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首頁(yè)精彩閱讀機(jī)器學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)知識(shí)（一）
機(jī)器學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)知識(shí)（一）
2019-02-19
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機(jī)器學(xué)習(xí)中涉及到了很多的概念，當(dāng)然要想了解機(jī)器學(xué)習(xí)的話就需要對(duì)這些基礎(chǔ)知識(shí)有一個(gè)深入的了解才能夠入門機(jī)器學(xué)習(xí)，那么機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)都有哪些呢？我們?cè)谶@幾篇文章中給大家列舉一下機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)。


（1）準(zhǔn)確率的概念，準(zhǔn)確率就是分類模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確的比例。

（2）AUC（曲線下面積）則是一種考慮到所有可能的分類閾值的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)。ROC 曲線下面積代表分類器隨機(jī)預(yù)測(cè)真正類要比假正類概率大的確信度。

（3）激活函數(shù)就是一種函數(shù)，也就是將前一層所有神經(jīng)元激活值的加權(quán)和輸入到一個(gè)非線性函數(shù)中，然后向下一層傳遞該函數(shù)的輸出值。

（4）AdaGrad是一種復(fù)雜的梯度下降算法，重新調(diào)節(jié)每個(gè)參數(shù)的梯度，高效地給每個(gè)參數(shù)一個(gè)單獨(dú)的學(xué)習(xí)率。這些知識(shí)都是需要我們要了解的。

（5）在機(jī)器學(xué)習(xí)中，反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中完成梯度下降的重要算法。首先，在前向傳播的過程中計(jì)算每個(gè)節(jié)點(diǎn)的輸出值。然后，在反向傳播的過程中計(jì)算與每個(gè)參數(shù)對(duì)應(yīng)的誤差的偏導(dǎo)數(shù)。

（6）基線就是被用為對(duì)比模型表現(xiàn)參考點(diǎn)的簡(jiǎn)單模型?；€幫助模型開發(fā)者量化模型在特定問題上的預(yù)期表現(xiàn)。

（7）批量就是指模型訓(xùn)練中一個(gè)迭代使用的樣本集。批量大小就是一個(gè)批量中樣本的數(shù)量。批量大小通常在訓(xùn)練與推理的過程中確定。

（8）偏置就是與原點(diǎn)的截距或偏移量。偏置被稱為機(jī)器學(xué)習(xí)模型中的 b 或者 w0。而二元分類器一類分類任務(wù)，輸出兩個(gè)互斥（不相交）類別中的一個(gè)。binning/bucketing則是根據(jù)值的范圍將一個(gè)連續(xù)特征轉(zhuǎn)換成多個(gè)稱為 buckets 或者 bins二元特征，稱為 buckets或者bins。

（9）檢查點(diǎn)則是在特定的時(shí)刻標(biāo)記模型的變量的狀態(tài)的數(shù)據(jù)。檢查點(diǎn)允許輸出模型的權(quán)重，也允許通過多個(gè)階段訓(xùn)練模型。檢查點(diǎn)還允許跳過錯(cuò)誤繼續(xù)進(jìn)行。注意其自身的圖式并不包含于檢查點(diǎn)內(nèi)。


在這篇文章中我們給大家介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)涉及到的知識(shí)以及概念，這些知識(shí)都是我們需要了解的知識(shí)。由于篇幅原因我們就給大家介紹到這里了，希望這篇文章能夠幫助大家更好的了解機(jī)器學(xué)習(xí)。我們下期見。

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