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机器学习原理及应用PPT课件(附教学大纲、习题及答案)
资料类别
   计算机课件
课程(专业)
  机器学习原理及应用
关键词
  机器学习原理及应用|神经网络
适用年级
  大学
身份要求
  普通会员
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文件格式

  ppt+word
文件大小
  20518K
发布时间
  2021-08-24 07:34:00
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发布人   kj008
 内容简介:     机器学习原理及应用 PPT课件
   1. 机器学习概述(2学时)
   了解机器学习的组成;了解不同划分标准下的机器学习算法;理解分类问题和回归问题;理解监督学习、半监督学习和无监督学习;了解生成模型和判别模型;了解模型评估方法;了解正则化处理;了解并使用Python的sklearn模块;
   2. 逻辑回归及最大熵模型(2学时)
   了解并掌握线性回归,包括一元线性回归和多元线性回归;理解广义线性回归,包括逻辑回归、多分类逻辑回归和交叉熵损失函数;理解最大熵模型;了解并掌握分类问题的评价指标;实现一个简单的逻辑回归案例;
   3. k-近邻算法(2学时)
   理解k-近邻算法的数学思想;掌握实现k-近邻算法所需要的一般手段,包括k值的选取、距离的度量和快速检索;实现简单的k-近邻算法,并自主对比不同参数下的表现;
   4. 决策树(2学时)
   理解决策树算法的思想;了解并掌握特征选取中的不同度量及数学含义,包括信息增益和信息增益比;了解并掌握决策树生成算法CART;理解决策树剪枝,包括预剪枝和后剪枝及之间的区别;实现简单的决策树算法完成分类问题;
   5. 朴素贝叶斯分类器(2学时)
   理解极大似然估计;理解并掌握朴素贝叶斯分类;了解拉普拉斯平滑;了解朴素贝叶斯分类器和极大似然估计之间的联系;实现简单的朴素贝叶斯分类器完成垃圾信息分类问题;
   6. 支持向量机(2学时)
   理解支持向量机的核心思想;理解最大间隔及超平面的数学定义;理解线性可分支持向量机的数学实现;理解线性支持向量机的数学实现;了解合页损失函数;理解并掌握核技巧解决线性不可分问题;了解并掌握SVM算法解决二分类问题和多分类问题;实现简单的SVM模型完成分类问题;
   7. 集成学习(4学时)
   理解回归问题中的偏差与方差;理解Bagging的思想和数学实现;了解随机森林与Bagging之间的区别;理解并掌握Boosting的思路和AdaBoost的算法实现;了解提升树及各自的特点,包括残差提升树、GBDT和XGBoost;了解Stacking;实现GBDT模型完成房价预测问题;
   8. EM算法及其应用(4学时)
   理解并掌握EM算法的算法流程;了解高斯混合模型,结合案例理解数学实现;了解并掌握隐马尔科夫模型,包括核心思想、观测概率的计算、估计隐马尔可夫模型的参数和隐变量序列预测;实现高斯混合模型完成分类问题;
   9.降维(4学时)
   了解降维的目的;理解主成分分析的数学实现;理解并掌握主成分分析算法的流程,实现鸢尾花数据降维;了解奇异值分解;了解并掌握奇异值分解的用途和几何解释;实现利用奇异值分解将图片压缩;
   10.聚类(2学时)
   了解聚类的目的;理解不同的距离度量;了解并掌握层次聚类的算法流程;理解并掌握K-Means聚类的算法流程;理解并掌握K-Medoids聚类的算法流程;理解并掌握DBSCAN的算法流程和含义;实现K-Means模型完成鸢尾花数据聚类;
   11.神经网络与深度学习(6学时)
   理解神经元模型和各种激活函数;掌握多层感知机的组成;理解损失函数的数学含义;了解并掌握反向传播算法,包括梯度下降法的算法流程及梯度消失问题的解决办法;理解卷积神经网络,包括卷积、池化和网络结构;理解循环神经网络,了解LSTM;理解生成对抗网络的组成和算法流程;了解图卷积神经网络的数学含义;实现卷积神经网络完成手写数字的识别;
   12. 实验(16学时)
   教学说明及教学基本要求见《机器学习》实验教学大纲。
  

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