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機(jī)器學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)知識（四）
2019-02-19
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在前面的文章中我們給大家介紹了很多有關(guān)機(jī)器學(xué)習(xí)的知識，這些知識都是十分有用的，掌握了這些知識我們才能夠做好機(jī)器學(xué)習(xí)知識的儲備。下面我們就給大家介紹一下機(jī)器學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)知識的其他部分，希望大家都好好學(xué)起來吧。


（1）假負(fù)類就是被模型錯誤的預(yù)測為負(fù)類的樣本。

（2）假正類就是被模型錯誤的預(yù)測為正類的樣本。

（3）假正類率的概念就是在ROC 曲線（ROC curve）中的 x 軸。FP 率的定義是：假正率=假正類數(shù)/(假正類數(shù)+真負(fù)類數(shù))

（4）特征就是輸入變量，用于做出預(yù)測。

（5）特征列就是具有相關(guān)性的特征的集合，一個樣本的一個特征列中可能會有一個或者多個特征。特征的數(shù)據(jù)類型；一個特征是固定長度的或應(yīng)該轉(zhuǎn)換為嵌入。一個特征列可以僅包含一個特征。

（6）特征交叉就是將特征進(jìn)行交叉（乘積或者笛卡爾乘積）運算后得到的合成特征。特征交叉有助于表示非線性關(guān)系。

（7）特征工程就是在訓(xùn)練模型的時候，決定哪些特征是有用的，然后將記錄文件和其它來源的原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成上述特征的過程。

（8）特征集就是機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練的時候使用的特征群。

（9）特征定義就是描述所需的信息從 tf.Example 協(xié)議緩存中提取特征數(shù)據(jù)。因為 tf.Example 協(xié)議緩存只是數(shù)據(jù)的容器，必須明確以下信息：

（10）嵌入就是連續(xù)值特征的明確的特征。嵌入通常指將高維向量轉(zhuǎn)換到低維空間中。

在 TensorFlow 中，嵌入是通過反向傳播損失訓(xùn)練的，正如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的其它參量一樣。

（11）經(jīng)驗風(fēng)險最小化就是選擇能最小化訓(xùn)練數(shù)據(jù)的損失的模型函數(shù)的過程。和結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化（structual risk minimization）對照。

（12）集成就是多個模型預(yù)測的綜合考慮?？梢酝ㄟ^以下一種或幾種方法創(chuàng)建一個集成方法，這些方法分別是設(shè)置不同的初始化、設(shè)置不同的超參量。設(shè)置不同的總體結(jié)構(gòu)。而深度和廣度模型是一種集成。

（13）樣本就是一個數(shù)據(jù)集的一行內(nèi)容。一個樣本包含了一個或多個特征，也可能是一個標(biāo)簽。樣本有標(biāo)注樣本和無標(biāo)注樣本。


在這篇文章中我們給大家介紹了很多的知識，比如假正類、假負(fù)類、集成、特征集等知識，這些知識都能夠幫助我們深入地了解人工智能，希望這篇文章能夠給大家?guī)韼椭?

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