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利用ps做兼职的网站,官方网站建立,怎么做网站的,企业信息化系统包括哪些内容目录 机器学习——基本概念 数据 特色 模型 培训 测试 过拟合 欠拟合 为什么以及何时让机器学习#xff1f; 缺乏人类专业知识 动态场景 将专业知识转化为计算任务的困难 机器学习模型 任务#xff08;T#xff09; 经验#xff08;E#xff09; 性能…目录机器学习——基本概念数据特色模型培训测试过拟合欠拟合为什么以及何时让机器学习缺乏人类专业知识动态场景将专业知识转化为计算任务的困难机器学习模型任务T经验E性能P机器学习一、核心定义二、三大核心任务类型三、关键术语四、机器学习的工作流程五、应用场景机器学习——基本概念众所周知机器学习是人工智能的一个子集涉及训练计算机算法以自动学习数据中的模式和关系。以下是机器学习的一些基本概念——数据数据是机器学习的基础。没有数据算法就没有任何可学习的对象。数据可以有多种形式包括结构化数据如电子表格和数据库和非结构化数据如文本和图片。用于训练机器学习算法的数据质量和数量是对其性能产生重大影响的关键因素。特色在机器学习中特征是用来描述输入数据的变量或属性。目标是选择最相关且信息丰富的特征使算法能够做出准确的预测或决策。特征选择是机器学习过程中的关键步骤因为算法的性能高度依赖于所用特征的质量和相关性。模型机器学习模型是输入数据特征与输出预测或决策之间关系的数学表示。模型是基于训练数据集创建的然后用另一个验证数据集进行评估。目标是创建一个能够准确推广到新的、未被看见的数据的模型。培训训练是教导机器学习算法做出准确预测或决策的过程。这是通过为算法提供大量数据集使其能够从数据中的模式和关系中学习来实现的。在训练过程中算法会调整内部参数以最小化预测输出与实际输出之间的差异。测试测试是评估机器学习算法在一个其未曾见过的独立数据集上的性能的过程。目标是确定算法对新未见数据的推广能力。如果算法在测试数据集上表现良好则被视为成功的模型。过拟合当机器学习模型过于复杂且对训练数据过于贴合时就会发生过拟合。这可能导致模型过于专注于训练数据集导致新数据表现不佳。为防止过拟合使用验证数据集评估模型性能并采用正则化技术简化模型非常重要。欠拟合当机器学习模型过于简单无法捕捉数据中的模式和关系时就会发生欠拟合。这可能导致训练和测试数据集的性能不佳。为防止欠拟合我们可以采用多种技术如增加模型复杂度、收集更多数据、减少正则化和特征工程。需要注意的是防止欠拟合是在模型复杂度与可用数据量之间取得平衡。增加模型复杂度有助于防止欠拟合但如果数据不足以支持增加的复杂度可能会发生过拟合。因此监控模型性能并根据需要调整复杂度非常重要。为什么以及何时让机器学习我们已经讨论过机器学习的必要性但另一个问题是在哪些场景下我们必须进行机器学习在某些情况下我们需要机器高效且大规模地做出数据驱动决策。以下是一些让机器学习更有效的情形——缺乏人类专业知识我们最早需要机器学习并做出数据驱动决策的情景可以是缺乏人类专业知识的领域。例子可以是未知领域或空间行星的导航。动态场景有些场景是动态的也就是说它们会随着时间不断变化。对于这些场景和行为我们希望机器能够学习并做出数据驱动的决策。例如组织中的网络连接性和基础设施可用性。将专业知识转化为计算任务的困难人类可以在多个领域拥有专业知识;然而他们无法将这些专业知识转化为计算任务。在这种情况下我们需要机器学习。例子可以是语音识别、认知任务等领域。机器学习模型在讨论机器学习模型之前我们必须先了解Mitchell教授给出的机器学习正式定义 −如果一个计算机程序在T中任务由P测量中的表现随着经验E的提升则称该程序从某类任务T的经验E中学习并衡量性能P。上述定义基本上关注三个参数也是任何学习算法的主要组成部分即任务T、性能P和经验E。在此背景下我们可以简化定义为−机器学习是一个由学习算法组成的人工智能领域——提升他们的绩效P执行某个任务时 T随着时间推移经验E基于上述下图表示一个机器学习模型−现在让我们更详细地讨论它们——任务T从问题的角度我们可以将任务T定义为需要解决的现实世界问题。问题可以是寻找某个特定地点的最佳房价或者寻找最佳的营销策略等。另一方面如果谈到机器学习任务的定义不同因为传统编程方法难以解决基于机器学习的任务。当任务T基于进程且系统必须遵循以作数据点时称为基于机器学习的任务。基于机器学习的任务示例包括分类、回归、结构化注释、聚类、转录等。经验E顾名思义它是从提供给算法或模型的数据点中获得的知识。一旦数据集获得模型将迭代运行并学习某种内在模式。