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初學機器學習

初學機器學習

概念

從大量資料中進行學習的演算法,目的不是找到一個通用的學習演算法或者絕對好的學習演算法,而是關注資料的分佈與通過機器學習獲取的經驗是否能更好的與“真實世界”相關

分類

1、無監督學習

根據提供的含有很多特徵的資料集,進行分類、計算等學習,得到對這些資料集的有用的結構性質

2、監督學習

與無監督學習相比,在提供的資料集中多了標籤或者目標等人為的一些提示

學習過程的挑戰

容量指模型擬合各種函式的能力

1、過擬合(overfitting)

容量高就出現過擬合

2、欠擬合(underfitting)

容量低就出現欠擬合
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需要找到最佳的容量