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機(jī)器學(xué)習(xí)中容易出現(xiàn)的誤區(qū)
2019-02-22
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在機(jī)器學(xué)習(xí)中很多人都可能有一定的誤解，那就是認(rèn)為復(fù)雜的事物容易出錯(cuò)，而簡(jiǎn)單的事物往往會(huì)得到極高的準(zhǔn)確率，那么事實(shí)真的是這樣的嗎？在這篇文章中我們?cè)敿?xì)的給大家介紹一下這個(gè)問題，并給大家介紹一下特征的相關(guān)知識(shí)。


其實(shí)簡(jiǎn)單并不意味著準(zhǔn)確。在機(jī)器學(xué)習(xí)中，這通常意味著，給定兩個(gè)具有相同訓(xùn)練錯(cuò)誤的分類器，兩者中較簡(jiǎn)單的可能具有最低的測(cè)試錯(cuò)誤。有關(guān)這一說法的證據(jù)在文獻(xiàn)中經(jīng)常出現(xiàn)，但事實(shí)上有很多反例，比如“天底下沒有免費(fèi)的午餐”定理也暗示它不可能是真的。


我們知道融合模型，融合模型有一個(gè)特點(diǎn)，那就是即使在訓(xùn)練誤差已經(jīng)達(dá)到零之后，通過添加分類器，增強(qiáng)融合模型的泛化誤差仍然在不斷提高。因此，與直覺相反，一個(gè)模型的參數(shù)數(shù)量與其過度擬合傾向之間沒有必然的聯(lián)系。其實(shí)，更復(fù)雜的觀點(diǎn)是將復(fù)雜性等同于假設(shè)空間的大小，因?yàn)檩^小的空間允許假設(shè)由較短的符號(hào)表示。像上面有理論保證的那部分界限就可以被認(rèn)為是在暗示更短的假設(shè)能更好地概括。這可以通過給空間中的假設(shè)分配更短的符號(hào)來進(jìn)一步論證，這些空間我們是有先驗(yàn)偏好的。但是，把這看作準(zhǔn)確性和簡(jiǎn)單性之間權(quán)衡的證據(jù)，就會(huì)是循環(huán)推理：我們做出假設(shè)，人們喜歡更簡(jiǎn)單的設(shè)計(jì)，如果它們是準(zhǔn)確的，那就是因?yàn)槲覀兊钠檬菧?zhǔn)確的，而不是因?yàn)樵谖覀冞x擇的表征方式上假設(shè)是簡(jiǎn)單的。由此我們可以發(fā)現(xiàn)，簡(jiǎn)單并不意味著準(zhǔn)確。


而特征工程的重要性大家也是知道的，一般來說，特征選擇也叫特征子集選擇。是指從已有的 M 個(gè)特征中選擇 N 個(gè)特征使得系統(tǒng)的特定指標(biāo)最優(yōu)化，是從原始特征中選擇出一些最有效特征以降低數(shù)據(jù)集維度的過程，是提高算法性能的一個(gè)重要手段，也是模式識(shí)別中關(guān)鍵的數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟。而特征提取是計(jì)算機(jī)視覺和圖像處理中的一個(gè)概念。它指的是使用計(jì)算機(jī)提取圖像信息，決定每個(gè)圖像的點(diǎn)是否屬于一個(gè)圖像特征。特征提取的結(jié)果是把圖像上的點(diǎn)分為不同的子集，這些子集往往屬于孤立的點(diǎn)，連續(xù)的曲線或者連續(xù)的區(qū)域。


關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)中存在的誤解我們就給大家講到這里了。由此可見，機(jī)器學(xué)習(xí)是一個(gè)十分嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膬?nèi)容，容不得一點(diǎn)馬虎，所以我們還是需要注意好數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。

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