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簡單介紹機器學習建模過程
2019-05-20
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在機器學習中，我們會遇到很多算法，而這些算法都是能夠幫助機器學習解決很多問題， 可以說，機器學習是整個人工智能的核心。當然，機器學習的算法特征之一就是模型，那么大家是否知道機器學習建模的過程是什么呢？下面我們就給大家介紹一下這個內容。

建模的過程離不開模型的求解，我們假設輸入特征變量記為X，輸出變量記為Y，他們對應的具體取值分別記為x和y，輸入變量X可以是標量也可以是向量。本系列課程中除非特殊聲明，否則特征向量都是列向量，因此輸入實例x的列向量可以表示為：x=(x(1),x(1),...,x(i),...,x(n))T。

那么這個式子是什么意思呢？其中x(i)表示x的第i個特征值，因此x是一個具有n個特征值的特征向量。注意，我們將會使用另一種表示方法xi表示第i個輸入實例。那么第i個輸入實例的第k個特征值就表示為x(k)i。因此，對于具有N個訓練實例的有監督學習的訓練數據集就可以表示為:T={(x1,y1),(x2,y2),...,(xN,yN)}。當我們有了以上的數據表示，那么對于一個機器學習算法來說，基本上的提出過程可以總結為四個步驟。

第一就是根據特征向量的數據分布提出一個合適的模型函數 y=f(x;θ) 來估計參數分布。第二個步驟就是提出一個合適的損失函數 L(x,y) 計算對于訓練數據集上的所有訓練樣本估計的誤差損失大?。篖(x,y)=1NN∑i=1L(yi,f(xi))。第三個步驟就是用合適的優化算法使得損失函數帶有參數的 L(x,y) 的值最小化，即：minf∈F1NN∑i=1L(yi,f(xi))。第四個步驟就是求解最優化上述函數值得到 L(yi,f(xi)) 的最小值，從而得到原函數 y=f(x;θ) 的參數值θ的解：θ=(θ(1),θ(2),...,θ(K))。

在上述的式子中，參數個數K與模型函數 f(x;θ)相關，與特征向量維數以及數據集個數無關。這樣新的類標未知的樣本x就可以直接輸入到函數f(x)中就可以得到新的預測類標值y。

我們為什么要重視建模過程呢？其實機器學習算法要素有四點，分別是特征、模型、策略和算法。所以我們一定要對模型給予足夠重視。在這篇文章中我們給大家介紹了關于機器學習建模過程的相關知識，通過對這些知識的介紹，相信大家已經知道了機器學習建模的過程，希望這篇文章能夠幫助大家更好地理解機器學習。


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