0-机器学习简介

有监督学习

目标:建立一个模型(函数),来描述输入(x)和输出(y)之间的映射关系。

价值:模型训练完成后,新的输入,模型会给出预测值输出。

  • 注意点:
    1.要有足够的训练样本
    2.输入和输出之间有关联关系
    3.输入和输出可以数值化表示

有监督学习的应用

  • 文本分类
    输入:文本
    输出:类别
  • 机器翻译
    输入:A语言文本
    输出:B语言文本
  • 图像识别
    输入:图像
    输出:类别
  • 语音识别
    输入:音频
    输出:文本

无监督学习

目标:提供无标注数据,使用算法对数据分析处理,得到结论

无监督学习的应用

  • 聚类
  • 降维
  • 找特征值

常用概念

  • 过拟合
    模型失去了泛化能力。模型再训练集和验证集上表现好,在测试集上表现差,一般是过拟合。
  • 欠拟合
    模型没能在输入和输出之间建立起合理的映射。输入训练集,输出预测与标注结果依然相差很大。
  • 评价指标
    准确率
    召回率
    F1值
    Topk

总结

机器学习本质:从已知数据中找规律,用来预测未知的样本。

深度学习:是机器学习的一种方法。


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