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【人工智能基础2】机器学习、深度学习总结

news 来源：原创 2025/8/8 15:19:26

文章目录

    • 一、人工智能关键技术
    • 二、机器学习基础
      • 1. 监督、无监督、半监督学习
      • 2. 损失函数：四种损失函数
      • 3. 泛化与交叉验证
      • 4. 过拟合与欠拟合
      • 5. 正则化
      • 6. 支持向量机
    • 三、深度学习基础：深度神经网络
      • 1、概念与原理
      • 2、多层神经网络训练方法

一、人工智能关键技术

领域基础原理与逻辑
机器学习机器学习基于数据，研究从观测数据出发寻找规律，利用这些规律对未来数据进行预测。基于学习模式，机器学习可以分为监督、无监督、强化学习；基于学习方法，将机器学习分为传统机器学习和深度学习。
深度学习深度学习是机器学习的一个子集，利用多层神经网络从大量数据中进行学习。深度学习在搜索、数据挖掘、机器翻译、自然语言处理、语音识别、个性化推荐等相关领域都取得了很多成果。机器学习模仿人类的视听、思考，解决了很多复杂的模式识别难题。
计算机视觉利用计算机模仿人类视觉系统，实现对图像及图像序列的提取、处理、理解和分析。逻辑是依据不同类别，处理视觉信号，广泛应用于多个领域。
自然语言处理研究人与计算机之间通过自然语言进行沟通。通过机器翻译、语义理解、问答系统等方式，达成自然语言交互的目的。
知识图谱用于描述客观世界中概念、实体、事件及其关系，本质是结构化的语义知识库，采用由节点和边组成的图数据结构。以“实体—关系—实体”三元组等构建知识结构，应用于语义搜索等场景。
SLAM技术运动物体依靠传感器信息，同时计算自身位置并构建环境地图。旨在解决未知环境下机器人的定位与地图构建问题，依据传感器类型分为视觉SLAM和激光SLAM。
人机交互主要研究人和计算机之间的信息交换过程。借助传统交互设备以及新型的语音、情感、体感、脑机交互等技术，实现人机间的信息交流。
VR/AR/MR技术以计算机为核心，生成在视觉、听觉、触感等方面与真实环境高度近似的数字化环境，用户借助特定装备与该环境中的对象进行交互。
生物特征识别通过个体的生理特征或行为特征来识别认证身份，整个过程分为注册和识别两个阶段。注册时采集并存储特征，识别时采集待识别人的特征并与存储特征进行比对，以此完成身份辨认（一对多）与确认（一对一）。

知识图谱应用场景广泛，可用于语义搜索、智能问答、个性化推荐等。

  1. 语义搜索
    语义搜索首先将用户输入的问句进行解析，找出问句中的实体和关系，理解用户问句的含义，然后再知识图谱中匹配查询语句，找出答案，最后通过一定形式将结果呈现到用户面前。

  2. 智能问答
    智能问答，属于一问一答，只要一个答案，也就是将最相关的那个答案反馈给用户，如果像聊天一样不断地进行问答，问答不仅仅是在知识库中搜索，还要考虑前面的聊天内容，考虑的实体和关系更复杂，效果不如语义搜索。

  3. 个性化推荐或精准营销
    个性化推荐系统通过收集用户的兴趣爱好、属性，产品的分类、属性、内容等，分析用户之间的社会关系，用户和产品的关联关系，利用个性化算法，推断出用户的喜好和需求，从而为用户推荐感兴趣的产品或内容。

 

