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
需要找到最佳的容量
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