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機(jī)器學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)知識（五）
2019-02-19
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在上面的文章中我們給大家介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識，其實(shí)我們在前面的文章中提到了很多的概念，通過對這些概念的了解，我們也知道了機(jī)器學(xué)習(xí)有很多的功能都是由一部分一部分的知識結(jié)構(gòu)搭建而成的，下面我們繼續(xù)為大家介紹機(jī)器學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)知識。


（1）梯度就是所有變量的偏導(dǎo)數(shù)的向量。在機(jī)器學(xué)習(xí)中，梯度是模型函數(shù)的偏導(dǎo)數(shù)向量。梯度指向最陡峭的上升路線。

（2）梯度截斷就是在應(yīng)用梯度之前先修飾數(shù)值，梯度截斷有助于確保數(shù)值穩(wěn)定性，防止梯度爆炸出現(xiàn)。

（3）梯度下降是通過計算模型的相關(guān)參量和損失函數(shù)的梯度最小化損失函數(shù)，值取決于訓(xùn)練數(shù)據(jù)。梯度下降迭代地調(diào)整參量，逐漸靠近權(quán)重和偏置的最佳組合，從而最小化損失函數(shù)。

（4）圖在 TensorFlow 中的一種計算過程展示。圖中的節(jié)點(diǎn)表示操作。節(jié)點(diǎn)的連線是有指向性的，表示傳遞一個操作的結(jié)果給另一個操作。使用 TensorBoard 能可視化計算圖。

（5）泛化是指模型利用新的沒見過的數(shù)據(jù)而不是用于訓(xùn)練的數(shù)據(jù)作出正確的預(yù)測的能力。

（6）廣義線性模型就是最小二乘回歸模型的推廣/泛化，基于高斯噪聲，相對于其它類型的模型，這種模型基于其它類型的噪聲，比如泊松噪聲，或類別噪聲等等。廣義線性模型的例子包括很多，比如logistic回歸、多分類回歸、最小二乘回歸。而廣義線性模型的參數(shù)可以通過凸優(yōu)化得到，它的性質(zhì)有很多，第一就是最理想的最小二乘回歸模型的平均預(yù)測結(jié)果等于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的平均標(biāo)簽。第二就是最理想的 logistic 回歸模型的平均概率的預(yù)測結(jié)果等于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的平均標(biāo)簽。第三就是廣義線性模型的能力局限于其特征的性質(zhì)。和深度模型不同，一個廣義線性模型無法學(xué)習(xí)新的特征。

（7）啟發(fā)式就是一個問題的實(shí)際的和非最優(yōu)的解，但能從學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)中獲得足夠多的進(jìn)步。

（8）折頁損失函數(shù)就是損失函數(shù)的一個類型，用于分類模型以尋找距離每個樣本的距離最大的決策邊界，即最大化樣本和邊界之間的邊緣。


我們在這篇文章中給大家介紹了很多有關(guān)機(jī)器學(xué)習(xí)的知識，這些知識都是機(jī)器學(xué)習(xí)中深層的概念，所以大家一定要吃透這些概念，這樣才能夠做好機(jī)器學(xué)習(xí)知識的儲備。關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的內(nèi)容我們就跟大家介紹到這里了，希望大家都能學(xué)有所成，學(xué)以致用！

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