一、什么是機器學習?簡述機器學習的一般過程。 機器學習是通過算法使得機器從大量歷史數據中學習規律,從而對新樣本做分類或者預測。 一個機器學習過程主要分為三個階段: (1)訓練階段,訓練階段的主要工作是根據訓練數據建立模型。 (2)測試階段,測試階段的主要工作是利用驗證集 ...
一 機器學習的概念 什么是學習 從人的學習說起 學習理論 從實踐中總結 在理論上推導 在實踐中檢驗 通過各種手段獲取知識或技能的過程 機器怎么學習 處理某個特定的任務,以大量的 經驗 為基礎 對任務完成的好壞,給予一定的評判標准 通過分析經驗數據,任務完成的更好了 機器學習的開端 機器學習的定義 機器學習 Machine Learning,ML 主要研究計算機系統對於特定任務的性能,逐步進行改善的 ...
2020-04-07 11:28 0 785 推薦指數:
一、什么是機器學習?簡述機器學習的一般過程。 機器學習是通過算法使得機器從大量歷史數據中學習規律,從而對新樣本做分類或者預測。 一個機器學習過程主要分為三個階段: (1)訓練階段,訓練階段的主要工作是根據訓練數據建立模型。 (2)測試階段,測試階段的主要工作是利用驗證集 ...
(feasibility of learning)?機器學習的學習理論對這些問題作出了解釋。本文以理論 ...
之前學習機器學習和數據挖掘的時候,很多都是知道這些算法的設計機制,對數學推導和求解過程依然是一知半解,最近看了一些機器學習算法的求解和各種優化算法,也發現了這些算法設計和公式推導背后的數學精妙之處和隨處可見的最優化的影子。還是決定從最優化理論開始補起,本文主要內容如下: ...
一、概述 我們知道,機器學習的特點就是:以計算機為工具和平台,以數據為研究對象,以學習方法為中心;是概率論、線性代數、數值計算、信息論、最優化理論和計算機科學等多個領域的交叉學科。所以本文就先介紹一下機器學習涉及到的一些最常用的的數學知識。 二、線性代數 2-1、標量 一個標量 ...
我們在推導機器學習公式時,常常會用到各種各樣的對數,但是奇怪的是--我們往往會忽略對數的底數是誰,不管是2,e,10等。 原因在於,lnx,log2x,log10x,之間是存在常數倍關系。 回顧學過的數學知識,換底公式如下: 則有 ...
Frequentist VS Bayesian 在機器學習領域分為兩個流派,分別是貝葉斯派和頻率派。兩種學派所基於的理論背景不同,應用場景也不盡相同。本文就以閱讀PRML為背景,對學習所悟進行總結。 對於一些問題,比如類似從盒子中抽取小球的經典問題,我們可以通過多次實驗的方式來計算頻率,並進 ...
獨立和互斥的區別在此省略,比較好理解。 首先我們看協方差的定義: Cov(X, Y) = E{[X - E(X)][Y - E(Y)]}. 協方差的性質有: ...
目錄 前言 常見概念 目標函數(objective function) 收斂(convergence) 局部最小值(local mininu ...