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機器學(xué)習(xí)的步驟都有哪些（五）
2019-02-19
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機器學(xué)習(xí)中涉及到了很多的數(shù)學(xué)工具，我們在前面的文章中給大家介紹了很多，其中線性代數(shù)是一個比較常見的數(shù)學(xué)工具，在這篇文章中我們重點給大家介紹一下概率統(tǒng)計這一數(shù)學(xué)工具，希望這篇文章能夠給大家?guī)韼椭?


在前面的文章中我們說到，線性代數(shù)起作用是在表示的過程當中。在評價過程中，我們需要使用到概率統(tǒng)計。概率統(tǒng)計包括了兩個方面，一方面是數(shù)理統(tǒng)計，另外一方面是概率論。數(shù)理統(tǒng)計好理解，機器學(xué)習(xí)當中應(yīng)用的很多模型都是來源于數(shù)理統(tǒng)計。在具體地給定了目標函數(shù)之后，我們在實際地去評價這個目標函數(shù)的時候，我們會用到一些概率論。比方說給定了一個分布，我要求解這個目標函數(shù)的期望值。在平均意義上，這個目標函數(shù)能達到什么程度呢？這個時候就需要使用到概率論。實際上對于數(shù)理統(tǒng)計來說，我們在評價模型的時候，不只關(guān)注的是一個目標函數(shù)，我們可能還關(guān)注一些它的統(tǒng)計特性。比如說它的置信度，或者是其他的一些指標。當模型建立起來，它的可信性程度到底有多大，這些在早期的機器學(xué)習(xí)算法當中也是需要考慮的。所以概率統(tǒng)計在機器學(xué)習(xí)中體現(xiàn)出很大的作用。


當然隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，隨著深度學(xué)習(xí)的興起，有很多的內(nèi)容實際上漸漸地衰落，或者漸漸地被忽略。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)當中可能只需要達到一個這個好的目標函數(shù)，好的指標就行，至于說它的置信度，這些我們不去考慮。統(tǒng)計學(xué)強調(diào)可解釋性，這個模型能夠達到什么樣的指標，我們能把它清清楚楚地講明白，為什么能夠達到這樣的指標，它的原理在哪？它背后的根據(jù)在哪？給定一個分布，假如說高斯分布，那么再給定一個模型，我們就可以通過嚴謹而簡潔的這個數(shù)學(xué)推導(dǎo)，把這個結(jié)果以公式的形式給它呈現(xiàn)出來，這個看起來就很高大上，或者說很清楚。但神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)，現(xiàn)在還達不到這樣可解釋的程度。夠通過調(diào)參數(shù)調(diào)出一個比較好的結(jié)果，但是哪些因素會影響到它我們可能還不是那么清晰。所以呢，關(guān)于概率統(tǒng)計主要在機器學(xué)習(xí)中的評價步驟備受應(yīng)用。


我們在這篇文章中給大家介紹了概率統(tǒng)計這個數(shù)學(xué)工具的知識，在這篇文章中我們通過解釋概率統(tǒng)計存在的問題來讓大家明白概率統(tǒng)計在評價步驟中使用的原因，希望這篇文章能夠給大家?guī)韼椭?

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