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機(jī)器學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)知識(shí)（入門中篇）
2019-02-16
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機(jī)器學(xué)習(xí)涉及到的知識(shí)有很多，我們?cè)谇懊娴奈恼轮幸步o大家列舉了大量的機(jī)器學(xué)習(xí)的概念，想要了解這些概念不是一個(gè)十分簡(jiǎn)單的事情，但是我們只要理解了這些我們就能夠更好地去做機(jī)器學(xué)習(xí)工作，從而為人工智能服務(wù)。下面我們就給大家介紹一下機(jī)器學(xué)習(xí)中另外一部分的基礎(chǔ)知識(shí)。


（1）標(biāo)簽就是在監(jiān)督式學(xué)習(xí)中，樣本的答案或結(jié)果。標(biāo)注數(shù)據(jù)集中的每個(gè)樣本包含一或多個(gè)特征和一個(gè)標(biāo)簽。

（2）標(biāo)注樣本包含特征和標(biāo)簽的樣本。在監(jiān)督式訓(xùn)練中，模型從標(biāo)注樣本中進(jìn)行學(xué)習(xí)。

獨(dú)立同分布不會(huì)改變的分布中獲取的數(shù)據(jù)，且獲取的每個(gè)值不依賴于之前獲取的值。這是機(jī)器學(xué)習(xí)的理想情況，這是一種有用但在現(xiàn)實(shí)世界中幾乎找不到的數(shù)學(xué)構(gòu)建。

（3）最小二乘回歸就是通過 L2 損失最小化進(jìn)行訓(xùn)練的線性回歸模型。

（4）線性回歸就是對(duì)輸入特征的線性連接輸出連續(xù)值的一種回歸模型。

（5）logistic 回歸就是將 sigmoid 函數(shù)應(yīng)用于線性預(yù)測(cè)，在分類問題中為每個(gè)可能的離散標(biāo)簽值生成概率的模型。盡管logistic回歸常用于二元分類問題，但它也用于多類別分類問題。這種情況下，logistic回歸叫作多類別logistic回歸或多項(xiàng)式回歸。

（6）對(duì)數(shù)損失函數(shù)就是二元 logistic 回歸模型中使用的損失函數(shù)。

（7）損失就是度量模型預(yù)測(cè)與標(biāo)簽距離的指標(biāo)，它是度量一個(gè)模型有多糟糕的指標(biāo)。為了確定損失值，模型必須定義損失函數(shù)。線性回歸模型通常使用均方差作為損失函數(shù)，而 logistic 回歸模型使用對(duì)數(shù)損失函數(shù)。

（8）小批量就是在訓(xùn)練或推斷的一個(gè)迭代中運(yùn)行的整批樣本的一個(gè)小的隨機(jī)選擇的子集。小批量的大小通常在 10 到 1000 之間。在小批量數(shù)據(jù)上計(jì)算損失比在全部訓(xùn)練數(shù)據(jù)上計(jì)算損失要高效的多。

（9）小批量隨機(jī)梯度下降就是使用小批量的梯度下降算法。也就是，小批量隨機(jī)梯度下降基于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的子集對(duì)梯度進(jìn)行評(píng)估。

（10）lambda就是正則化率的同義詞。

（11）機(jī)器學(xué)習(xí)就是利用輸入數(shù)據(jù)構(gòu)建預(yù)測(cè)模型的項(xiàng)目或系統(tǒng)。該系統(tǒng)使用學(xué)習(xí)的模型對(duì)與訓(xùn)練數(shù)據(jù)相同分布的新數(shù)據(jù)進(jìn)行有用的預(yù)測(cè)。機(jī)器學(xué)習(xí)還指與這些項(xiàng)目或系統(tǒng)相關(guān)的研究領(lǐng)域。


 在這篇文章中我們給大家介紹了很多機(jī)器學(xué)習(xí)的概念，這些概念都是需要我們了解的，關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的概念我們就給大家介紹這么多了，希望這篇文章能夠給大家?guī)韺?shí)質(zhì)性的幫助。

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