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機(jī)器學(xué)習(xí)要注意的事情（四）
2019-02-14
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現(xiàn)如今，科技在不斷進(jìn)步，給我們的生活帶來了極大的便利。如果要問現(xiàn)在什么科技最能夠代表現(xiàn)階段，大家肯定認(rèn)為是互聯(lián)網(wǎng)。不過現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)可以說是過去時了，因為人工智能能夠給我們帶來很多的方便，這也是現(xiàn)在很多科學(xué)家熱衷于研究人工智能的原因。說到人工智能就不得不說一說機(jī)器學(xué)習(xí)了，關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)要注意很多的內(nèi)容，下面我們就給大家介紹一下關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的內(nèi)容。


我們需要注意的內(nèi)容就是高維度中直覺不再好用，說完過擬合的問題，接下來要談的是機(jī)器學(xué)習(xí)中的最大的問題，那就是維度的原因。具體就是指許多在低維度上工作正常的算法在輸入是高維度的時候變得難用。但在機(jī)器學(xué)習(xí)中，這里包含的更多。隨著示例的維度數(shù)，也就是特征數(shù)量的增長，泛化變得更加困難，因為固定大小的訓(xùn)練集覆蓋了輸入空間的一小部分。但是我們還是需要意識到的就是我們的直覺是來自于三維世界，通常并不適用于高維的情況。在高維的情況下，一個多變量高斯分布的質(zhì)量并不在平均值附近，而是在一個越來越遠(yuǎn)的殼周圍。如果一個常數(shù)的例子在高維超級立方體里均勻地分布，在多維度的情況下，大多數(shù)例子更接近于超立方體的一個面而不是它們最近的鄰居。如果我們用一個超立方體來近似一個超球體，在高維度中幾乎所有的超立方體的體積都在超球面之外。這對機(jī)器學(xué)習(xí)來說是個壞消息，其中一種類型的形狀通常被另一種類型的形狀所近似。這也是限制機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展的一個原因。


在上面的內(nèi)容中我們不難發(fā)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)在高維度中不是很好用，這是因為在二維或三維空間中構(gòu)建一個分類器很容易。通過視覺檢查我們可以找到一個不同類別的例子之間的合理的界限。但在高維度中，很難理解發(fā)生了什么。這就使得設(shè)計一個好的分類器變得困難。有些人們可能會認(rèn)為收集更多的特性并沒有壞處，他們認(rèn)為即使是最壞的情況，他們沒有提供關(guān)于這個類的新信息而已。其實這些優(yōu)點(diǎn)都被缺陷抵消了而已，并不是沒有體現(xiàn)出來。


在這篇文章中我們給大家介紹了有關(guān)機(jī)器學(xué)習(xí)的內(nèi)容，我們在學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的時候需要注意好在高維度中直覺不再好用，還需要從其他的方面進(jìn)行考慮，這樣我們才能更好地掌握機(jī)器學(xué)習(xí)的要點(diǎn)和重點(diǎn)，不讓自己犯低層次的錯誤。

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