二、机器学习基础

1. 监督、无监督、半监督学习

  • 监督学习：分为回归（函数拟合，捕捉输入到输出的函数映射关系）和分类（如决策树、逻辑回归、支持向量机）问题。
    • 如Iris数据集标注了花卉样本所属品种，算法借此学习如何依据测量结果分类样本。
  • 无监督学习：训练数据无标签，旨在找出数据结构和模式，如聚类算法。
    • k-means算法将样本划分为k个簇，简单高效但对初始簇中心敏感、需事先指定k（几个簇）等；
    • 谱聚类基于图论，能处理非球形簇和高维数据，步骤包括构建相似度矩阵、计算拉普拉斯矩阵等，应用于图像分割、社交网络分析等领域。
    • 比如在图像聚类中，可将相似特征的图像聚为一类，像把不同风景图片按自然风光、城市景观等类别聚类。

 

2. 损失函数：四种损失函数

损失函数：表示预测与真实答案的距离。
用于回归的函数：平方和绝对损失函数
用于分类的函数：0-1、交叉熵损失函数

交叉熵损失函数在神经网络分类问题中常用，主要有以下原因：

  • 与分类任务目标契合：函数能够衡量真实分布与预测分布的差异，输出概率分布与真实类别分布越接近，损失越小，很好地适配分类任务中让模型预测类别概率的目标。
  • 计算效率高：计算过程相对不复杂，在大规模数据和复杂网络训练中，能有效降低计算成本，提高训练效率。
  • 梯度特性好：能为神经网络的反向传播提供清晰且有效的梯度信息，有助于模型快速收敛，避免训练过程中出现梯度消失或爆炸等问题。

 

3. 泛化与交叉验证

  • 泛化指模型对新数据的预测能力，一个良好的泛化能力的模型能够捕捉到数据的潜在规律；
  • 交叉验证是评估并提高模型预测性能的统计方法，通过分割数据减少偏差，常用K折交叉验证，将数据集分成K个子集，轮流作为验证集，其余为训练集，最终取结果平均值评估模型性能。

 

4. 过拟合与欠拟合

  • 欠拟合：模型在训练集和测试集上表现都差，解决办法包括增加特征数量、模型复杂度，减少正则化参数，增加训练数据，改进特征工程，使用更复杂算法或集成学习。
  • 过拟合：模型在训练集表现好但测试集表现差，解决办法有权值衰减、提前停止训练、正则化、减少模型参数、Dropout、数据增强、决策树剪枝、交叉验证等 。

 

5. 正则化

正则定义：为了控制模型复杂度，保证模型泛化性能，防止过拟合。通过在目标函数添加惩罚项，来约束模型复杂度。

正则化的类型（L1(套索)、L2（岭））：L1是通过减少参数的数量来降低复杂度，L2是通过减小参数值的大小来降低复杂度。

在这里插入图片描述

 

6. 支持向量机

SVM是为了找到最优超平面，让两类数据点到它的距离最大化的平面，其中超平面只与支持向量相关。
当数据不可完美分配时，通过核函数将数据隐式映射高维空间，变的线性可分，并且避免复杂计算。

  • SVM 概念：监督式学习的分类算法，目标是在特征空间中找最优超平面，使不同类别数据点尽可能分开，且超平面是让两类数据点到它的距离最大化的平面。
  • 支持向量：在支持向量机（SVM）里，当解决二分类问题时，会去寻找一个能把两类数据分开的超平面。超平面要使两类数据点到它的距离最大化，叫做最大间隔超平面。
    二分类问题可用线性函数作分类器；训练后的模型只与支持向量相关，删除非支持向量样本点不影响模型。
  • 核技巧： 当数据不完美可分时，通过核函数将原始数据隐式映射到高维特征空间，使原始空间线性不可分的数据在高维空间可能线性可分，且避免高维空间的复杂计算。

 

 

三、深度学习基础：深度神经网络

1、概念与原理

又称深度神经网络，通过构造多层神经网络，提取转换底层特征为高层特征，比如实现分类等。
深度神经网络模型有：卷积（图像）、循环（有记忆？）、长短时（处理长文本）、Transformer（并发效率，处理更长文本）

