碼（獨熱編碼、標簽編碼等）文本數據清洗去除停用詞、詞干提取、詞性還原等數據清洗與轉換過濾法（卡方檢驗、互信息法等）、嵌入法（L1正則化、隨機森林等）、包裝法（遞歸特征消除等）特征選擇方法主成分分析（PCA）、線性判別分析（LDA）、局部線性嵌入（LLE）等降維方法基于模型的特征重要性排序、PermutationImportance等特征重要性評估特征選擇與降維特征提取文本特征提?。═F-IDF、Word2Vec等）、圖像特征提?。–NN、SIFT等）自動特征構造使用遺傳算法、模擬退火等優化算法自動搜索和構造有效特征特征構造基于領域知識構造新特征、特征交叉與組合等特征構造與提取將數據轉換為均值為0，標準差為1的分布，常用方法如Z-Score標準化標準化通過對數函數進行數據變換，以穩定方差或使數據更接近正態分布對數變換將數據縮放到[0,1]或[-1,1]的范圍內，常用方法如Min-Max歸一化歸一化通過參數化的方法實現數據分布的變換，使得變換后的數據更接近正態分布Box-Cox變換01030204數據標準化與歸一化模型評估與優化050102準確率（Accurac…分類問題中最常用的評估指標，表示模型預測正確的樣本占總樣本的比例。精確率（Precisi…針對某一類別，模型預測為正且實際為正的樣本占模型預測為正的樣本的比例。召回率（Recall）針對某一類別，模型預測為正且實際為正的樣本占實際為正的樣本的比例。F1值（F1Scor…精確率和召回率的調和平均值，用于綜合評估模型的性能。AUC（AreaUn…ROC曲線下的面積，用于評估模型在不同閾值下的性能表現。030405模型評估指標留出法（Hold-out）將數據集劃分為訓練集和測試集，用訓練集訓練模型，用測試集評估模型性能。交叉驗證（CrossValidation）將數據集劃分為k個子集，每次使用k-1個子集作為訓練集，剩余的一個子集作為測試集，重復k次取平均值作為評估結果。自助法（Bootstrapping）通過有放回抽樣生成多個訓練集和測試集，分別用于訓練模型和評估模型性能。模型選擇策略超參數調整與優化利用貝葉斯定理和先驗知識來指導超參數的搜索過程，提高搜索效率。貝葉斯優化（BayesianOptimizatio…通過遍歷所有可能的超參數組合來尋找最優的超參數配置。網格搜索（GridSearch）在超參數空間中隨機采樣一定數量的點進行評估，以尋找較優的超參數配置。隨機搜索（RandomSearch）Bagging通過自助采樣生成多個基模型，然后將它們的預測結果進行平均或投票來得到最終的預測結果。Boosting通過迭代地訓練基模型，每次根據前一個基模型的錯誤率來調整樣本權重，使得后續基模型能夠更關注于之前錯誤分類的樣本。Stacking將多個基模型的預測結果作為輸入特征，再訓練一個元模型來進行最終的預測。模型融合與集成學習實戰案例：Python實現機器學習項目06模型評估使用均方誤差等指標評估模型的預測性能。模型訓練使用線性回歸、決策樹回歸等模型進行訓練。特征選擇選擇與房價相關的特征，如房屋面積、房間數、建造年份等。數據收集收集房屋價格、房屋面積、地理位置等相關數據。數據預處理對數據進行清洗、轉換和標準化等處理。案例一：房價預測模型文本預處理對文本進行分詞、去除停用詞、詞干提取等處理。數據收集收集文本數據和對應的標簽，如新聞文章、電影評論等。特征提取使用詞袋模型、TF-IDF等方法提取文本特征。模型評估使用準確率、召回率等指標評估模型的分類性能。模型訓練使用樸素貝葉斯、邏輯回歸等模型進行訓練。案例二：文本分類模型收集圖像數據和對應的標簽，如手寫數字、人臉圖像等。數據收集使用準確率等指標評估模型的識別性能。模型評估對圖像進行縮放、歸一化等處理。圖像預處理使用卷積神經網絡等方法提取圖像特征。特征提取使用深度學習模型進行訓練，如卷積神經網絡（CNN）。模型訓練0