机器学习理论知识 机器学习基础入门教程 1-1.机器学习简介-上课版part1（共31页）.pptx

完整全套资源下载地址：https://download.csdn.net/download/qq_27595745/66030967 【完整课表】 1-1.机器学习简介-上课版part1（共31页）.ppt 1-2 机器学习简介-上课版part2（共55页）.ppt 2. 概念学习 分类（共27页）.ppt 3 决策树（共44页）.ppt 4-1 贝叶斯学习（共18页）.ppt 5. 神经网络（共42页）.ppt 6 支持向量机（共29页）.ppt 7. 基于实例的学习-k近邻（共17页）.ppt 8-1 模式选择和评估（共30页）.pdf 8-2 模式选择和评估（共14页）.ppt 9. 计算学习理论（共26页）.ppt 10 聚类分析（共74页）.ppt 12 特征选择（共36页）.ppt 13 Sparse-SDM10（共133页）.pdf 14 机器学习总结（共25页）.ppt 15 Overview of ensemble（共31页）.ppt 【机器学习理论知识】 机器学习是一门涵盖了多种算法和技术的学科，旨在让计算机通过经验学习，无需显式编程即可改善其性能。本教程作为机器学习的基础入门，旨在引导初学者进入这一领域，并激发对机器学习的兴趣。 【课程介绍】 1. 机器学习简介 在21世纪初，科学和技术的快速发展推动了对新挑战的探索，其中机器学习扮演了重要角色。传统的学科如物理学已经相对成熟，而计算机的普及为解决新问题提供了平台。机器学习作为人工智能的一部分，是当前计算机科学中最引人入胜的挑战之一，它涉及到理解大脑、创造智能机器以及从大量数据中发现新知识。 【学习机器学习的原因】 2. 工程性更好的计算系统 机器学习能够构建那些手动构建过于困难或成本高昂的系统，这些系统需要针对特定任务进行精细的技能或知识调整。此外，机器学习可使系统自动适应并个性化服务，如个性化的新闻过滤和定制教学。 3. 数据挖掘与知识发现 从大数据中挖掘新知识是机器学习的重要应用，如市场篮子分析（如尿布和啤酒之间的关联）和社会网络分析（如影响力计算和社团发现），这为商业决策提供有力支持。 4. 认知科学研究 通过研究机器学习，我们可以更深入地理解人类和其他生物的学习过程。例如，Hebbian神经学习理论提出，重复的心理活动模式会构建神经结构，符合实践的幂定律，即随着练习次数的增加，性能提升的速率呈幂次增长。 5. 技术条件成熟 现在有许多基础且高效的算法，大量的在线数据和强大的计算资源，为机器学习的广泛应用提供了坚实基础。 【相关学科】 6. 相关学科包括人工智能、数据挖掘、概率统计、信息论、数值优化、计算复杂性理论、适应性控制理论、心理学（发展与认知）、神经生物学、语言学和哲学等，它们共同支撑着机器学习理论体系的构建。 【课程目标】 7. 本课程的目标不仅是让学员对机器学习产生热情，了解基本方法，还鼓励学员深入研究，撰写相关的研究论文，成为机器学习领域的专家。课程内容涵盖分类、决策树、贝叶斯学习、神经网络、支持向量机、k近邻、模式选择与评估、计算学习理论、聚类分析、特征选择等多个关键主题，旨在全面而系统地介绍机器学习的核心概念和技术。 通过这个系列的教程，学员将逐步掌握机器学习的基本原理，了解各种算法的实现和应用场景，为进一步深入学习打下坚实的基础。同时，也会启发学员思考如何将机器学习应用于实际问题，解决现实世界中的挑战。