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機器學習中的基礎知識（深入中篇）
2019-02-16
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在上一篇文章中我們給大家介紹了很多機器學習中深層次的基礎知識，看起來這是一句十分矛盾的話，但是我們不難發現越往后介紹的知識的理解難度逐漸加大，所以就需要我們對前面的文章提到的知識做到掌握才行，我們在這篇文章中繼續為大家介紹機器學習中的其他部分的知識。


（1）歸一化就是將值的實際區間轉化為標準區間的過程，標準區間通常是-1 到+1 或 0 到 1。

（2）目標就是算法嘗試優化的目標函數。

（3）離線推斷就是生成一組預測并存儲，然后按需檢索那些預測?？膳c在線推斷對照閱讀。

（4）優化器就是梯度下降算法的特定實現。

（5）異常值就是與大多數值差別很大的值。在機器學習中，異常值有高絕對值的權重、與實際值差距過大的預測值、比平均值多大約 3 個標準差的輸入數據的值、異常值往往使模型訓練中出現問題。

（6）one-hot 編碼就是獨熱編碼。也是一個稀疏向量，其中一個元素設置為 1，所有其他的元素設置為0。獨熱編碼常用于表示有有限可能值集合的字符串或標識符。

（7）一對多就是給出一個有 N 個可能解決方案的分類問題，一對多解決方案包括 N 個獨立的二元分類器——每個可能的結果都有一個二元分類器。

（8）輸出層就是神經網絡的最后一層。這一層包含整個模型所尋求的答案。

（9）過擬合就是創建的模型與訓練數據非常匹配，以至于模型無法對新數據進行正確的預測。

（9）pandas是一種基于列的數據分析 API。很多機器學習框架，包括 TensorFlow，支持 pandas 數據結構作為輸入。

（10）參數機器學習系統自行訓練的模型的變量。而權重是參數，它的值是機器學習系統通過連續的訓練迭代逐漸學習到的?？膳c超參數對照閱讀。

（11）參數服務器用于在分布式設置中跟蹤模型參數。

（12）參數更新就是在訓練過程中調整模型參數的操作，通常在梯度下降的單個迭代中進行。

（13）偏導數就是一個多變量函數的偏導數是它關于其中一個變量的導數，而保持其他變量恒定。例如，f(x, y)對于x的偏導數就是 f(x)的導數，y保持恒定。x的偏導數中只有 x 是變化的，公式中其他的變量都不用變化。


在這篇文章中我們給大家介紹了很多的機器學習的概念，這些概念都是十分重要的，如果我們要從事人工智能的工作或者機器學習的工作，那么一定要做好這些知識的儲備。


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