机器学习的基本概念(一)

作者 : icbug 发布时间: 2020-06-7 文章热度:154 共788个字,阅读需2分钟。 手机浏览

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机器学习方法流程

有监督学习为例子:(有结论的)

机器学习的基本概念(一)-icbug创客

输入数据 --》特征工程 --》 模型训练 --》模型部署 --》模型应用

Tips:通过特征进行训练get到我们的模型公式,之后判断模型质量如果质量不行我们需要反复的重新训练模型,之后进行模型评估,然后部署

注意:模型是有生命周期的,需要进行管理,需要在一段时间后进行更新


输入空间与输出空间

输入空间:将输入所有可能的取值的集合称作输入空间

输出空间:将输出的所有可能的取值的集合称为输出空间

例子:

我们现在想要做一个身高预测的模型,统计出来了13个人的数据,进行建模,然后使用这个模型,根据输入的父亲身高去预测其子身高的取值

父亲身高 儿子身高
165 170
165 172
168 174
170 174
172 173
172 176
174 172
175 174
175 178
177 176
178 175
178 181
210 194

Tips:输入空间其实只有两个值

  • 输入空间和输出空间可以是有限元素的集合,也可以是整个欧氏空间

  • 输入空间和输出空间可以是连续值的集合,也可以是离散值集合

  • 输入空间和输出空间可以是同一个空间,也可以是不同空间

  • 通常输出空间会比输入空间小


特征空间

特征:即为属性。每个输入实例的各个组成额部分(属性)称为原始特征,基于原始特征还可以扩展出更多的特征

特征向量:由多个属性组成的集合,称作特征向量

特征空间:将特征向量存在的空间称为特征空间

我们还是以上面的表格为例子

父亲身高 儿子身高
165 170
165 172
168 174
170 174
172 173
172 176
174 172
175 174
175 178
177 176
178 175
178 181
210 194

通过表格可以得知:父亲的身高的值为165

特征向量: 一维,165

  • 特征空间中每一维都对应了一个特征

  • 特征空间可以和输入空间相同,也可以不同

  • 需将实例从输入空间映射到特征空间

  • 模型实际上是定义于特征空间之上的


下一篇文章 : 机器学习的基本概念(二)

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