机器学习法三要素(一)

作者 : icbug 发布时间: 2020-06-7 文章热度:369 共408个字,阅读需2分钟。 手机浏览

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机器学习法三要素(一)

机器学习方法通常都是由模型,策略和算法三部分组成;方法=模型+策略+算法

模型:输入空间到输出空间的映射关系。学习过程即为从假设空间中搜索到适合当前数据的假设

策略:从假设空间众多假设中选择到最优的模型的学习标注或规则。

算法:学习模型的计算方法,通常是求解最优化问题。


模型

模型:输入空间到输出空间的映射关系。学习过程即为从假设空间中搜索适合当前数据的假设。

需要分析当前需要解决的问题,确定模型

流程请看下图

机器学习法三要素(一)-icbug创客


策略

从假设空间众多的假设中选择到最优的模型的学习标准或规则

如何选择一个最适合的模型?
  • 评估某个模型对单个训练样本的效果

  • 评估某个模型对训练集的整体效果

  • 评估某个模型对包括训练集、预测集在内的所有数据的整体效果

定义几个指标用来衡量上面的问题

  • 损失函数:0-1损失函数、平方损失函数、绝对损失函数、对数损失函数等等

  • 风险函数:经验风险、期望风险、结构风险

基本策略:

  • 经验风险最小(EMR)

  • 结构风险最小(SRM)

常见问题FAQ

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