《机器学习简介》课件.pptx

该【《机器学习简介》课件 】是由【1660287****】上传分享，文档一共【26】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【《机器学习简介》课件 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。机器学****简介contents目录机器学****的定义与分类机器学****的基本算法机器学****的应用场景机器学****的挑战与未来发展机器学****与人工智能的关系01机器学****的定义与分类机器学****是人工智能的一个子领域,它利用算法和模型使计算机系统能够从数据中“学****并进行自主决策。机器学****的目标是提高模型的预测准确性和泛化能力,使其能够处理未见过的数据并做出准确的决策。机器学****通过训练数据集来建立模型,并利用这些模型进行预测和分类等任务,而无需进行明确的编程。定义010203监督学****在监督学****中,我们有一个已标记的数据集,模型通过学****输入和输出之间的关系来预测新的、未见过的数据。例如,在图像分类任务中,模型会学****识别不同类别的图像特征。无监督学****在无监督学****中,我们没有已标记的数据集,模型通过学****数据的内在结构和关系来进行聚类或降维等任务。例如,在市场细分分析中,无监督学****可以用于识别具有相似特征的消费者群体。强化学****在强化学****中,模型通过与环境互动来学****如何做出最优决策。强化学****不同于监督学****和无监督学****因为它没有明确的正确答案或标签,而是通过试错来学****最佳策略。例如,强化学****在游戏和自动驾驶等领域有广泛应用。分类02机器学****的基本算法线性回归总结词线性回归是一种通过拟合数据点来预测连续值的算法。详细描述线性回归通过找到最佳拟合直线来预测一个因变量(目标变量)基于一个或多个自变量(特征)的值。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。总结词支持向量机是一种分类算法,它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。详细描述支持向量机使用核函数将输入数据映射到高维空间,然后在这个空间中找到最优超平面作为决策边界。它对于非线性问题也非常有效。支持向量机总结词决策树和随机森林都是监督学****算法,用于分类和回归任务。它们通过构建树状结构来做出预测。详细描述决策树通过递归地将数据集划分为更纯的子集来构建树结构。随机森林则是通过构建多个决策树并将它们的预测结果聚合来提高预测精度和稳定性。决策树与随机森林K-近邻算法K-近邻算法是一种基于实例的学****算法,它根据输入数据点的k个最近邻居的类别或值进行预测。总结词K-近邻算法通过计算输入数据点与训练集中每个数据点之间的距离,然后选择距离最近的k个数据点作为邻居。最后,它将输入数据点的类别或值分配为其邻居中最常见的类别或值。详细描述