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關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)中需要我們知道的事情
2021-03-08
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在機(jī)器學(xué)習(xí)的過程中，我們需要對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)有個(gè)深入的了解，才能夠更有把握地駕馭機(jī)器學(xué)習(xí)，但是有很多朋友由于不會(huì)選擇算法或者不懂得其中的知識(shí)從而跳進(jìn)陷阱，白白浪費(fèi)了時(shí)間和精力而無果。在這篇文章中我們就重點(diǎn)給大家介紹一下關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)中需要我們知道的必備知識(shí)。

機(jī)器學(xué)習(xí)中你需要知道的事——偏差與方差

我們?cè)谶M(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)的過程中需要了解偏差和方差，在統(tǒng)計(jì)學(xué)中，一個(gè)模型好壞，是根據(jù)偏差和方差來衡量的，所以我們有必要了解偏差和方差的知識(shí)，首先偏差描述的是預(yù)測值（估計(jì)值）的期望E與真實(shí)值Y之間的差距。偏差越大，越偏離真實(shí)數(shù)據(jù)。而方差描述的是預(yù)測值P的變化范圍，離散程度，是預(yù)測值的方差，也就是離其期望值E的距離。方差越大，數(shù)據(jù)的分布越分散。

一般情況下，如果是小訓(xùn)練集，高偏差/低方差的分類器要比低偏差/高方差大分類的優(yōu)勢大，因?yàn)楹笳邥?huì)發(fā)生過擬合。然而，隨著你訓(xùn)練集的增長，模型對(duì)于原數(shù)據(jù)的預(yù)測能力就越好，偏差就會(huì)降低，此時(shí)低偏差/高方差的分類器就會(huì)漸漸的表現(xiàn)其優(yōu)勢，而高偏差分類器這時(shí)已經(jīng)不足以提供準(zhǔn)確的模型了。

機(jī)器學(xué)習(xí)中你需要知道的事——算法怎么選

那么我們?nèi)绾芜x擇出一個(gè)合適的算法呢？其實(shí)算法我們首先應(yīng)該選擇的就是邏輯回歸，倘若它的效果不顯著，那么可以將它的結(jié)果作為基準(zhǔn)來參考，在基礎(chǔ)上與其他算法進(jìn)行比較。然后我們?cè)囋?a href='/map/jueceshu/' style='color:#000;font-size:inherit;'>決策樹或者隨機(jī)森林的知識(shí)看看是否可以大幅度提升你的模型性能。即便最后我們并沒有把它當(dāng)做為最終模型，我們也可以使用隨機(jī)森林來移除噪聲變量，做特征選擇。當(dāng)然如果特征的數(shù)量和觀測樣本特別多，那么當(dāng)資源和時(shí)間充足時(shí)，使用SVM不失為一種選擇。而現(xiàn)在深度學(xué)習(xí)很熱門，很多領(lǐng)域都用到，它是以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的。而算法固然重要，但好的數(shù)據(jù)卻要優(yōu)于好的算法，設(shè)計(jì)優(yōu)良特征是大有好處的。假如我們有一個(gè)超大數(shù)據(jù)集，那么無論我們使用哪種算法可能對(duì)分類性能都沒太大影響。

在這篇文章中我們給大家介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)涉及的偏差和方差的相關(guān)內(nèi)容，同時(shí)也給大家介紹了如何選擇出一個(gè)合適的算法。這些知識(shí)都是能夠幫助大家更好地理解機(jī)器學(xué)習(xí)和掌握機(jī)器學(xué)習(xí)的，所以說我們?cè)趯W(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)或進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域工作時(shí)一定要注意算法的選擇。

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