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機器學習的要素是什么？
2019-04-01
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我們在深入學習人工智能的時候會走進一個新世界，而這個新世界被稱為機器學習。當然，機器學習也被稱為人工智能的核心。正是由于這個原因，機器學習逐漸被大家所關注，那么大家知道不知道機器學習的要素是什么呢？下面我們就給大家介紹一下這個問題。


首先，機器學習的三要素簡單來說就是模型、策略和算法。那么具體是什么意思呢？模型其實就是機器學習訓練的過程中所要學習的條件概率分布或者決策函數。而策略就是使用一種什么樣的評價，度量模型訓練過程中的學習好壞的方法，同時根據這個方法去實施的調整模型的參數，以期望訓練的模型將來對未知的數據具有最好的預測準確度。機器學習中的算法是指模型的具體計算方法。它基于訓練數據集，根據學習策略，從假設空間中選擇最優模型，最后考慮用什么樣的計算方法去求解這個最優模型。


在機器學習界流行的一句話：數據和特征決定了機器學習算法的上界，而模型和算法只是逼近這個上界而已。這說明了一個事實，那就是不過我們的機器學習算法模型的識別效果多么準確，如果沒有好的特征的話，也等于做無用功。也就是說，數據和特征確定了以后，算法最好能做到怎么樣基本上已經確定了。此時好與壞算法的差別可能就在于誰更接近基于這個數據和特征的效果上限。


而機器學習中也有經驗風險與結構風險，在這兩種風險中，實際上在真正的常見算法的實現過程中使用的原則是結構風險最小。其中最小化損失函數對應的參數 θ 就叫做經驗風險最小化。該策略認為經驗風險最小的模型就是最優的模型，也就是minf∈F1NN∑i=1L(yi,f(xi))。在這個式子中，F是假設空間。統計學中的極大似然估計就是經驗風險最小化的一個典型的例子。當模型是條件概率分布，損失函數是對數損失函數時，經驗風險最小化與極大似然估計等價。雖然在樣本數量足夠大的情況下，經驗風險最小化求解出來的模型能夠取得不錯的預測效果，但是當訓練數據集也就是樣本容量比較小時，基于經驗風險最小化訓練出來的模型往往容易過擬合。


在這篇文章中我們給大家介紹了關于機器學習要素的相關知識，在這篇文章中相信大家已經知道了機器學習的相關知識，希望這篇文章能夠更好的幫助大家。


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