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機器學習中的基礎知識（入門下篇）
2019-02-16
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機器學習作為人工智能的核心學科，倍受大家的關注，所以對于機器學習的知識掌握的要求是比較嚴格的，只有扎實的基礎知識我們才能夠學好機器學習。雖然說機器學習知識是十分廣泛的，但我們還是要一步一步慢慢了解其中的內容，這樣我們才能夠做好機器學習知識的儲備。好了，我們現(xiàn)在就進入正題。


（1）測試數(shù)據(jù)就是有意不用于訓練的樣本。驗證數(shù)據(jù)集和測試數(shù)據(jù)集是測試數(shù)據(jù)的兩個例子。測試數(shù)據(jù)幫助評估模型泛化到除了訓練數(shù)據(jù)之外的數(shù)據(jù)的能力。測試集的損失比訓練集的損失提供了對未知數(shù)據(jù)集的損失更好的估計。

（2）超參數(shù)就是連續(xù)訓練模型的過程中可以擰動的旋鈕。

（3）隱藏就是神經(jīng)網(wǎng)絡中位于輸入層和輸出層之間的合成層。一個神經(jīng)網(wǎng)絡包含一個或多個隱藏層。

（4）評分者間一致性是用來衡量一項任務中人類評分者意見一致的指標。如果意見不一致，則任務說明可能需要改進。有時也叫標注者間信度或評分者間信度。

（5）Kernel 支持向量機是一種分類算法，旨在通過將輸入數(shù)據(jù)向量映射到更高維度的空間使正類和負類之間的邊際最大化。當我們考慮一個輸入數(shù)據(jù)集包含一百個特征的分類問題。為了使正類和負類之間的間隔最大化，KSVM 從內部將特征映射到百萬維度的空間。KSVM 使用的損失函數(shù)叫作 hinge 損失。

（6）推斷就是在機器學習中，通常指將訓練模型應用到無標注樣本來進行預測的過程。在統(tǒng)計學中，推斷指在觀察到的數(shù)據(jù)的基礎上擬合分布參數(shù)的過程。

（7）輸入層就是神經(jīng)網(wǎng)絡的第一層（接收輸入數(shù)據(jù)）。

（8）L1損失函數(shù)，損失函數(shù)基于模型對標簽的預測值和真實值的差的絕對值而定義。L1損失函數(shù)比起 L2損失函數(shù)對異常值的敏感度更小。

（9）L1正則化就是一種正則化，按照權重絕對值總和的比例進行懲罰。在依賴稀疏特征的模型中，L1 正則化幫助促使不相關的特征的權重趨近于0，從而從模型中移除這些特征。

（10）L2 正則化是一種正則化，按照權重平方的總和的比例進行懲罰。L2正則化幫助促使異常值權重更接近0而不趨近于 0。L2正則化通常改善線性模型的泛化效果。


在這篇文章中我們給大家介紹了很多關于機器學習的知識，隨著我們介紹的知識增加，機器學習的知識越來越深入，我們希望這篇文章能夠給大家?guī)韼椭?，想要學習更多的知識，請持續(xù)關注我們。

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