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機器學習三要素
2018-08-26
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機器學習三要素

通過對機器學習探索，發現其實無論用什么方法想要達到什么目的，其最終都是要求的一個能對新數據進行預測的公式，該公式可能是以概率的形式出現,即P（Y|X）；也可能是以函數的形式出現，即y=f（x）。那我們究竟如何才能得到我們想要的公式呢？

首先我們得明確我們求解思路，而思路可以歸咎為以下公式：                  公式（方法） =    模型  +  策略  +   算法

什么是模型?

模型的確定主要明確自定義的預測函數長什么樣子，和上面所說的一樣，也就兩種形式P（Y|X）和y=f（x），而由于在上述兩個公式中必不可少的存在未知參數ceta，而且一定不止一個，因此在ceta不確定的情況下，上述公式均表現為各類的集合。由此，我們也就明白自己需要怎么進行下去了，即求解出公式中的未知參數確定下來最后的公式，并用該公式進行預測。那我們該如何確定ceta（n個參數）的值呢？


什么是策略？

在明確模型的“樣子”后，接下來我們就需要利用已知的數據對未知參數的探索了，那我們怎么進行呢？首先我們知道，無論是訓練數據還是測試數據，最終的都希望通過公式能預測到和真實情況一樣的結果，那么事實肯定是可能一模一樣的了，那就一定存在誤差了，也可稱為損失！那我們能否利用損失最小來求未知參數呢？答案是一定的。從而我們引入損失函數。

           常見的損失函數主要有：


除了損失函數外，我們常提及的還有一個損失函數的名稱  “風險函數”，那二者有什么不同呢？


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損失函數 機器學習

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