码迷,mamicode.com
首页 > 其他好文 > 详细

机器学习入门 - 基本概念

时间:2018-11-14 12:28:54      阅读:208      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:偏差   所有权   训练   bsp   str   学习   简单的   标题   机器   

1、机器学习分为监督学习和非监督学习。首先学习监督学习。

2、标签,即y值,结果,以通过机器学习过滤垃圾邮件为例,标签为邮件是垃圾邮件,或不是垃圾邮件

3、特征,即x值,输入变量,通常有多个特征,如根据发件人、邮件标题等特征来判断是否为垃圾邮件

4、样本,机器学习通过有标签样本训练模型,再通过模型对无标签样本做出预测

5、两种模型:回归模型,预测连续值,如房价,股价;分类模型,预测离散值,如垃圾邮件或非垃圾邮件,猫照片或狗照片

 

技术分享图片

我们从简单的模型开始学习,如上图,一个线性代数模型,可以用y=wx+b来表示这个模型。w为斜率,也叫权重,b为y轴截距,也叫偏差。

机器学习本质 - 训练模型表示通过有标签样本来学习(确定)所有权重和偏差的理想值。即求w和b的值,使得误差最小。

机器学习入门 - 基本概念

标签:偏差   所有权   训练   bsp   str   学习   简单的   标题   机器   

原文地址:https://www.cnblogs.com/yuzhengzhong/p/9907452.html

(0)
(0)
   
举报
评论 一句话评论(0
登录后才能评论!
© 2014 mamicode.com 版权所有  联系我们:gaon5@hotmail.com
迷上了代码!