机器学习(公式推导及代码实现) 鲁伟-川北医学院.zip

简介：
本资源为《机器学习: 公式推导及代码实现》课程资料，由鲁伟讲师于川北医学院提供。包含详尽的理论讲解与Python代码实例，适合深入理解机器学习算法原理和实践应用的学习者使用。 《机器学习（公式推导与代码实现）》是鲁伟老师为川北医学院2020级智能医学工程本科课程编写的教材补充资料。该资料详细介绍了多个重要章节，包括预备知识、线性回归、对数几率回归、回归模型拓展、KNN算法以及神经网络，旨在帮助学生深入理解和应用机器学习理论。 1. **第一章 机器学习预备知识**： 这一部分主要介绍机器学习的基本概念和分类，如监督学习、无监督学习和强化学习，并强调数据预处理的重要性。包括特征选择、数据清洗及标准化等内容。此外，还会涉及过拟合与欠拟合的概念以及正则化防止过拟合的作用。 2. **第二章 线性回归**： 本章详细讲解了线性模型的构建方法，涵盖简单和多元线性回归，并介绍了梯度下降法和正规方程两种求解方式。此外，还讨论了残差分析与R²分数等评估模型性能的标准。 3. **第三章 对数几率回归（逻辑回归）**： 本章节介绍了一种广泛应用于分类问题的统计学方法——逻辑回归。内容包括逻辑函数、最大似然估计和sigmoid函数的应用，并探讨通过梯度上升法进行模型训练的方法，以及其在二分类问题中的应用。 4. **第四章 回归模型拓展**： 本章节讨论了多项式回归、岭回归及Lasso回归等更复杂的回归模型。这些方法常用于处理非线性关系或过拟合的问题，并介绍了交叉验证技术在选择最佳模型时的应用。 5. **第六章 KNN（K近邻）算法**： KNN是一种基于实例的学习方式，本章节介绍其基本思想、距离度量标准以及如何选择合适的k值。同时讨论了该方法在分类和回归问题中的应用，并探讨计算复杂性和存储需求等问题。 6. **第八章 神经网络**： 作为深度学习的基础，神经网络在这部分被详细讲解。内容包括构建前馈神经网络的方法、反向传播算法的应用以及激活函数的作用等。此外还讨论了其在图像识别和自然语言处理领域中的应用案例。 这份资料通过公式推导与代码实现相结合的方式，帮助学生全面掌握机器学习的关键技术，并为他们在智能医学工程领域的研究或工作奠定坚实基础。最终目标是使学生们能够独立解决实际问题，运用机器学习方法处理医学数据，从而提高医疗服务的质量和效率。