機器學習(二)-基本概念

ymyang 發布于2019-07-31 10:18 / 1986人閱讀

摘要：數據集在機器學習和模式識別等領域中，一般需要將樣本分成獨立的三部分訓練集，驗證集和測試集。機器學習與人類學習有了機器學習，我們還需要人為經驗的干預嗎

1 數據集

在機器學習和模式識別等領域中，一般需要將樣本分成獨立的三部分訓練集（train set），驗證集（validation set ) 和測試集（test set）。其中訓練集用來估計模型，驗證集用來調超參數，測試集用來測試模型準確度。

1.1 訓練集

訓練集用來估計模型；

訓練集占總樣本的50%

1.2 開發集(驗證集)

驗證集用來確定網絡結構或者控制模型復雜程度的參數

驗證集占總樣本的25%

1.3 測試集

測試集則檢驗最終選擇最優的模型的性能如何

測試集占總樣本的25%

1.4 簡單的機器學習流程

2 常用的機器學習算法介紹

分類算法：有監督, 舉例：貓狗分類

回歸算法：有監督, 舉例：房價預測

聚類算法：無監督, 舉例：新聞分類

降維算法：數據處理

模型選擇算法：算法的選擇和參數調試所用到的技術

預處理算法：特征提取和歸一化

3 有監督機器學習和無監督機器學習 3.1 有監督機器學習

我們要教會計算機做某些事情

定義：我們給算法一個數據集，其中包含了正確答案，算法的目的就是給出更多的正確答案

有監督機器學習例子：分類

3.2 無監督機器學習

讓計算機自己去做某些事情

定義: 我們給算法一個數據集，但是不給他正確答案，而讓計算機自己去學習

無監督機器學習例子：聚類(預測鳶尾花卉)

Iris（鳶尾花）數據集是多重變量分析的數據集。每行數據包含4個屬性：Sepal Length（花萼長度）、Sepal Width（花萼寬度）、Petal Length（花瓣長度）和Petal Width（花瓣寬度）。可通過這4個屬性預測鳶尾花卉屬于種類（Setosa，Versicolour，Virginica）中的哪一類。具體分為幾類，分析前是不知道的。

4 機器學習與人類學習

有了機器學習，我們還需要人為經驗的干預嗎？

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