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機(jī)器學(xué)習(xí)的步驟都有哪些（三）
2019-02-19
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我們?cè)谇懊娴奈恼轮薪o大家介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)步驟中的第一個(gè)步驟，那就是表示，而表示中涉及到了很多的算法，具體的算法有K-近鄰算法、回歸模型、決策樹、SVM支持向量機(jī)這些算法都是非常實(shí)用的，我們?cè)谶@篇文章中給大家介紹機(jī)器學(xué)習(xí)中的第二個(gè)步驟和第三個(gè)步驟，那就是評(píng)價(jià)和優(yōu)化。


首先我們給大家說一下評(píng)價(jià)，當(dāng)我們?cè)谶M(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)工作的時(shí)候，需要尋找模型，在給定了模型之后，我們?nèi)绾卧u(píng)價(jià)這個(gè)模型的好壞呢？這個(gè)時(shí)候就需要設(shè)定一個(gè)目標(biāo)函數(shù)，來評(píng)價(jià)這個(gè)模型的性質(zhì)。這就需要我們?cè)O(shè)定目標(biāo)函數(shù)。目標(biāo)函數(shù)的選取也可以有多種形式。像對(duì)于我們說到的垃圾郵件這種問題，我們可以定義一個(gè)錯(cuò)誤率。如果說一個(gè)郵件它原本不是垃圾郵件，但是我們選用的這個(gè)算法誤判成了垃圾郵件，這就是一個(gè)錯(cuò)誤的案例。錯(cuò)誤率在分類問題當(dāng)中是個(gè)常用的指標(biāo)，或者說常用的目標(biāo)函數(shù)。這就涉及到了數(shù)學(xué)工具中的最小均方誤差和最大后驗(yàn)概率。在回歸當(dāng)中，我們會(huì)使用最小均方誤差這樣一個(gè)常用目標(biāo)函數(shù)，尤其是在線性回歸里。除此之外呢，還有最大后驗(yàn)概率，一些其他的指標(biāo)。這就是機(jī)器學(xué)習(xí)中的評(píng)價(jià)步驟。


接著我們給大家說一下優(yōu)化步驟，當(dāng)我們有了目標(biāo)函數(shù)以后，我們就需要求解這個(gè)目標(biāo)函數(shù)在模型之下的一個(gè)最優(yōu)解，這個(gè)模型能夠獲取到的最小錯(cuò)誤率，或者最小均方誤差是多少呢？我們要求出一個(gè)特定的值。沒有這個(gè)值的話，那么我們?nèi)绾卧u(píng)價(jià)不同的模型它到底是好是壞呢？所以說優(yōu)化這個(gè)步驟它的作用是求解目標(biāo)函數(shù)在模型之下的一個(gè)最優(yōu)解，看看這個(gè)模型在解決這個(gè)問題的時(shí)候，最好能達(dá)到什么樣的程度?？偨Y(jié)來說，機(jī)器學(xué)習(xí)的三個(gè)步驟，包括了表示、評(píng)價(jià)、優(yōu)化這樣三個(gè)步驟，在這三個(gè)步驟當(dāng)中我們會(huì)用到不同的數(shù)學(xué)公式來分別解決這三個(gè)問題。所以這就需要我們能夠熟練使用數(shù)學(xué)工具。


我們?cè)谶@篇文章中給大家介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)中涉及到的步驟，也就是評(píng)價(jià)和優(yōu)化步驟，這兩個(gè)步驟都涉及到了很多的數(shù)學(xué)工具，所以我們就需要加強(qiáng)數(shù)學(xué)工具的訓(xùn)練，這樣我們才能夠更好地應(yīng)對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的工作。

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