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首頁(yè)精彩閱讀機(jī)器學(xué)習(xí)要注意的事情（四）
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(lái)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(shí)了，因?yàn)槿斯ぶ悄苣軌蚪o我們帶來(lái)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(lái)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(shí)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(zhǎng)，泛化變得更加困難，因?yàn)楣潭ù笮〉挠?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(shí)到的就是我們的直覺是來(lái)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(gè)多變量高斯分布的質(zhì)量并不在平均值附近，而是在一個(gè)越來(lái)越遠(yuǎn)的殼周圍。如果一個(gè)常數(shù)的例子在高維超級(jí)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(gè)面而不是它們最近的鄰居。如果我們用一個(gè)超立方體來(lái)近似一個(gè)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(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)說是個(gè)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(gè)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?yàn)樵诙S或三維空間中構(gòu)建一個(gè)分類器很容易。通過視覺檢查我們可以找到一個(gè)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(jì)一個(gè)好的分類器變得困難。有些人們可能會(huì)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(gè)類的新信息而已。其實(shí)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(lái)。


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?cè)趯W(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的時(shí)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(cuò)誤。

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