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機器學(xué)習(xí)包括哪三個部分？
2019-03-27
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大家在學(xué)習(xí)人工智能的時候接觸到人工智能的核心技術(shù)，那大家知道不知道人工智能的核心技術(shù)是什么呢？沒錯，就是機器學(xué)習(xí)。機器學(xué)習(xí)是人工智能中一個重要環(huán)節(jié)，而機器學(xué)習(xí)中有三個部分，我們在這篇文章中就給大家介紹一下機器學(xué)習(xí)的三個部分，希望能夠幫助大家了解機器學(xué)習(xí)。


首先，機器學(xué)習(xí)的第一個部分就是表示，在表示這一步當(dāng)中，我們需要建立起數(shù)據(jù)，還有實際問題的抽象模型。所以，這里面就包括了兩個方面，一方面我們要對要解決的這個實際的問題進行抽象化處理。在表示的過程當(dāng)中，我們要解決的問題就是把我們面臨的真實世界當(dāng)中的一些物理問題給它抽象化，抽象成一個數(shù)學(xué)問題。抽象出來這個數(shù)學(xué)問題之后，我們要進一步去解決它，還要對這個數(shù)據(jù)進行表示。對于問題抽象完了以后，我們還要對數(shù)據(jù)進行抽象。我們要對某些數(shù)據(jù)進行判別的時候需要找出一個特征。我們就要把它表示成一個特征，表示成一個向量，或者表示成其他的形式。表示成向量也好，表示成其他形式也好，都是對這個數(shù)據(jù)做出了抽象。而在表示階段，我們需要建立的是數(shù)據(jù)，還有問題的抽象模型。把這個模型建立出來，然后去尋找合理的算法。而涉及到的算法有K-近鄰算法、回歸模型、決策樹、SVM支持向量機。這些算法都是需要我們掌握的。


而機器學(xué)習(xí)的第二部分就是評價，給定了模型之后，我們需要對這個模型進行評價。這個時候就需要設(shè)定一個目標(biāo)函數(shù)，來評價這個模型的性質(zhì)。那么如何設(shè)定目標(biāo)函數(shù)呢？目標(biāo)函數(shù)的選取也可以有多種形式。一般來說，錯誤率在分類問題當(dāng)中是個常用的指標(biāo)，或者說常用的目標(biāo)函數(shù)。這就需要我們?nèi)ビ嬎愠鲎钚【秸`差和最大后驗概率。在回歸當(dāng)中，我們會使用最小均方誤差這樣一個常用目標(biāo)函數(shù)，尤其是在線性回歸里。除此之外呢，還有最大后驗概率，一些其他的指標(biāo)。


機器學(xué)習(xí)的第三部分就是優(yōu)化。有了目標(biāo)函數(shù)以后，我們要求解這個目標(biāo)函數(shù)在模型之下的一個最優(yōu)解，這個模型能夠獲取到的最小錯誤率，或者最小均方誤差是多少呢？我們要求出一個特定的值。沒有這個值的話，我們?nèi)绾卧u價不同的模型它到底是好是壞呢？所以說優(yōu)化這個步驟它的作用是求解目標(biāo)函數(shù)在模型之下的一個最優(yōu)解，看看這個模型在解決這個問題的時候，最好能達到什么樣的程度。


從上述的內(nèi)容中我們可以看出，機器學(xué)習(xí)中的三個步驟就是表示、評價、優(yōu)化這樣三個步驟，這三個步驟都是十分重要的，通過對這些知識的了解相信大家能夠更好地掌握機器學(xué)習(xí)的要領(lǐng)，融會貫通，舉一反三。

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