Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营 入门 Task1-机器学习

目录

机器学习基础

机器学习:机器具备有学习的能力/让机器具备找一个函数的能力。比如语音识别、图像识别、

机器学习有不同的类别。

1)回归:假设要找的函数的输出是一个数值/标量,这种机器学习的任务称为回归。

2)分类:分类任务要让机器做选择题。人类先准备好一些选项,这些选项称为类别。

3)结构化学习:机器不只是要做选择题或输出一个数字,而是产生一个有结构的物体,比如让机器画一张图,写一篇文章。这种叫机器产生有结构的东西的问题称为结构化学习。

案例分析-视频的点击次数预测

机器学习流程

1)构建模型

写出一个带有未知参数的函数(模型),用于预测未来观看次数。

例如, y = b + w x 1 y = b + wx_1 y=b+wx1,其中 y 是预测的观看次数, x 1 x_1 x1 是前一天的观看次数,b 和 w 是未知参数。

其中,带有未知的参数的函数称为模型。特征 x 1 x_1 x1是这个函数里面已知的,而 w 跟 b 是未知的参数。w 称为权重,b 称为偏置。

2)定义损失函数

损失函数用于评估模型预测值与实际值之间的差异。

例如,如果 b = 500 和 w = 1,则预测函数为 y = 500 + x 1 y = 500 + x_1 y=500+x1。

计算每一条记录的预测值与实际值之间的差距,并求平均值得到损失。

3)最优化

使用梯度下降算法来调整模型参数,以最小化损失函数。

初始参数随机选取,然后根据损失函数的梯度来更新参数。

更新规则为: w 1 ← w 0 − η ∂ L / ∂ w ∣ w = w 0 w1 ← w0 - η ∂L/∂w | w=w_0 w1←w0−η∂L/∂w∣w=w0,其中 η 是学习率。

梯度下降过程中可能遇到局部最小值,但这通常不是一个严重的问题。

4)结果

在训练数据上找到了最佳参数 w* = 0.97, b* = 100。

使用这些参数得到的平均误差约为 480。

在未见过的数据上(2021年的数据),模型的误差为 0.58。

相关公式

1.模型公式:

2.损失函数

3.参数更新

相关推荐
charley.layabox1 小时前
8月1日ChinaJoy酒会 | 游戏出海高端私享局 | 平台 × 发行 × 投资 × 研发精英畅饮畅聊
人工智能·游戏
DFRobot智位机器人2 小时前
AIOT开发选型:行空板 K10 与 M10 适用场景与选型深度解析
人工智能
想成为风筝4 小时前
从零开始学习深度学习—水果分类之PyQt5App
人工智能·深度学习·计算机视觉·pyqt
F_D_Z4 小时前
MMaDA:多模态大型扩散语言模型
人工智能·语言模型·自然语言处理
大知闲闲哟4 小时前
深度学习G2周:人脸图像生成(DCGAN)
人工智能·深度学习
飞哥数智坊5 小时前
Coze实战第15讲:钱都去哪儿了?Coze+飞书搭建自动记账系统
人工智能·coze
wenzhangli75 小时前
低代码引擎核心技术:OneCode常用动作事件速查手册及注解驱动开发详解
人工智能·低代码·云原生
潘达斯奈基~6 小时前
大模型的Temperature、Top-P、Top-K、Greedy Search、Beem Search
人工智能·aigc
倔强青铜三6 小时前
苦练Python第18天:Python异常处理锦囊
人工智能·python·面试
倔强青铜三6 小时前
苦练Python第17天:你必须掌握的Python内置函数
人工智能·python·面试