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機(jī)器學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)知識（三）
2019-02-19
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通過前兩篇文章我們給大家介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)概念，我們不難看出，機(jī)器學(xué)習(xí)的知識是十分零碎的，這是因?yàn)?a href='/map/jiqixuexi/' style='color:#000;font-size:inherit;'>機(jī)器學(xué)習(xí)涉及到的知識有很多，在這篇文章中我們繼續(xù)為大家介紹機(jī)器學(xué)習(xí)的知識，希望這篇文章能夠給大家?guī)韼椭?


（1）分類閾值應(yīng)用于模型的預(yù)測分?jǐn)?shù)以分離正類別和負(fù)類別的一種標(biāo)量值標(biāo)準(zhǔn)。當(dāng)需要將 logistic 回歸的結(jié)果映射到二元分類模型中時(shí)就需要使用分類閾值。

（2）凸函數(shù)就是一種形狀大致呈字母 U 形或碗形的函數(shù)。然而，在退化情形中，凸函數(shù)的形狀就像一條線。凸函數(shù)是很常用的損失函數(shù)。因?yàn)楫?dāng)一個(gè)函數(shù)有最小值的時(shí)候，梯度下降的各種變化都能保證找到接近函數(shù)最小值的點(diǎn)。類似的，隨機(jī)梯度下降的各種變化有很大的概率找到接近函數(shù)最小值的點(diǎn)。兩個(gè)凸函數(shù)相加后仍然是凸函數(shù)。深度模型通常是非凸的。

（3）早期停止法就是一種正則化方法，在訓(xùn)練損失完成下降之前停止模型訓(xùn)練過程。當(dāng)驗(yàn)證數(shù)據(jù)集的損失開始上升的時(shí)候，即泛化表現(xiàn)變差的時(shí)候，就該使用早期停止法了。

（4）交叉熵就是多類別分類問題中對 Log 損失函數(shù)的推廣。交叉熵量化兩個(gè)概率分布之間的區(qū)別。

（5）密集特征就是大多數(shù)取值為非零的一種特征，通常用取浮點(diǎn)值的張量表示。和稀疏特征相反。

（6）派生特征是合成特征的同義詞。

（7）離散特征就是只有有限個(gè)可能取值的一種特征。和連續(xù)特征（continuous feature）對照。

（8）dropout 正則化就是訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)一種有用的正則化方法。dropout 正則化的過程是在單次梯度計(jì)算中刪去一層網(wǎng)絡(luò)中隨機(jī)選取的固定數(shù)量的單元。刪去的單元越多，正則化越強(qiáng)。

（9）動態(tài)模型是以連續(xù)更新的方式在線訓(xùn)練的模型。即數(shù)據(jù)連續(xù)不斷的輸入模型。

（10）數(shù)據(jù)集就是樣本的集合。

（11）決策邊界在一個(gè)二元分類或多類別分類問題中模型學(xué)習(xí)的類別之間的分離器。

（12）深度模型是一種包含多個(gè)隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。深度模型依賴于其可訓(xùn)練的非線性性質(zhì)。和寬度模型對照。


在這篇文章中我們給大家介紹了很多有關(guān)機(jī)器學(xué)習(xí)的概念，通過這些概念我們不難發(fā)現(xiàn)人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)都是很多學(xué)科交叉而成，尤其是離不開數(shù)學(xué)，所以我們一定要重視數(shù)學(xué)的學(xué)習(xí)。

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