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機(jī)器學(xué)習(xí)的步驟都有哪些（六）
2019-02-19
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我們?cè)谏弦黄恼轮薪o大家介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)中的概率統(tǒng)計(jì)的知識(shí)，概率統(tǒng)計(jì)知識(shí)在機(jī)器學(xué)習(xí)中評(píng)價(jià)步驟中用的很多。其實(shí)最優(yōu)化理論在機(jī)器學(xué)習(xí)中的優(yōu)化步驟中也是十分重要的，下面我們就給大家介紹一下這些內(nèi)容。


最優(yōu)化理論，我們一看就知道這是用在機(jī)器學(xué)習(xí)的優(yōu)化中，在最優(yōu)化理論當(dāng)中，主要的研究方向是凸優(yōu)化。凸優(yōu)化當(dāng)然它有些限制，但它的好處是什么呢？能夠簡化這個(gè)問題的解。因?yàn)樵趦?yōu)化當(dāng)中我們都知道，我們要求的是一個(gè)最大值，或者是最小值，但實(shí)際當(dāng)中我們可能會(huì)遇到一些局部的極大值，局部的極小值，還有鞍點(diǎn)這樣的點(diǎn)。凸優(yōu)化可以避免這個(gè)問題。在凸優(yōu)化當(dāng)中，極大值就是最大值，極小值也就是最小值。但是在實(shí)際當(dāng)中，尤其是引入了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還有深度學(xué)習(xí)之后，凸優(yōu)化的應(yīng)用范圍越來越窄，很多情況下它不再適用，所以這里面我們主要用到的是無約束優(yōu)化。同時(shí)，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中應(yīng)用最廣的一個(gè)算法，一個(gè)優(yōu)化方法，就是反向傳播。所以最優(yōu)化理論是很多人工智能以及機(jī)器學(xué)習(xí)需要使用的內(nèi)容。


三種數(shù)學(xué)工具和三個(gè)步驟并非一一對(duì)應(yīng)


機(jī)器學(xué)習(xí)當(dāng)中，用到的基礎(chǔ)數(shù)學(xué)都包括三種，分別是線性代數(shù)，概率統(tǒng)計(jì)，還有最優(yōu)化理論。我們?cè)?a href='/map/jiqixuexi/' style='color:#000;font-size:inherit;'>機(jī)器學(xué)習(xí)當(dāng)中用到的最基礎(chǔ)的一些數(shù)學(xué)工具。如果大概做一個(gè)分類，分別對(duì)應(yīng)到我們機(jī)器學(xué)習(xí)當(dāng)中，表示、評(píng)價(jià)，還有優(yōu)化這樣三個(gè)步驟。在表示當(dāng)中我們只用到線性代數(shù)，概率統(tǒng)計(jì)一點(diǎn)兒都不涉及，同樣地，我們?cè)谠u(píng)價(jià)的時(shí)候，線性代數(shù)也不涉及，不是這樣，都會(huì)有一個(gè)交叉的過程，但是在每個(gè)步驟當(dāng)中應(yīng)用到的主要工具還是有所區(qū)別。其實(shí)高等數(shù)學(xué)是數(shù)學(xué)工具的基礎(chǔ)當(dāng)然，在數(shù)學(xué)工具當(dāng)中，我們并沒有涉及到高等數(shù)學(xué)，高等數(shù)學(xué)我們就把它當(dāng)作一個(gè)基礎(chǔ)，一個(gè)基礎(chǔ)中的基礎(chǔ)。不光是人工智能，或者說機(jī)器學(xué)習(xí)，只要有數(shù)學(xué)參與的地方，我們都需要有高等數(shù)學(xué)的這個(gè)基礎(chǔ)。那么具體到機(jī)器學(xué)習(xí)當(dāng)中，我們?cè)诟叩葦?shù)學(xué)這一塊兒用到的比較多的，可能包括求導(dǎo)，微分，這樣的一些內(nèi)容。所以高等數(shù)學(xué)是我們需要好好研究的內(nèi)容。


我們?cè)谶@篇文章中給大家介紹了最優(yōu)化理論的知識(shí)，這些知識(shí)都是需要我們注意的內(nèi)容，希望這篇文章能夠幫助我們更好地理解人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)，最后感謝大家的閱讀。

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