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机器学习例子
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机器学习例子
问题 2468已知前面的数求后面的数是什么 机器学习解决方案 从前四个数即前4个示例找到一个函数模型公式满足前四个数的规律后面的数则使用这个函数去推理得到。 1.找到一个函数yf(x)使得将其满足上面的已知数据 2.得到这个函数去预测其他的未知的数 上面的函数为y2*x 引申上面是简单的数字这个数字可以变成复杂的向量、矩阵这个函数也可以是多个公司拼接从而就可以符合更加复杂任务的规律。其中2就是我们在数字中找到的规律y2x就是我们训练出来的模型。
机器学习概念 通过观察有限数量的样本去找到一个规律或者公式满足已知样板的x、y的关系的过程。
数据的重要性 上面的案例中如果只给了24两个已知的数那么规律就有可能是y2x;也可以是yx^2 ;所以规律正确与数据有很大的关系。
困难点 上面的规律是非常简单的但是对于复杂的事情我们人都很难去梳理出规律所以我们希望把数据交给机器让机器把规律找出来 。
机器学习分类
有监督学习
核心目标 建立一个模型函数来描述输入x与输出y之间的关系从而使新的输入来临时时我们可以预测输出。 要求需要一定输入与输出有关联关系并且能够数值化表示的训练样本。
有监督学习的应用
任务类型1文本分类任务 输入文本 输出类别 关系文本的内容决定着文本的类别 比如判断一句话是不是曹贼所说
任务类型2机器翻译 输入A语种文本 输出B语种文本 关系A语种表达的意思在B语种中有对应得意思 比如太阳英文就是son
无监督学习
**释义**给与机器得数据是没有标注信息得简单理解就是只有输入这种情况也可以让机器进行一些分析 应用场景聚类、降维、找特征值等等 聚类 **释义**比如将一系列水果按照大小、颜色、口味对应不同得数字把水果转换为向量数子表示这个时候通过空间向量得计算可以判断那些向量比较接近那么按照一定得算法就可以将它们分类虽然我们不清楚分得是什么类 降维 释义 我们在整理了1000个人的各项数据包括用100个维度去表示他们各自的信息身高、是否结婚、工作、胖瘦、年龄、手长、腰围等但是对于我们某一个任务来说某些维度的信息没有用比如是否结婚不关注那么我们通过一定的算法将其中某些不用的维度去除掉降低的数据的复杂性这就是降维。
机器学习常见概念
数据集
1.训练集 释义用于模型训练的数据集合 举例 相当于一个孩子从白纸到成人需要的教训只是这个教训在这里是提取准备好的
2. 验证集 释义对于每一种任务一般都有多种算法可以选择一般会使用验证集用于对比不同算法的效果差异 举例 培养孩子时我们需要进行中考、高考测试这个孩子在某方面的天赋和培养效果这里的验证集就是这个意思。
3.测试集 释义最终用来评判算法模型效果的数据集合 举例 相当于孩子成年了放到社会上去经历毒打如果表现得不错就说明这个号成了表现差就重新练一个。
k折交叉验证
释义初始采样分割成k个子样本一个单独的子样本本保留作为验证模型的数据其他的k-1个样本用来训练交叉重复k次每个子样本验证一次平均k次的结果。就是需要训练K次。
过拟合
**释义**模型失去泛化能力如果模型在训练集和验证集上都有很好的表现但是在测试集上表现很差一般认为发生过拟合。 举例 高考笔试成绩很好读书的任务完成得很棒但是出了社会实际做事不行是书呆子就是过拟合。
欠拟合
释义 模型没能建立起合理的输入输出之间的映射当输入训练集中的样本时预测结果和标注结果依然相差很大。 举例 平时就学不进去别说高考从小学到初高中成绩都很差就是欠拟合这个时候就看是不是没认真学习学习方法不对还是这个娃就是蠢那么就重新生一个看看有没有天赋。
评价指标
释义 为了评价算法效果好坏需要找到一种评价模型的计算指标例如准确率、召回率、F1值、TopK、BLEU等 举例 学生的评价德智体美劳高考成绩等
