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機器學習包括哪三個部分？
2019-03-27
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大家在學習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，就是機器學習。機器學習是人工智能中一個重要環(huán)節(jié)，而機器學習中有三個部分，我們在這篇文章中就給大家介紹一下機器學習的三個部分，希望能夠幫助大家了解機器學習。


首先，機器學習的第一個部分就是表示，在表示這一步當中，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。在表示的過程當中，我們要解決的問題就是把我們面臨的真實世界當中的一些物理問題給它抽象化，抽象成一個數(shù)學問題。抽象出來這個數(shù)學問題之后，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。


而機器學習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。這個時候就需要設定一個目標函數(shù)，來評價這個模型的性質(zhì)。那么如何設定目標函數(shù)呢？目標函數(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中是個常用的指標，或者說常用的目標函數(shù)。這就需要我們?nèi)ビ嬎愠鲎钚【秸`差和最大后驗概率。在回歸當中，我們會使用最小均方誤差這樣一個常用目標函數(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。


機器學習的第三部分就是優(yōu)化。有了目標函數(shù)以后，我們要求解這個目標函數(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，機器學習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習的要領(lǐng)，融會貫通，舉一反三。

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