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機器學(xué)習(xí)的要素是什么?
2019-04-01
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我們在深入學(xué)習(xí)人工智能的時候會走進一個新世界,而這個新世界被稱為機器學(xué)習(xí)。當(dāng)然,機器學(xué)習(xí)也被稱為人工智能的核心。正是由于這個原因,機器學(xué)習(xí)逐漸被大家所關(guān)注,那么大家知道不知道機器學(xué)習(xí)的要素是什么呢?下面我們就給大家介紹一下這個問題。


首先,機器學(xué)習(xí)的三要素簡單來說就是模型、策略和算法。那么具體是什么意思呢?模型其實就是機器學(xué)習(xí)訓(xùn)練的過程中所要學(xué)習(xí)的條件概率分布或者決策函數(shù)。而策略就是使用一種什么樣的評價,度量模型訓(xùn)練過程中的學(xué)習(xí)好壞的方法,同時根據(jù)這個方法去實施的調(diào)整模型的參數(shù),以期望訓(xùn)練的模型將來對未知的數(shù)據(jù)具有最好的預(yù)測準(zhǔn)確度。機器學(xué)習(xí)中的算法是指模型的具體計算方法。它基于訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,根據(jù)學(xué)習(xí)策略,從假設(shè)空間中選擇最優(yōu)模型,最后考慮用什么樣的計算方法去求解這個最優(yōu)模型。


機器學(xué)習(xí)界流行的一句話:數(shù)據(jù)和特征決定了機器學(xué)習(xí)算法的上界,而模型和算法只是逼近這個上界而已。這說明了一個事實,那就是不過我們的機器學(xué)習(xí)算法模型的識別效果多么準(zhǔn)確,如果沒有好的特征的話,也等于做無用功。也就是說,數(shù)據(jù)和特征確定了以后,算法最好能做到怎么樣基本上已經(jīng)確定了。此時好與壞算法的差別可能就在于誰更接近基于這個數(shù)據(jù)和特征的效果上限。


機器學(xué)習(xí)中也有經(jīng)驗風(fēng)險與結(jié)構(gòu)風(fēng)險,在這兩種風(fēng)險中,實際上在真正的常見算法的實現(xiàn)過程中使用的原則是結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小。其中最小化損失函數(shù)對應(yīng)的參數(shù) θ 就叫做經(jīng)驗風(fēng)險最小化。該策略認(rèn)為經(jīng)驗風(fēng)險最小的模型就是最優(yōu)的模型,也就是minf∈F1NN∑i=1L(yi,f(xi))。在這個式子中,F(xiàn)是假設(shè)空間。統(tǒng)計學(xué)中的極大似然估計就是經(jīng)驗風(fēng)險最小化的一個典型的例子。當(dāng)模型是條件概率分布,損失函數(shù)是對數(shù)損失函數(shù)時,經(jīng)驗風(fēng)險最小化與極大似然估計等價。雖然在樣本數(shù)量足夠大的情況下,經(jīng)驗風(fēng)險最小化求解出來的模型能夠取得不錯的預(yù)測效果,但是當(dāng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集也就是樣本容量比較小時,基于經(jīng)驗風(fēng)險最小化訓(xùn)練出來的模型往往容易過擬合。


在這篇文章中我們給大家介紹了關(guān)于機器學(xué)習(xí)要素的相關(guān)知識,在這篇文章中相信大家已經(jīng)知道了機器學(xué)習(xí)的相關(guān)知識,希望這篇文章能夠更好的幫助大家。

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