第1讲 机器学习（ML）教程

1.1、什么是机器学习

机器学习是人工智能（AI）的重要分支，通过开发算法和统计模型，使计算机能够从数据中自主学习并做出预测或决策，而无需依赖显式编程。

1.2、机器学习的工作原理

机器学习流程包含项目规划、数据准备、模型构建与部署四个核心环节。下图展示了其标准化工作流程，以下是按顺序执行的关键步骤：

1.3、机器学习的工作阶段

以下是机器学习的完整工作流程（详细步骤说明）：

（1）数据采集 − 数据采集是机器学习流程的初始阶段。此阶段通过数据库、文本文件、图像、音频文件或网络爬取等多种渠道收集数据，并将数据整理为适合处理的格式（如CSV文件或数据库），确保其可用于解决目标问题。

（2）数据预处理 − 这是机器学习过程中的关键步骤，包括删除重复数据、修正错误值、通过剔除或填充处理缺失值，以及对数据进行标准化与格式转换。

（3）模型选择 − 完成数据准备后，需根据数据类型、问题特性、数据规模与复杂度、计算资源等因素，选择适合的机器学习模型（如线性回归、决策树、神经网络等）进行实施。

（4）模型训练 − 该阶段通过数据对选定模型进行训练，使其能够逐步提升预测准确性。

（5）模型评估 − 模型训练完成后，需使用训练阶段未接触过的新数据对其进行性能测试。

（6）超参数调优 − 评估后可能需要调整模型超参数以提升效能。通过尝试不同参数组合并结合交叉验证，确保模型在多样化数据集上均表现良好。

（7）预测与部署 − 当模型完成优化后，即可对新数据进行预测。通过将新数据输入模型，将其输出结果用于决策支持或其他分析。部署阶段需将模型集成至生产环境，使其能够处理实时数据流。

1.4、机器学习的类型

机器学习模型可分为以下类别：

1）监督式机器学习 − 这类方法通过使用带标签的数据集训练模型，使其能够预测目标结果。

2）无监督机器学习 - 这类方法能够在无需人工干预的情况下，自主发现数据中隐藏的模式与结构。

3） 半监督学习 - 这类学习方法介于完全监督与完全无监督之间，其算法本质上融合了监督学习与无监督学习的特点。

  

4）强化机器学习 - 这类机器学习模型与监督学习类似，但无需使用样本数据训练算法，而是通过试错机制自主学习

1.5、常用机器学习算法

目前广泛应用的机器学习算法主要包括：

（1）神经网络 − 模仿人脑工作机制，通过多层互联节点识别复杂模式。广泛应用于自然语言处理、图像与语音识别以及生成式人工智能领域。

（2）线性回归 − 基于历史数据构建数值预测模型，例如通过区域房产数据估算房屋价格。

（3）逻辑回归 − 用于二分类预测（是/否判断），常见于垃圾邮件检测和质量控制场景。

（4）聚类分析 − 在无标注数据中自动发现相似性分组，能够识别人类难以察觉的隐藏模式。

（5）决策树 − 采用树状结构实现数据分类与数值预测，具有模型可解释性强、易于验证的特点。

（6）随机森林 − 通过集成多棵决策树提升预测精度，有效避免过拟合问题。

1.6、机器学习的重要性

机器学习在自动化、数据洞察提取和决策支持方面具有重要作用，其核心价值体现在以下方面：

• 数据处理 − 能有效分析来自社交媒体、传感器等渠道的海量数据，通过揭示潜在规律与洞察支持决策优化

• 数据驱动洞察 − 从大数据中发现人工可能忽略的趋势与关联，为精准预测和科学决策提供支撑

• 自动化 − 实现重复性任务的自动化处理，显著降低人工错误率并提升效率

• 个性化推荐 − 通过分析用户偏好，在电子商务、社交媒体和流媒体服务中提供个性化推荐，有效提升用户参与度

• 预测分析 − 基于历史数据预测未来趋势，广泛应用于销售预测、风险管理和需求规划等领域

• 模式识别 − 在图像处理、语音识别和自然语言处理中实现高效模式识别

• 金融应用 − 应用于信用评分、欺诈检测和算法交易等金融核心环节

• 零售创新 − 优化推荐系统、供应链管理和客户服务体验

• 反欺诈与网络安全 − 实时检测欺诈交易和安全威胁

• 持续进化 − 模型能够通过新数据持续更新迭代，实现自我优化与适应能力提升

1.7、机器学习的应用领域

机器学习已广泛应用于多个领域，主要包括以下场景：

• 语音识别 − 通过自然语言处理（NLP）技术将语音转换为文本，应用于Siri等语音助手、语音搜索及移动设备文本辅助功能

• 客户服务 − 智能聊天机器人可减少人工干预，在网站和社交媒体上提供FAQ解答、商品推荐和电商导购服务，例如虚拟客服、Facebook Messenger机器人和语音助手

• 计算机视觉 − 使计算机能解析图像视频并作出响应，应用于社交媒体照片标签、医疗影像分析和自动驾驶导航系统

• 推荐系统 − 基于用户行为推荐商品、影视或内容，被在线零售商用于提升购物体验

• 机器人流程自动化（RPA） − 利用人工智能自动化重复性任务，减少人工操作

• 自动化股票交易 − 人工智能驱动交易平台实现无人干预的快速交易，优化投资组合

• 欺诈检测 − 识别可疑金融交易，帮助银行发现欺诈行为并阻止未授权操作

1.8、适合学习机器学习的人群

本教程面向希望掌握机器学习基础与进阶知识的学习者。广义而言，机器学习作为人工智能（AI）的子领域，专注于开发使计算机能够从数据中自主学习并做出预测或决策的算法与模型。机器学习依赖数据支撑，这些数据可以是文本、图像、音频、数值或视频，数据的质量与数量将显著影响模型性能。特征（Features）是指用于预测或决策的数据属性，特征选择与工程涉及筛选并格式化最相关的特征变量。

1.9、学习机器学习的前置要求

学习者应具备：

（1）对机器学习技术要素的基本理解

（2）熟悉数据、信息及其基础概念

（3）掌握结构化数据、非结构化数据、半结构化数据的基础知识

（4）了解数据处理与人工智能基本原理

（5）具备标注/未标注数据的处理能力，以及从数据中提取特征并应用于解决实际机器学习问题的技能。