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首頁精彩閱讀機器學習要注意的事情（六）
機器學習要注意的事情（六）
2019-02-14
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我們在上一篇文章中給大家介紹了很多關于機器學習需要注意的事情，這些事情都是前輩們踩過的陷阱，所以這些內容對于我們來說可謂是彌足珍貴的經(jīng)驗。我們在前面的文章中也給大家介紹了很多關于機器學習的內容，在這篇文章中我們繼續(xù)為大家介紹相關的內容，希望大家能夠有所收益。


首先我們需要注意的是可表征不意味著可學習。在本質上來說所有用于可變規(guī)模學習器的表征都與每個函數(shù)都可以用這樣的表征方式來表示或近似的相關?；诖说睦碚摫ＷC，熱衷于表征方式的研究者經(jīng)常忽視所有其他的部分。但是，僅僅因為一個函數(shù)可以表征并不意味著它可以被學習。標準的決策樹學習器不能比具有訓練樣例的決策樹學習更多。在連續(xù)的空間中，使用一組固定的原語來表示簡單的函數(shù)通常需要無限數(shù)量的內容。另外，如果假設空間具有許多評價函數(shù)的局部最優(yōu)值，那么往往是這樣，即使學習器具有表征能力，也可能找不到真正的函數(shù)。對于有限的數(shù)據(jù)，時間和內存，標準的學習模型只能學習所有可能函數(shù)的一小部分，而這些子集對于具有不同表征能力的學習器是不同的。


然后我們給大家說的是相關性并不意味著因果關系。其實，相關性并不意味著因果關系，因此這也許是不值得的。但是，盡管我們所討論的那種學習器只能學習相關性，但他們的結果往往被視為可以表示因果關系。而事實往往是，學習預測模型的目標是用它們作為策略的指南。但是實際上很難說清楚相關實驗。與實驗數(shù)據(jù)不同的是，機器學習通常應用于預測變量不受學習器控制的觀測數(shù)據(jù)。雖然一些學習算法可能會潛在地從觀測數(shù)據(jù)中提取因果信息，但是它們的適用性會受到限制。另一方面，相關性是潛在的因果關系的一個標志，我們可以將它作為進一步研究的指導。


在這篇文章中我們給大家介紹了有關機器學習中需要注意的內容的最后一部分，這些內容都是能夠幫助我們更好了解機器學習的細節(jié)知識。只有對機器學習有了充分的了解我們才能夠更好地駕馭機器學習，希望這篇文章能夠給大家?guī)韼椭?。如果您喜歡我們的文章，那么請持續(xù)關注我們吧。

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