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機器學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)知識（二）
2019-02-19
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在上一篇文章中我們給大家介紹了很多的機器學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)知識，機器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識是比較零碎的，但卻是十分重要的，所以我們要重視這些內(nèi)容。在這篇文章中我們會繼續(xù)為大家介紹機器學(xué)習(xí)涉及到的基礎(chǔ)概念，希望大家能夠重視起來。


（1）候選采樣是一種優(yōu)化訓(xùn)練時間的方式，使用 Softmax 等算法計算所有正標(biāo)簽的概率，同時只計算一些隨機取樣的負標(biāo)簽的概率。這個想法的思路是，負類別可以通過頻率更低的負強化進行學(xué)習(xí)，而正類別經(jīng)常能得到適當(dāng)?shù)恼龔娀?，實際觀察確實如此。候選取樣的動力是計算有效性從所有負類別的非計算預(yù)測的得益。

（2）標(biāo)定層是一種調(diào)整后期預(yù)測的結(jié)構(gòu)，通常用于解釋預(yù)測偏差。調(diào)整后的預(yù)期和概率必須匹配一個觀察標(biāo)簽集的分布。

（3）分類模型是機器學(xué)習(xí)模型的一種，將數(shù)據(jù)分離為兩個或多個離散類別。分類模型與回歸模型成對比。

（4）類別是所有同類屬性的目標(biāo)值作為一個標(biāo)簽。

（5）類別不平衡數(shù)據(jù)集是一個二元分類問題，其中兩個類別的標(biāo)簽的分布頻率有很大的差異。

（6）收斂就是訓(xùn)練過程達到的某種狀態(tài)，其中訓(xùn)練損失和驗證損失在經(jīng)過了確定的迭代次數(shù)后，在每一次迭代中，改變很小或完全不變。換句話說就是，當(dāng)對當(dāng)前數(shù)據(jù)繼續(xù)訓(xùn)練而無法再提升模型的表現(xiàn)水平的時候，就稱模型已經(jīng)收斂。在深度學(xué)習(xí)中，損失值下降之前，有時候經(jīng)過多次迭代仍保持常量或者接近常量，會造成模型已經(jīng)收斂的錯覺。

（7）混淆矩陣就是總結(jié)分類模型的預(yù)測結(jié)果的表現(xiàn)水平的 N×N 表格。混淆矩陣的一個軸列出模型預(yù)測的標(biāo)簽，另一個軸列出實際的標(biāo)簽。N 表示類別的數(shù)量。在一個二元分類模型中，N=2。多類別分類的混淆矩陣可以幫助發(fā)現(xiàn)錯誤出現(xiàn)的模式。混淆矩陣包含了足夠多的信息可以計算很多的模型表現(xiàn)度量，比如精度和召回率。

（8）連續(xù)特征擁有無限個取值點的浮點特征。和離散特征相反。


通過上面對機器學(xué)習(xí)概念的描述，相信大家對于機器學(xué)習(xí)的知識有了一定的了解了吧？大家在進行學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)的時候一定要重視這些知識，這樣才能夠做好機器學(xué)習(xí)知識的儲備。

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