1 introduction
来源:互联网 发布:制作火车票图片软件 编辑:程序博客网 时间:2024/06/05 18:54
主要介绍了ML的过程
1 有一个训练集{x1,x2,...xN},用来调节建模的参数;如果有对应的观测集{t1,t2,...tN};就是supervise learining problems;通过训练集和观测集,学习出模型的参数w。
2 训练集{x1,x2,...xN}与观测集{t1,t2,...tN}的函数关系y(x,w)(隐藏在数据背后的规律),通过ML算法学习出。这样就可以对新的输入数据,利用ML算法,去识别。
3 评价一个ML算法的标准,是泛化能力(generalization):即对新的数据的适用能力。
4 在实际应用ML时,会预处理(有时是特征提取),减少计算量,某些情况下可以减少模型的复杂程度。
5 监督学习:主要是回归(regression)和分类(classification),两者区别:regression的观测集是连续变量,classification是离散的。无监督学习,没有观测集,只要有聚类(clustering)和密度估计(density estimation)等。
6 增强学习reinforcement learning:设计一个回报函数:即在每一次输入(x,t),判断回报函数是正or负;回报函数影响迭代的输入(x,t)的输出,我们寻找最大回报函数的model。
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