2/p23_1.jpg) ## Android学习指南 ## 学习目的决定学习方法 ## 学习目的 了解Android这一技术领域，为进一步系统学习其他计算机科学技术打好基础 找到一份Android实习或工作机会 3 出于某种特定的目的，满足某些特定的需求，需要开发特定的Android应用 ## 学习方法 重点关注技术背后所关联的计算机科学与技术理论。 重点关注业界在这块的人才需求，为面试预作准备。

聚类的评价指标 ### 1. 无监督学习方法概述 ## 监督学习和无监督学习的区别 ## 监督学习 在一个典型的监督学习中，训练集有标签y，我们的目标是找到能够区分正样本和负样本的决策边界，需要据此拟合一个假设函数。 ## 无监督学习 与此不同的是，在无监督学习中，我们的数据没有附带任何标签y，无监督学习主要分为聚类、降维、关联规则、推荐系统等方面。 ### 1. 无监督学习方法概述 ## 主要的无监督学习方法 主要的无监督学习方法 ✓ 聚类（Clustering） ✓ 如何将教室里的学生按爱好、身高划分为5类？ ✓ 降维（Dimensionality Reduction） ✓ 如何将原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中？ ✓ 关联规则（Association Rules） 很多买尿布的男顾客，同时买了啤酒，可以从中找出什么规律来提高超市销售额？ ✓ 推荐系统（Recommender systems） 推荐什么商品呢？ ### 1. 无监督学习方法概述 ## 聚类 主要算法 K-means、密度聚类、层次聚类 主要应用 市场细分、文档聚类、图像分割、图像压缩、聚类分析、特征学习或者词典学习、确定犯罪易发地区、保险欺诈检测、公共交通数据分析、IT资产集群、客户细分、识别癌症数据、搜索引擎应用、医疗应用、药物活性预测…… ### 1. 无监督学习方法概述 ## 聚类案例 ### 1. 医疗

## 机器学习-集成学习 黄海广 副教授 2022年12月 ## 本章目录 01 集成学习方法概述 02 AdaBoost和GBDT算法 03 XGBoost 04 LightGBM ### 1. 集成学习方法概述 01 集成学习方法概述 02 AdaBoost和GBDT算法 03 XGBoost 04 LightGBM ## 集成学习 ## Bagging 从 s/a/3/b/e/a3be2cf0225d91ae47bbea4a4089f601/p9_1.jpg) Bootstrapping ### 2. AdaBoost和GBDT算法 01 集成学习方法概述 02 AdaBoost和GBDT算法 03 XGBoost 04 LightGBM ## AdaBoost算法 AdaBoost（Adaptive Boosting，自适应增强），其 T(x;\theta_{m})) $ (d)更新 $ f_{m}(x)=f_{m-1}(x)+\sigma_{m}T(x;\theta_{m}) $ ### 3. XGBoost 01 集成学习方法概述 02 AdaBoost和GBDT算法 03 XGBoost 04 LightGBM ### 3. XGBoost XGBoost 是大规模并行 boosting tree 的工具，它是目前最快最好的开源

b569e6d1729c2/p6_1.jpg) $$ P(Y|X)=\frac{P(X,Y)}{P(X)}=\frac{P(X|Y)P(Y)}{P(X)} $$ 朴素贝叶斯法是典型的生成学习方法。生成方法由训练数据学习联合概率分布 $ P(X,Y) $ ，然后求得后验概率分布 $ P(Y|X) $ 。 具体来说，利用训练数据学习 $ P(X|Y) $ 和 $ P(Y) $ 的估计，得到联合概率分布： ### 2. 朴素贝叶斯原理 01 贝叶斯方法 ## 02 朴素贝叶斯原理 03 朴素贝叶斯案例 04 朴素贝叶斯代码实现 ### 2. 朴素贝叶斯原理 ## 判别模型和生成模型 监督学习方法又分 生成方法（Generative approach）和判别方法（Discriminative approach）所学到的模型分别称为 生成模型（Generative Model）和判别模型（Discriminative $| |线性回归、逻辑回归、感知机、决策树、支持向量机......|朴素贝叶斯、HMM、深度信念网络(DBN)......| ### 2. 朴素贝叶斯原理 ### 1. 朴素贝叶斯法是典型的生成学习方法。 生成方法由训练数据学习联合概率分布 $ P(X,Y) $ ，然后求得后验概率分布 $ P(Y|X) $ 。具体来说，利用训练数据学习 $ P(X|Y) $ 和 $ P(Y) $ 的估计，得到联合概率分布：

