
機(jī)器學(xué)習(xí)中涉及到很多的數(shù)學(xué)工具,相信這是眾所周知的事情,這些數(shù)學(xué)工具的使用能夠解決很多機(jī)器學(xué)習(xí)的問題??梢?,如果能夠熟練地運(yùn)用數(shù)學(xué)工具,我們就能夠更加高效地進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)的工作。在機(jī)器學(xué)習(xí)中經(jīng)常有概率統(tǒng)計(jì)的身影,金壇就來好好給大家介紹一下關(guān)于概率統(tǒng)計(jì)在機(jī)器學(xué)中的發(fā)揮著什么樣的作用事不宜遲,下面跟隨小編的腳步好好學(xué)起來吧。
1.概率統(tǒng)計(jì)能夠利用數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)模型
概率統(tǒng)計(jì)可以看成是模型還有數(shù)據(jù)的組合。那么模型和數(shù)據(jù)組合在一塊,實(shí)際上是雙向的處理。我們要利用這個(gè)數(shù)據(jù)去訓(xùn)練這個(gè)模型,這個(gè)階段,我們是用數(shù)據(jù)去學(xué)習(xí)這個(gè)模型。在模型里面,我們就可以去選擇。有那么多的模型,比如說有 K- 近鄰的模型,有回歸模型,有決策樹,還有支持向量機(jī),這樣不同的模型。我訓(xùn)練的任務(wù)就是用數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)這些模型,來確定這個(gè)模型的參數(shù),最終得到一個(gè)確定的模型。這就可以看成是在給定數(shù)據(jù)的情況下,來求解這個(gè)參數(shù),它的條件概率。給定的數(shù)據(jù),如果有一部分參數(shù)的條件概率是最大的,那么就選擇這部分參數(shù),作為這個(gè)模型的參數(shù)。實(shí)際上,訓(xùn)練過程解決的就是這樣一個(gè)問題。當(dāng)然具體來說,包括生成模型,包括判別模型,那么生成模型我們求解的是輸入輸出的一個(gè)聯(lián)合概率分布,或者判別模型是一個(gè)條件概率分布。在很多情況下,我們關(guān)注的目標(biāo)都是分布。
2.概率統(tǒng)計(jì)能夠利用模型推斷數(shù)據(jù)
在學(xué)習(xí)階段,我們利用數(shù)據(jù)來訓(xùn)練模型,在預(yù)測(cè)階段,我們利用模型反過來去推斷這個(gè)數(shù)據(jù)。所以,在概率統(tǒng)計(jì)這一塊,我們關(guān)注的是模型的使用,還有概率的求解。當(dāng)然兩者不是完全區(qū)別開的,是相互融合的。在建立模型的時(shí)候,會(huì)用到一些先驗(yàn)概率分布。在求解目標(biāo)函數(shù)的時(shí)候,我們也會(huì)涉及求解數(shù)學(xué)期望這樣一些操作。
通過為大家介紹機(jī)器學(xué)習(xí)中涉及到的數(shù)學(xué)工具中的概率統(tǒng)計(jì)知識(shí),相信大家已經(jīng)發(fā)現(xiàn)概率統(tǒng)計(jì)其實(shí)是一個(gè)十分好用的工具,我們?cè)趯W(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的時(shí)候一定不能夠忽視概率統(tǒng)計(jì)知識(shí)的學(xué)習(xí),希望這篇文章能夠更好地幫助大家了解機(jī)器學(xué)習(xí)。
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