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機器學(xué)習(xí)的常見錯誤——只有模型沒有系統(tǒng)
2019-04-04
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我們在學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)的時候總會遇到很多的問題，而這些問題總是導(dǎo)致很多的問題，其實這些都是正常的，我們只有正視這些錯誤才能夠更好地進行操控機器學(xué)習(xí)，而機器學(xué)習(xí)的常見錯誤有很多，我們在這篇文章中給大家介紹一下機器學(xué)習(xí)的常見錯誤，那就是只有模型沒有系統(tǒng)。那么究竟是怎么一回事呢？下面我們就給大家介紹一下這個情況。


相信大家已經(jīng)知道機器學(xué)習(xí)的核心知識吧，其實機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的核心是各種機器學(xué)習(xí)模型，但并不能說模型是系統(tǒng)的全部，甚至都不一定是系統(tǒng)中最重要的部分。如果把一個完整的機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)比喻成一部手機，那么模型可以算作是手機的處理器，但是我們知道除了處理器以外，影響手機最終性能的因素還有非常的多，比如說屏幕，做工等等，而有了高端處理器并不能說明這是一款好手機。


當(dāng)然，用這個比喻說機器學(xué)習(xí)也是一樣的，要想讓模型充分發(fā)揮作用，這就需要在系統(tǒng)構(gòu)建時具有充分的大局觀意識，把模型當(dāng)做系統(tǒng)的一部分來看待。在這里需要提醒大家的是，在注意優(yōu)化模型的同時，更要注意模型的提升是否對系統(tǒng)整體最終效果產(chǎn)生了提升，如果沒有，那么要從系統(tǒng)中模型以外的部分找問題。而在所以在開發(fā)系統(tǒng)的過程中，不能只關(guān)注模型本身的好壞，更重要的是要關(guān)注模型對系統(tǒng)最終影響，以調(diào)優(yōu)系統(tǒng)為目標(biāo)，而不是僅僅調(diào)優(yōu)模型為目標(biāo)。如果只看到模型而看不到系統(tǒng)，很可能會做出指標(biāo)漂亮但是沒有實效的花瓶系統(tǒng)來。


當(dāng)然，還有人在學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)的時候忽視模型過程和細節(jié)。很多人覺得機器學(xué)習(xí)模型只需要把樣本和特征放進去，就會有好用的模型參數(shù)生成，其實并不是這樣的，如果這樣想，會讓人習(xí)慣性地忽略模型的細節(jié)，比如說某個參數(shù)為何是這個取值，這個取值是否合理，這個取值對應(yīng)的樣本數(shù)據(jù)是什么樣子等問題，我們需要做的事情就是把精力都花在調(diào)一些外部參數(shù)之類的工作上。當(dāng)然，如果硬要這樣做的話，得到的后果就是如果模型效果不好，不一定能夠通過調(diào)整外部參數(shù)來達到調(diào)優(yōu)效果。在樣本收集處理過程中，摻入了一些噪音數(shù)據(jù)沒有去除，那么這些噪音數(shù)據(jù)會影響最終的模型參數(shù)，進而影響模型效果。這種問題通過調(diào)一些諸如正則化參數(shù)之類的參數(shù)是無法解決的，真正有效的解決方法是深入的具體參數(shù)中，找到表現(xiàn)異常的參數(shù)，然后深入到該參數(shù)對應(yīng)的正負樣本及其特征，這樣逐層滲透地查找問題。典型的LR模型作為當(dāng)今最流行的模型，很多人只看到了訓(xùn)練速度和擴展性這些優(yōu)點，而沒有充分利用模型簡潔性這一特點。LR簡潔的參數(shù)形式非常適合使用上面描述的問題查找方法來定位問題。


通過這篇文章相信大家已經(jīng)知道了只有模型沒有系統(tǒng)這一錯誤的來源了吧？大家在進行機器學(xué)習(xí)中一定要去避免這些問題，這樣才能夠更好地學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)的知識。

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