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機(jī)器學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)知識(shí)（深入下篇）
2019-02-16
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我們都知道，機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能中十分重要的內(nèi)容，所以在前面的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)，這些知識(shí)只是概念，還不是機(jī)器學(xué)習(xí)中更加深入的內(nèi)容，不過要想學(xué)習(xí)深入知識(shí)就需要了解基礎(chǔ)知識(shí)，下面我們就給大家介紹一下機(jī)器學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)知識(shí)。


（1）正類，在二元分類中，有兩種類別：正類和負(fù)類。正類是我們測(cè)試的目標(biāo)。

（2）精度就是分類模型的一種指標(biāo)。準(zhǔn)確率指模型預(yù)測(cè)正類時(shí)預(yù)測(cè)正確的頻率。

（3）分區(qū)策略就是在多個(gè)參數(shù)服務(wù)器中分割變量的算法。

（4）性能具有多種含義。在軟件工程中的傳統(tǒng)含義為軟件運(yùn)行速度有多快／高效？在機(jī)器學(xué)習(xí)中的含義為模型的準(zhǔn)確率如何？

（5）困惑度就是對(duì)模型完成任務(wù)的程度的一種度量指標(biāo)。

（6）流程就是機(jī)器學(xué)習(xí)算法的基礎(chǔ)架構(gòu)。管道包括收集數(shù)據(jù)、將數(shù)據(jù)放入訓(xùn)練數(shù)據(jù)文件中、訓(xùn)練一或多個(gè)模型，以及最終輸出模型。

（7）預(yù)測(cè)模型在輸入樣本后的輸出結(jié)果。

（8）預(yù)測(cè)偏差就是揭示預(yù)測(cè)的平均值與數(shù)據(jù)集中標(biāo)簽的平均值的差距。

（9）預(yù)制評(píng)估器就是已經(jīng)構(gòu)建好的評(píng)估器。

（10）預(yù)訓(xùn)練模型就是已經(jīng)訓(xùn)練好的模型或模型組件（如嵌入）。有時(shí)，你將預(yù)訓(xùn)練嵌入饋送至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。其他時(shí)候，你的模型自行訓(xùn)練嵌入，而不是依賴于預(yù)訓(xùn)練嵌入。

（11）先驗(yàn)信念就是訓(xùn)練開始之前你對(duì)數(shù)據(jù)的信念。

（12）隊(duì)列就是實(shí)現(xiàn)隊(duì)列數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的 TensorFlow 操作。通常在輸入／輸出（I/O）中使用。

（13）秩在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中包含多種含義的術(shù)語。張量中的維度數(shù)量。機(jī)器學(xué)習(xí)問題中類別的序數(shù)位置，按從高到低的順序給類別分類。

（14）召回率就是分類模型的一個(gè)指標(biāo)，

（15）修正線性單元就是一種具備以下規(guī)則的激活函數(shù)：如果輸入為負(fù)或零，則輸出為 0。如果輸入為正，則輸出與輸入相同。

（16）回歸模型就是一種輸出持續(xù)值的模型。而分類模型輸出的是離散值。


我們?cè)谶@篇文章中給大家介紹了很多機(jī)器學(xué)習(xí)中的知識(shí)，這些都是我們需要注意的內(nèi)容，希望這篇文章能夠給大家?guī)韼椭?，最后感謝大家的閱讀。

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