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學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)的三種境界
2019-05-08
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機器學(xué)習(xí)是人工智能中最重要的內(nèi)容之一。當(dāng)然，機器學(xué)習(xí)需要很多的數(shù)學(xué)工具，正是由于這些數(shù)學(xué)工具，我們的機器學(xué)習(xí)才能夠解決出很多的問題。而數(shù)學(xué)工具有很多，我們需要學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)工具也有很多，那么數(shù)學(xué)工具需要學(xué)到什么程度才能應(yīng)用到機器學(xué)習(xí)呢？其實需要三種境界，在這篇文章中我們就給大家介紹一下這三種境界，希望能夠幫助到大家。

1，利用已知方法解決問題

一般來說，機器學(xué)習(xí)有三個階段。第一個階段，就是說給定一個模型，我們能夠用它來根據(jù)給定的輸入來求解輸出，也就是利用已知的方法來解決問題。那么這個已知的方法，我們可以把它看成一個黑箱子，我們不關(guān)注這個過程，不關(guān)注這個方法是如何解決問題，只要能夠解決問題就行?？赡芤呀?jīng)有了一個算法，那么我們只需要對數(shù)據(jù)做一些處理，把這個數(shù)據(jù)送入到算法當(dāng)中，得到一個輸出，我們能看明白這個輸出是怎么回事，這就可以。這是能使用的階段，我們只是做一個算法的使用者，我們能把它用清楚就夠了。

2.理解已知方法的工作原理

如果在能使用的基礎(chǔ)上再進(jìn)一步，那么就是能看懂，我們不光用這個已知的方法來解決問題，同時我們還能夠理解這個方法的工作原理。知其然，還能知其所以然。能使用就是知其然，能看懂就是知其所以然。那么這個方法可能背后有一些數(shù)學(xué)推導(dǎo)，會涉及到一些概率，最優(yōu)化，還有線性代數(shù)的一些使用。

3.根據(jù) 問題特征開發(fā)新的方法

把已知方法理解之后，還可以根據(jù)我的問題，根據(jù)自己的實際問題的特點，來開發(fā)一些新的方法。要么呢，可以對已知的方法來做一些改進(jìn)，使它更符合自己的一個待解決問題的方法，或者說開發(fā)一個完全新的方法，就是重新推導(dǎo)，推倒重來，直接設(shè)計一個新的方法。那么很顯然，這個呢，對于數(shù)學(xué)功底就有更深層次的一個要求。

這篇文章通過為大家介紹數(shù)學(xué)工具需要學(xué)到什么程度才能應(yīng)用到機器學(xué)習(xí)的相關(guān)知識，雖然學(xué)習(xí)的過程可能會很枯燥，也會艱難很多，但功夫不負(fù)有心人，只要有心去學(xué)，用心去學(xué)，相信自己可以早日學(xué)有所成的。

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