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機器學習的步驟都有哪些（一）
2019-02-19
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我們都知道，現階段人工智能是一個十分火爆的概念，人工智能能夠給我們的生活帶來很多的方便。其實人工智能中機器學習也是一個十分火熱的概念，而不管是什么技術都會有很多的步驟，那么機器學習用的步驟都有哪些呢？下面我們就給大家介紹一下這些內容。


機器學習中有三個步驟，第一就是表示，第二就是評價，第三就是優化，我們首先給大家介紹一下機器學習中的表示，在表示這一步當中，需要我們建立起數據，還有實際問題的抽象模型。在表示的過程當中，我們要解決的問題就是把我們面臨的真實世界當中的一些物理問題給它抽象化，抽象成一個數學問題。


這里面就包括了兩個方面，一方面我們要對要解決的這個實際的問題進行抽象化處理。如果我們要設計一個算法，判斷一個郵件它到底是不是一封垃圾郵件，那么得到的結果無外乎兩種，也就是是和否。這樣一個問題如果對它做抽象，實際上就是個二分分類問題。如果答案為是，我們可以把它定義成 0，如果答案為不是，可以把它定義成 1。所以，這個問題最終要解決的是什么呢？輸出一個 0 或者 1 的結果。當然把 0 和 1 的意義調過來也可以，用 1 代表是垃圾郵件，0 代表不是，也是可以的。抽象出來這個數學問題之后，我們要進一步去解決它，還要對這個數據進行表示。


在表示階段，我們需要建立的是數據，還有問題的抽象模型。把這個模型建立出來，然后去尋找合理的算法。當我們解決了問題抽象完了以后，我們還要對數據進行抽象。我們就舉一個例子，也就是在判定一個郵件到底是不是垃圾郵件的時候，我們需要根據它的特征進行判斷，看一看這個郵件里的關健字是否有關于推銷的，或者關于產品的一些關鍵字。這些特征，這些關鍵字，我們就要把它表示成一個特征，表示成一個向量，或者表示成其他的形式。表示成向量也好，表示成其他形式也好，都是對這個數據做出了抽象。這就是機器學習中的表示步驟。


我們在這篇文章中給大家介紹了機器學習中的表示步驟，其實這一個步驟是我們需要注意的內容，由于篇幅原因我們就給大家介紹到這里了，希望這篇文章能夠給大家帶來幫助。我們在后面的文章中繼續為大家介紹出更多有用的知識。


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