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機器學習的步驟都有哪些（五）
2019-02-19
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機器學習中涉及到了很多的數學工具，我們在前面的文章中給大家介紹了很多，其中線性代數是一個比較常見的數學工具，在這篇文章中我們重點給大家介紹一下概率統計這一數學工具，希望這篇文章能夠給大家帶來幫助。


在前面的文章中我們說到，線性代數起作用是在表示的過程當中。在評價過程中，我們需要使用到概率統計。概率統計包括了兩個方面，一方面是數理統計，另外一方面是概率論。數理統計好理解，機器學習當中應用的很多模型都是來源于數理統計。在具體地給定了目標函數之后，我們在實際地去評價這個目標函數的時候，我們會用到一些概率論。比方說給定了一個分布，我要求解這個目標函數的期望值。在平均意義上，這個目標函數能達到什么程度呢？這個時候就需要使用到概率論。實際上對于數理統計來說，我們在評價模型的時候，不只關注的是一個目標函數，我們可能還關注一些它的統計特性。比如說它的置信度，或者是其他的一些指標。當模型建立起來，它的可信性程度到底有多大，這些在早期的機器學習算法當中也是需要考慮的。所以概率統計在機器學習中體現出很大的作用。


當然隨著神經網絡，隨著深度學習的興起，有很多的內容實際上漸漸地衰落，或者漸漸地被忽略。在神經網絡當中可能只需要達到一個這個好的目標函數，好的指標就行，至于說它的置信度，這些我們不去考慮。統計學強調可解釋性，這個模型能夠達到什么樣的指標，我們能把它清清楚楚地講明白，為什么能夠達到這樣的指標，它的原理在哪？它背后的根據在哪？給定一個分布，假如說高斯分布，那么再給定一個模型，我們就可以通過嚴謹而簡潔的這個數學推導，把這個結果以公式的形式給它呈現出來，這個看起來就很高大上，或者說很清楚。但神經網絡和深度學習，現在還達不到這樣可解釋的程度。夠通過調參數調出一個比較好的結果，但是哪些因素會影響到它我們可能還不是那么清晰。所以呢，關于概率統計主要在機器學習中的評價步驟備受應用。


我們在這篇文章中給大家介紹了概率統計這個數學工具的知識，在這篇文章中我們通過解釋概率統計存在的問題來讓大家明白概率統計在評價步驟中使用的原因，希望這篇文章能夠給大家帶來幫助。


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