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簡單介紹機(jī)器學(xué)習(xí)建模過程
2019-05-20
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在機(jī)器學(xué)習(xí)中，我們會(huì)遇到很多算法，而這些算法都是能夠幫助機(jī)器學(xué)習(xí)解決很多問題， 可以說，機(jī)器學(xué)習(xí)是整個(gè)人工智能的核心。當(dāng)然，機(jī)器學(xué)習(xí)的算法特征之一就是模型，那么大家是否知道機(jī)器學(xué)習(xí)建模的過程是什么呢？下面我們就給大家介紹一下這個(gè)內(nèi)容。

建模的過程離不開模型的求解，我們假設(shè)輸入特征變量記為X，輸出變量記為Y，他們對(duì)應(yīng)的具體取值分別記為x和y，輸入變量X可以是標(biāo)量也可以是向量。本系列課程中除非特殊聲明，否則特征向量都是列向量，因此輸入實(shí)例x的列向量可以表示為：x=(x(1),x(1),...,x(i),...,x(n))T。

那么這個(gè)式子是什么意思呢？其中x(i)表示x的第i個(gè)特征值，因此x是一個(gè)具有n個(gè)特征值的特征向量。注意，我們將會(huì)使用另一種表示方法xi表示第i個(gè)輸入實(shí)例。那么第i個(gè)輸入實(shí)例的第k個(gè)特征值就表示為x(k)i。因此，對(duì)于具有N個(gè)訓(xùn)練實(shí)例的有監(jiān)督學(xué)習(xí)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集就可以表示為:T={(x1,y1),(x2,y2),...,(xN,yN)}。當(dāng)我們有了以上的數(shù)據(jù)表示，那么對(duì)于一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)算法來說，基本上的提出過程可以總結(jié)為四個(gè)步驟。

第一就是根據(jù)特征向量的數(shù)據(jù)分布提出一個(gè)合適的模型函數(shù) y=f(x;θ) 來估計(jì)參數(shù)分布。第二個(gè)步驟就是提出一個(gè)合適的損失函數(shù) L(x,y) 計(jì)算對(duì)于訓(xùn)練數(shù)據(jù)集上的所有訓(xùn)練樣本估計(jì)的誤差損失大?。篖(x,y)=1NN∑i=1L(yi,f(xi))。第三個(gè)步驟就是用合適的優(yōu)化算法使得損失函數(shù)帶有參數(shù)的 L(x,y) 的值最小化，即：minf∈F1NN∑i=1L(yi,f(xi))。第四個(gè)步驟就是求解最優(yōu)化上述函數(shù)值得到 L(yi,f(xi)) 的最小值，從而得到原函數(shù) y=f(x;θ) 的參數(shù)值θ的解：θ=(θ(1),θ(2),...,θ(K))。

在上述的式子中，參數(shù)個(gè)數(shù)K與模型函數(shù) f(x;θ)相關(guān)，與特征向量維數(shù)以及數(shù)據(jù)集個(gè)數(shù)無關(guān)。這樣新的類標(biāo)未知的樣本x就可以直接輸入到函數(shù)f(x)中就可以得到新的預(yù)測(cè)類標(biāo)值y。

我們?yōu)槭裁匆匾暯＿^程呢？其實(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)算法要素有四點(diǎn)，分別是特征、模型、策略和算法。所以我們一定要對(duì)模型給予足夠重視。在這篇文章中我們給大家介紹了關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)建模過程的相關(guān)知識(shí)，通過對(duì)這些知識(shí)的介紹，相信大家已經(jīng)知道了機(jī)器學(xué)習(xí)建模的過程，希望這篇文章能夠幫助大家更好地理解機(jī)器學(xué)習(xí)。

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