机器数基本概念及主要类型

茶乡浪子 2023-01-12 13:48:53

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机器学习基本概念和建模流程介绍

三分钟了解机器学习的基本概念- 1、人工智能、机器学习、深度学习之间的关系 2、什么是机器学习？ 3、机器学习的常见问题之过拟合 4、如何克服过拟合？ 5、机器学习的类型 6、分类和回归

一、机器学习简介 1.1 机器学习是什么假设用P来评估计算机程序在某任务类T上的性能，若一个程序通过利用经验E在T中任务上获得了性能改善，则我们就说关于T和P，该程序对它进行了学习。通俗来说，是按我们已经积累的许多经验，通过对经验的利用，就能对新情况做出有效的决策。 1.2 机器学习分类根据数据的组成不同，机器学习可以分为：监督学习无监督学习半监督学习强化学习 1.2.1 监督学习输入数据由输入的特征值和目标值组成。根据目标值（输出）是连续还是离散又可分为回归和分类。回归问题例如

文章目录参考资料1. 概述1.1 机器学习定义1.2 基本术语2. 模型的评估与选择2.1 误差与过/欠拟合2.2 评估方法2.3 训练集与测试集的划分方法2.3.1 留出法2.3.2 交叉验证法2.3.3 自助法2.4 调参2.5 性能度量2.5.1 最常见的性能度量2.5.2 查准率/查全率/F12.5.3 ROC与AUC2.5.4 代价敏感错误率与代价曲线参考资料 Machine-learning-learning-notes LeeML-Notes 本博客为作者根据周志华的西瓜书和参考资料

在机器学习中，主要有三种学习范式：监督学习（Supervised Learning）、无监督学习（Unsupervised Learning）和强化学习（Reinforcement Learning），它们的主要区别在于数据是否带标签以及学习的目标。定义监督学习是一种机器学习方法，训练数据包括输入（特征）和已知的标签（输出），模型通过学习输入与输出之间的映射关系，从而预测新数据的标签。目标是建立一个函数，将输入映射到输出。任务类型常见算法关键概念应用损失函数（Loss Function）概念损失函数是机器学

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