机器学习基础-机器学习基础培训.pptx

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机器学习基础培训
Presenter name
Agenda
机器学习定义和原理
常见机器学习算法
机器学习与人工智能
机器学习解决教育问题
机器学习在教育中应用

机器学习基础概念
机器学习利用算法和模型自动学习数据的特征和规律
自动化的学习过程
预测未来事件可能性
提高预测准确性
计算机大数据学习决策
数据驱动的决策
机器学习定义
机器学习揭秘
提高数据处理能力
数据训练
使计算机能够学习并做出决策
学习与决策
帮助教育工作者提升教学效果
提升教学效果
机器学习的基本原理
机器学习基本原理
监督学习
分类问题
对输入数据进行分类
回归问题
预测连续数值的输出，如根据房屋的特征预测房价。
训练数据
通过已知的输入和输出数据，训练模型进行预测和分类。
监督学习
无监督学习
聚类分析
基于数据特征分组
关联规则挖掘
发现数据集中的相关项之间的关联关系
降维
将高维数据转换为低维表示，保留数据的关键信息
无监督学习
强化学习的应用
根据反馈调整教育质量
个性化学习
通过强化学习优化教学策略
教学优化
通过强化学习对学生进行评估
学生评估
强化学习

常见机器学习算法介绍
决策树算法的应用
决策树是一种树形结构，用于模拟人类决策过程。
决策树的基本概念
数据集划分优化
决策树的构建过程
优点和缺点分析
决策树的优缺点
决策树