由此获得的学习称为经验E。以人类学习类比我们可以把这种情况看作是人类通过情境、关系等各种属性学习或获得一些经验。监督学习、无监督学习和强化学习都是学习或积累经验的一些方式。我们机器学习模型或算法获得的经验将用于解决任务T。性能P机器学习算法旨在执行任务并积累时间流逝的经验。判断机器学习算法是否符合预期的指标是其性能P。P基本上是一个定量指标用经验E告诉模型是如何执行任务T的。有许多指标有助于理解机器学习的性能比如准确率评分、F1分数、混淆矩阵、精度、召回率、灵敏度等。机器学习机器学习Machine Learning, ML是人工智能AI的核心分支它的核心思想是让计算机从数据中学习规律而无需被显式编程来完成特定任务。简单来说就是让机器像人一样 “举一反三”。一、核心定义机器学习是一门研究如何使计算机系统利用经验数据来改善自身性能的学科。其本质是通过算法从大量数据中挖掘特征、构建模型并利用模型对未知数据进行预测或决策。二、三大核心任务类型根据学习目标和数据类型的不同机器学习的任务主要分为三类监督学习Supervised Learning核心特点训练数据带有标签即输入数据对应明确的输出结果。目标让模型学习输入与输出之间的映射关系从而对新数据进行预测。典型场景分类任务预测离散的类别标签例如垃圾邮件识别是 / 否、图像识别猫 / 狗、疾病诊断患病 / 健康。回归任务预测连续的数值例如房价预测、气温预测、销售额预测。常见算法线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机SVM、神经网络。无监督学习Unsupervised Learning核心特点训练数据没有标签只有输入数据。目标让模型自动从数据中发现隐藏的结构、规律或聚类关系。典型场景聚类任务将相似的数据样本归为一类例如用户画像分类、商品推荐的用户分群、异常检测找出与大多数数据不同的异常点。降维任务在保留关键信息的前提下降低数据的维度例如主成分分析PCA用于数据可视化、减少计算量。常见算法K - 均值聚类K-Means、层次聚类、PCA、关联规则挖掘Apriori。强化学习Reinforcement Learning核心特点模型通过与环境交互来学习通过 “尝试 - 错误” 的方式获取最优策略。核心要素智能体Agent、环境Environment、动作Action、奖励Reward。智能体的目标是最大化累积奖励。典型场景游戏 AI如 AlphaGo 下围棋、游戏机器人通关、自动驾驶、机器人控制、推荐系统的策略优化。常见算法Q-Learning、深度强化学习DQN、策略梯度法。三、关键术语数据集Dataset用于训练和测试模型的原始数据集合通常分为训练集用于模型学习和测试集用于评估模型性能。特征Feature数据的属性或维度是模型输入的基本单位。例如预测房价时房屋面积、户型、地段都是特征。标签Label监督学习中与输入数据对应的 “标准答案”。例如垃圾邮件识别中“垃圾邮件” 或 “正常邮件” 就是标签。模型Model机器学习算法从数据中学习到的规律的数学表达用于对新数据进行预测。训练Training将训练数据输入算法让算法调整参数以拟合数据规律的过程。泛化能力Generalization Ability模型对从未见过的新数据的预测能力是衡量模型好坏的核心指标。泛化能力差的模型会出现过拟合在训练集上表现好在测试集上表现差。过拟合Overfitting与欠拟合Underfitting过拟合模型过于复杂学习了训练数据中的噪声和细节导致泛化能力下降。欠拟合模型过于简单无法捕捉数据中的规律在训练集和测试集上表现都很差。四、机器学习的工作流程数据收集获取与任务相关的原始数据如数据库、传感器数据、爬虫数据。数据预处理对原始数据进行清洗处理缺失值、异常值、特征选择挑选有用特征、特征转换如标准化、归一化这是机器学习中最关键的步骤之一。模型选择与训练根据任务类型选择合适的算法用训练集训练模型调整模型参数。模型评估用测试集评估模型性能常用指标包括分类任务的准确率、精确率、召回率回归任务的 ** 均方误差MSE** 等。模型优化通过调整参数、更换算法、增加数据量等方式提升模型性能解决过拟合 / 欠拟合问题。模型部署将训练好的模型应用到实际场景中对新数据进行预测或决策。五、应用场景机器学习已广泛应用于各个领域互联网推荐系统电商商品推荐、视频推荐、搜索引擎、广告投放、自然语言处理聊天机器人、机器翻译。医疗疾病诊断、医学影像分析CT/MRI 图像识别肿瘤、药物研发。工业设备故障预测、生产流程优化、质量检测机器视觉识别产品缺陷。交通自动驾驶、交通流量预测、智能导航。