深度学习又称深度神经网络，模拟人类神经大脑系统神经元协同工作原理。通过构造多层神经网络，将底层特征逐步转换为高层特征表示，实现复杂分类等任务。
典型的深度学习模型有卷积神经网络、循环神经网路、长短时记忆神经网络、深度置信网络。

传统机器学习需手工编码特征，耗时且依赖专业知识。深度学习则直接从数据自动学习特征，采用端到端方式解决复杂问题。其模型结构深度大，隐藏层多，通过逐层特征变换，更能挖掘数据内在信息。

  • 语音识别：深度学习模型可直接从语音数据中学习到语音的特征，进而识别出语音内容。
  • 图像分类：

 

2、多层神经网络训练方法

  1. 从下向上进行非监督学习，逐层训练；
  2. 自上而下进行监督学习，与标签对比，计算误差调整（激活函数梯度下降法）参数，并将误差反向传播。

 
训练方法：2006年Geoffrey Hinten提出有效训练多层神经网络的方法。
第一步，自下（输入层）而上进行非监督学习，逐层训练，上一层的输出作为下一层的输入。

逐层构建单层神经元，分层训练各层函数，学习各层参数。例如先训练第一层，再以其输出作为下一层输入继续训练。

第二步，自上（最后一层）而下进行监督学习：底层与标签对比，计算误差调整参数，接着将误差反向传播到下一层，逐层调整。

  • 在完成了第一步逐层构建单层神经元并学习到各层参数后，此时已经得到了一个初步的多层神经网络模型。接下来，使用有标签的数据，将顶层的输出与实际标签进行对比，计算出误差，然后根据这个误差来调整顶层的参数，使得顶层的输出更接近实际标签。
  • 调整完顶层后，再将误差反向传播到下一层，以此类推，从顶层开始依次向下调整各层的参数，让整个神经网络的输出结果能够更好地符合预期，从而提高模型的准确性和泛化能力。这种从顶层开始逐步向下调整参数的方式就被称为 “自顶而下”。

 

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编程日记 2025/8/6 11:19:26

Linux 文件操作-标准IO函数3- fread读取、fwrite写入、 fprintf向文件写入格式化数据、fscanf逐行读取格式化数据的验证

目录 1. fread 从文件中读取数据 1.1 读取次数 每次读取字节数 < 原内容字节数 1.2 读取次数 每次读取字节数 > 原内容字节数 2.fwrite 向文件中写入数据 2.1写入字符串验证 2.2写入结构体验证 3. fprintf 将数据写入到指定文件 4. fscanf 从文件中逐行读取内容…...

编程日记 2025/7/24 10:37:24

汽车一键启动系统使用方便,舒适出行,轻松匹配

汽车一键启动系统 系统定义 移动管家汽车一键启动系统是装置在智能汽车上的一部分&#xff0c;是实现简约打火和熄火过程的一个按钮装置。它可以在原车钥匙锁头的位置改装&#xff0c;也能独立面板改装&#xff0c;现在很多高低配置的车辆都可安装。 功能特点 基本功能 启…...

编程日记 2025/8/8 5:09:36

python函数的多种参数使用形式

目录 1. 位置参数&#xff08;Positional Arguments&#xff09; 2. 关键字参数&#xff08;Keyword Arguments&#xff09; 3. 默认参数&#xff08;Default Arguments&#xff09; 4. 可变参数&#xff08;Variable Positional Arguments&#xff09; 5. 关键字可变参数&…...

编程日记 2025/8/6 6:25:41

Qt带参数的信号和槽，以及信号与槽的连接方式

1.带参数的信号和槽 Qt的信号与槽也支持带有参数&#xff0c;同时也可以支持重载 此处我们要求&#xff0c;信号函数的参数列表要和对应连接的槽函数参数列表一致 此时信号触发&#xff0c;调用到槽函数的时候&#xff0c;信号函数中的实参就能够被传递到槽函数的形参中 示例…...

编程日记 2025/8/6 4:58:35