一文读懂机器学习—多媒体竞赛ppt课件.pptx
一文读懂机器学习,汇报人:,主要内容,Main Contents,1,2,3,机器学习概述,机器学习的方法,4,机器学习的应用,未来发展前景,机器学习概述,机器学习的定义,机器学习概述,机器学习的方法,机器学习的应用,未来发展前景,1,机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。广义定义:“是一种能够赋予机器学习的能力以此让它完成直接编程无法完成的功能的方法。但从实践的意义上来说,机器学习是一种通过利用数据,训练出模型,然后使用模型预测的一种方法” 。,机器学习的定义,机器学习概述,机器学习的方法,机器学习的应用,未来发展前景,1,线性回归,新井预测,机器学习与人类思考对比,机器学习概述,机器学习的方法,机器学习的应用,未来发展前景,1,机器学习的范围,模式识别,数据挖掘,统计学习,自然语言处理,语音识别,计算机视觉,机器学习概述,机器学习的方法,机器学习的应用,未来发展前景,1,机器学习的方法,机器学习概述,机器学习的方法,机器学习的应用,未来发展前景,2,机器学习概述,机器学习的方法,机器学习的应用,未来发展前景,2,回归算法:根据已知系列因变量估计离散数值出现的概率。,机器学习概述,机器学习的方法,机器学习的应用,未来发展前景,2,神经网络:分成输入层,隐藏层,和输出层。输入层负责接收信号,隐藏层负责对数据的分解与处理,最后结果被整合到输出层。每层由若干个处理单元组成,若干个层再组成了一个网络。,机器学习概述,机器学习的方法,机器学习的应用,未来发展前景,2,SVM(支持向量机):一种基于核函数的方法,通过某些核函数把特征向量映射到高维空间,然后建立一个线性判别函数。,机器学习概述,机器学习的方法,机器学习的应用,未来发展前景,2,聚类算法:对大量未知标注的数据集,按数据的内在相似性将数据集划分为多个类别,使类别内的数据相似度较大而类别间的数据相似度较小。,机器学习概述,机器学习的方法,机器学习的应用,未来发展前景,2,降维算法:采用映射方法将原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中。,机器学习的应用,机器学习概述,机器学习的方法,机器学习的应用,未来发展前景,3,机器学习的应用大数据,大数据是利用常用软件工具捕获、管理和处理数据所耗时间超过可容忍时间的数据集。,机器学习的应用大数据,机器学习概述,机器学习的方法,机器学习的应用,未来发展前景,3,百度世界杯成功预测了所有比赛结果,机器学习的子类深度学习,机器学习概述,机器学习的方法,机器学习的应用,未来发展前景,3,深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示。,百度识图功能,深度学习信念网络,机器学习概述,机器学习的方法,机器学习的应用,未来发展前景,3,机器学习的父类人工智能,机器学习概述,机器学习的方法,机器学习的应用,未来发展前景,4,汇 报 完 毕!,