机器学习入门：从主成分分析到神经网络

"2021《机器学习导论》讲义是一份针对STEM学生的机器学习入门课程资料，涵盖了有监督、无监督和强化学习，包括主成分分析、t-SNE、线性回归等非神经网络方法，以及传统神经网络、自编码器、生成对抗网络、受限玻尔兹曼机和递归神经网络等神经网络结构。" 在机器学习领域，这份讲义首先介绍了科学界为何需要机器学习，强调了它在数据分析、模式识别和预测能力上的重要性。学习目标包括理解各种机器学习算法的基本概念和应用，以及如何在实际问题中有效地使用它们。此外，讲义还提供了相关资源，帮助学生进一步深入研究。 在结构化数据部分，讲义详细讲解了无需神经网络的数据处理技术。原则成分分析(PCA)用于降维，能够捕捉数据的主要变化，减少计算复杂度。Kernel PCA则通过核函数扩展了PCA，使其能处理非线性关系。t-SNE（t-distributed Stochastic Neighbor Embedding）是一种非线性可视化工具，用于高维数据的二维或三维投影，帮助直观理解数据分布。而k-means聚类是一种常见的无监督学习方法，用于将数据分为多个离散的类别。 接下来，讲义转向了有监督学习，其中线性回归是基础。线性回归模型用于建立因变量与一个或多个自变量之间的线性关系，适用于预测连续型变量。这部分可能还会涵盖多元线性回归、岭回归和套索回归等拓展内容，这些方法有助于解决过拟合和多重共线性等问题。 在涉及神经网络的部分，会涵盖从基本的前馈神经网络到更复杂的结构，如自编码器用于数据压缩和特征学习，变分自编码器(VAE)则引入了概率建模，使模型可以生成新样本。生成对抗网络(GANs)由生成器和判别器两部分构成，可用于生成逼真的图像或其他类型的数据。受限玻尔兹曼机(RBM)是能量模型的一种，常用于特征学习和预训练。递归神经网络(RNN)则适用于处理序列数据，如自然语言处理，其长短期记忆(LSTM)和门控循环单元(GRU)解决了传统RNN的梯度消失和爆炸问题。 此外，讲义可能还会涵盖学习策略，如批处理、在线学习和迁移学习，以及评估和优化模型的指标，如损失函数、准确率、召回率和F1分数，以及调参技术如网格搜索和随机搜索。强化学习可能涉及Q-learning、深度Q网络(DQN)等，用于让智能体通过与环境互动来学习最优策略。 这份2021年的《机器学习导论》讲义全面覆盖了机器学习的基础和进阶主题，为 STEM 学生提供了一个扎实的理论基础和实践指导。