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機器學習中的基礎(chǔ)知識（深入中篇）
2019-02-16
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在上一篇文章中我們給大家介紹了很多機器學習中深層次的基礎(chǔ)知識，看起來這是一句十分矛盾的話，但是我們不難發(fā)現(xiàn)越往后介紹的知識的理解難度逐漸加大，所以就需要我們對前面的文章提到的知識做到掌握才行，我們在這篇文章中繼續(xù)為大家介紹機器學習中的其他部分的知識。


（1）歸一化就是將值的實際區(qū)間轉(zhuǎn)化為標準區(qū)間的過程，標準區(qū)間通常是-1 到+1 或 0 到 1。

（2）目標就是算法嘗試優(yōu)化的目標函數(shù)。

（3）離線推斷就是生成一組預(yù)測并存儲，然后按需檢索那些預(yù)測?？膳c在線推斷對照閱讀。

（4）優(yōu)化器就是梯度下降算法的特定實現(xiàn)。

（5）異常值就是與大多數(shù)值差別很大的值。在機器學習中，異常值有高絕對值的權(quán)重、與實際值差距過大的預(yù)測值、比平均值多大約 3 個標準差的輸入數(shù)據(jù)的值、異常值往往使模型訓(xùn)練中出現(xiàn)問題。

（6）one-hot 編碼就是獨熱編碼。也是一個稀疏向量，其中一個元素設(shè)置為 1，所有其他的元素設(shè)置為0。獨熱編碼常用于表示有有限可能值集合的字符串或標識符。

（7）一對多就是給出一個有 N 個可能解決方案的分類問題，一對多解決方案包括 N 個獨立的二元分類器——每個可能的結(jié)果都有一個二元分類器。

（8）輸出層就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最后一層。這一層包含整個模型所尋求的答案。

（9）過擬合就是創(chuàng)建的模型與訓(xùn)練數(shù)據(jù)非常匹配，以至于模型無法對新數(shù)據(jù)進行正確的預(yù)測。

（9）pandas是一種基于列的數(shù)據(jù)分析 API。很多機器學習框架，包括 TensorFlow，支持 pandas 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)作為輸入。

（10）參數(shù)機器學習系統(tǒng)自行訓(xùn)練的模型的變量。而權(quán)重是參數(shù)，它的值是機器學習系統(tǒng)通過連續(xù)的訓(xùn)練迭代逐漸學習到的?？膳c超參數(shù)對照閱讀。

（11）參數(shù)服務(wù)器用于在分布式設(shè)置中跟蹤模型參數(shù)。

（12）參數(shù)更新就是在訓(xùn)練過程中調(diào)整模型參數(shù)的操作，通常在梯度下降的單個迭代中進行。

（13）偏導(dǎo)數(shù)就是一個多變量函數(shù)的偏導(dǎo)數(shù)是它關(guān)于其中一個變量的導(dǎo)數(shù)，而保持其他變量恒定。例如，f(x, y)對于x的偏導(dǎo)數(shù)就是 f(x)的導(dǎo)數(shù)，y保持恒定。x的偏導(dǎo)數(shù)中只有 x 是變化的，公式中其他的變量都不用變化。


在這篇文章中我們給大家介紹了很多的機器學習的概念，這些概念都是十分重要的，如果我們要從事人工智能的工作或者機器學習的工作，那么一定要做好這些知識的儲備。

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