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機器學習中的基礎知識（深入下篇）
2019-02-16
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我們都知道，機器學習是人工智能中十分重要的內容，所以在前面的文章中我們給大家介紹了很多關于機器學習的知識，這些知識只是概念，還不是機器學習中更加深入的內容，不過要想學習深入知識就需要了解基礎知識，下面我們就給大家介紹一下機器學習中的基礎知識。


（1）正類，在二元分類中，有兩種類別：正類和負類。正類是我們測試的目標。

（2）精度就是分類模型的一種指標。準確率指模型預測正類時預測正確的頻率。

（3）分區策略就是在多個參數服務器中分割變量的算法。

（4）性能具有多種含義。在軟件工程中的傳統含義為軟件運行速度有多快／高效？在機器學習中的含義為模型的準確率如何？

（5）困惑度就是對模型完成任務的程度的一種度量指標。

（6）流程就是機器學習算法的基礎架構。管道包括收集數據、將數據放入訓練數據文件中、訓練一或多個模型，以及最終輸出模型。

（7）預測模型在輸入樣本后的輸出結果。

（8）預測偏差就是揭示預測的平均值與數據集中標簽的平均值的差距。

（9）預制評估器就是已經構建好的評估器。

（10）預訓練模型就是已經訓練好的模型或模型組件（如嵌入）。有時，你將預訓練嵌入饋送至神經網絡。其他時候，你的模型自行訓練嵌入，而不是依賴于預訓練嵌入。

（11）先驗信念就是訓練開始之前你對數據的信念。

（12）隊列就是實現隊列數據結構的 TensorFlow 操作。通常在輸入／輸出（I/O）中使用。

（13）秩在機器學習領域中包含多種含義的術語。張量中的維度數量。機器學習問題中類別的序數位置，按從高到低的順序給類別分類。

（14）召回率就是分類模型的一個指標，

（15）修正線性單元就是一種具備以下規則的激活函數：如果輸入為負或零，則輸出為 0。如果輸入為正，則輸出與輸入相同。

（16）回歸模型就是一種輸出持續值的模型。而分類模型輸出的是離散值。


我們在這篇文章中給大家介紹了很多機器學習中的知識，這些都是我們需要注意的內容，希望這篇文章能夠給大家帶來幫助，最后感謝大家的閱讀。


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