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機(jī)器學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)知識(shí)（入門下篇）
2019-02-16
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機(jī)器學(xué)習(xí)作為人工智能的核心學(xué)科，倍受大家的關(guān)注，所以對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)的知識(shí)掌握的要求是比較嚴(yán)格的，只有扎實(shí)的基礎(chǔ)知識(shí)我們才能夠?qū)W好機(jī)器學(xué)習(xí)。雖然說機(jī)器學(xué)習(xí)知識(shí)是十分廣泛的，但我們還是要一步一步慢慢了解其中的內(nèi)容，這樣我們才能夠做好機(jī)器學(xué)習(xí)知識(shí)的儲(chǔ)備。好了，我們現(xiàn)在就進(jìn)入正題。


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

（2）超參數(shù)就是連續(xù)訓(xùn)練模型的過程中可以擰動(dòng)的旋鈕。

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

（4）評(píng)分者間一致性是用來衡量一項(xiàng)任務(wù)中人類評(píng)分者意見一致的指標(biāo)。如果意見不一致，則任務(wù)說明可能需要改進(jìn)。有時(shí)也叫標(biāo)注者間信度或評(píng)分者間信度。

（5）Kernel 支持向量機(jī)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(fù)類之間的邊際最大化。當(dāng)我們考慮一個(gè)輸入數(shù)據(jù)集包含一百個(gè)特征的分類問題。為了使正類和負(fù)類之間的間隔最大化，KSVM 從內(nèi)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(jī)器學(xué)習(xí)中，通常指將訓(xùn)練模型應(yīng)用到無標(biāo)注樣本來進(jìn)行預(yù)測(cè)的過程。在統(tǒng)計(jì)學(xué)中，推斷指在觀察到的數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上擬合分布參數(shù)的過程。

（7）輸入層就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(duì)標(biāo)簽的預(yù)測(cè)值和真實(shí)值的差的絕對(duì)值而定義。L1損失函數(shù)比起 L2損失函數(shù)對(duì)異常值的敏感度更小。

（9）L1正則化就是一種正則化，按照權(quán)重絕對(duì)值總和的比例進(jìn)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(guān)的特征的權(quán)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(quán)重平方的總和的比例進(jìn)行懲罰。L2正則化幫助促使異常值權(quán)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(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的知識(shí)，隨著我們介紹的知識(shí)增加，機(jī)器學(xué)習(xí)的知識(shí)越來越深入，我們希望這篇文章能夠給大家?guī)韼椭胍獙W(xué)習(xí)更多的知識(shí)，請(qǐng)持續(xù)關(guān)注我們。

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