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關于機器學習中需要我們知道的事情
2021-03-08
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在機器學習的過程中，我們需要對機器學習有個深入的了解，才能夠更有把握地駕馭機器學習，但是有很多朋友由于不會選擇算法或者不懂得其中的知識從而跳進陷阱，白白浪費了時間和精力而無果。在這篇文章中我們就重點給大家介紹一下關于機器學習中需要我們知道的必備知識。

機器學習中你需要知道的事——偏差與方差

我們在進行機器學習的過程中需要了解偏差和方差，在統計學中，一個模型好壞，是根據偏差和方差來衡量的，所以我們有必要了解偏差和方差的知識，首先偏差描述的是預測值（估計值）的期望E與真實值Y之間的差距。偏差越大，越偏離真實數據。而方差描述的是預測值P的變化范圍，離散程度，是預測值的方差，也就是離其期望值E的距離。方差越大，數據的分布越分散。

一般情況下，如果是小訓練集，高偏差/低方差的分類器要比低偏差/高方差大分類的優勢大，因為后者會發生過擬合。然而，隨著你訓練集的增長，模型對于原數據的預測能力就越好，偏差就會降低，此時低偏差/高方差的分類器就會漸漸的表現其優勢，而高偏差分類器這時已經不足以提供準確的模型了。

機器學習中你需要知道的事——算法怎么選

那么我們如何選擇出一個合適的算法呢？其實算法我們首先應該選擇的就是邏輯回歸，倘若它的效果不顯著，那么可以將它的結果作為基準來參考，在基礎上與其他算法進行比較。然后我們試試決策樹或者隨機森林的知識看看是否可以大幅度提升你的模型性能。即便最后我們并沒有把它當做為最終模型，我們也可以使用隨機森林來移除噪聲變量，做特征選擇。當然如果特征的數量和觀測樣本特別多，那么當資源和時間充足時，使用SVM不失為一種選擇。而現在深度學習很熱門，很多領域都用到，它是以神經網絡為基礎的。而算法固然重要，但好的數據卻要優于好的算法，設計優良特征是大有好處的。假如我們有一個超大數據集，那么無論我們使用哪種算法可能對分類性能都沒太大影響。

在這篇文章中我們給大家介紹了機器學習涉及的偏差和方差的相關內容，同時也給大家介紹了如何選擇出一個合適的算法。這些知識都是能夠幫助大家更好地理解機器學習和掌握機器學習的，所以說我們在學習機器學習或進行機器學習領域工作時一定要注意算法的選擇。


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