（一）人工智能的热潮 （二）生成式模型的积累 （三）神经网络的深化 （四）对抗思想的成功 ## 概念简介 ## 提出背景 ### 2. GAN的理论与实现模型 GAN的基本原理 GAN的学习方法 GAN的衍生模型 ### 2. GAN的理论与实现模型 GAN 的核心思想来源于博弈论的纳什均衡。 它设定参与游戏双方分别为一个生成器 (Generator) 和一个判别器 (Di [Image](/uploads/documents/7/4/a/2/74a24b4f1ce7a8c75d8ac2f1ae224585/p14_1.jpg) 添加噪音 ### 2. GAN的理论与实现模型 ## GAN的学习方法 首先, 在给定生成器 G 的情况下, 我们考虑最优化判别器 D. $$ \begin{aligned}Obj^{D}(\theta_{D},\theta_{G})=-\frac{1}{2}\mathrm{E}_{x\sim p_{z}(z)}[\log(1-D(G(z)))]\}\ $ 5)\end{aligned} $$ $$ -m\log(y)-n\log(1-y) $$ ### 2. GAN的理论与实现模型 ## GAN的学习方法 总之, 对于 GAN 的学习过程, 我们需要训练模型 D 来最大化判别数据来源于真实数据或者伪数据分布 $ G(z) $ 的准确率, 同时, 我们需要训练模型 G 来最小化 $ \log(1

b787/p6_1.jpg) 李航, 现任字节跳动科技有限公司人工智能实验室总监, 北京大学、南京大学客座教授, IEEE 会士, ACM 杰出科学家, CCF 高级会员。 代表作: 《统计学习方法》  周志华，南京大学计算机科学与 强化学习（Reinforcement Learning） ✓ 用于描述和解决智能体（agent）在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题。 ## 机器学习的概念 ✓ 机器学习方法 ✓ 模型 ✓ 损失函数 ✓ 优化算法 ✓ 模型评估指标 ## 机器学习的概念-模型 机器学习首先要考虑使用什么样的模型。 模型的类别，大致有两种：一是概率模型(Probabilistic Ng. Machine Learning[EB/OL]. StanfordUniversity,2014.https://www.coursera.org/course/ml [2] 李航. 统计学习方法[M]. 北京: 清华大学出版社, 2019. [3] 周志华. 机器学习[M]. 北京: 清华大学出版社, 2016. [4] Hastie T., Tibshirani R., Friedman

数据分布的集合，数据越多越能清晰表达数据的分布 设计关键 1. 输入输出足够简单 2、输入能够清晰表达数据内容 ## 目标函数 学习的目标方向，不同的目标方向决定对数据特征的选择 ## 优化方法 模型的学习方法，一个好的学习方法可以事半功倍，加速模型的收敛 ## 评价方法 从业务视角对模型应用性能评价 设计关键 1. 准确衡量结果 2、多维度分析模型性能 ## 三、 设计：最小MVP深度学习框架的层次逻辑

如PCA）。 ### 3. 正则化 正则化(regularization)的技术，保留所有的特征，但是减少参数的大小（magnitude），它可以改善或者减少过拟合问题。 ### 4. 集成学习方法 集成学习是把多个模型集成在一起，来降低单一模型的过拟合风险。 ## 数据决定一切 , Portland, OR, 202-207, 1996. [7] 李航. 统计学习方法[M]. 北京: 清华大学出版社, 2019. [8] CHAWLA N V, BOWYER K W, HALL L O, et al. SMOTE: Synthetic Minority Over-sampling

如PCA）。 ### 3. 正则化 正则化(regularization)的技术，保留所有的特征，但是减少参数的大小（magnitude），它可以改善或者减少过拟合问题。 ### 4. 集成学习方法 集成学习是把多个模型集成在一起，来降低单一模型的过拟合风险。 ## 数据决定一切 ![Image](/uploads/documents/9/9/0/e/990e7845b4e774c84f Ng. Machine Learning[EB/OL]. StanfordUniversity,2014.https://www.coursera.org/course/ml [2] 李航. 统计学习方法[M]. 北京: 清华大学出版社, 2019. [3] 周志华. 机器学习[M]. 北京: 清华大学出版社, 2016. [4] WEINBERGER K. Distance metric learning

.叶节点 (leaf node) (代表分类后所获得的分类标记) - 决策树算法是一种归纳分类算法，它通过对训练集的学习，挖掘出有用的规则，用于对新数据进行预测。 ● 决策树算法属于监督学习方法。 ● 决策树归纳的基本算法是贪心算法，自顶向下来构建决策树。 ● 贪心算法：在每一步选择中都采取在当前状态下最好/优的选择。 ● 在决策树的生成过程中，分割方法即属性选择的度量是关键。 ### A, et al. Classification and regression trees[M]. New York: Chapman and Hall/CRC, 1984 [4] 李航. 统计学习方法[M]. 北京: 清华大学出版社, 2019. [5] 周志华. 机器学习[M]. 北京: 清华大学出版社, 2016. [6] Hastie T., Tibshirani R., Friedman