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机器学习包括哪三个部分？
2019-03-27
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大家在学习人工智能的时候接触到人工智能的核心技术，那大家知道不知道人工智能的核心技术是什么呢？没错，就是机器学习。机器学习是人工智能中一个重要环节，而机器学习中有三个部分，我们在这篇文章中就给大家介绍一下机器学习的三个部分，希望能够帮助大家了解机器学习。


首先，机器学习的第一个部分就是表示，在表示这一步当中，我们需要建立起数据，还有实际问题的抽象模型。所以，这里面就包括了两个方面，一方面我们要对要解决的这个实际的问题进行抽象化处理。在表示的过程当中，我们要解决的问题就是把我们面临的真实世界当中的一些物理问题给它抽象化，抽象成一个数学问题。抽象出来这个数学问题之后，我们要进一步去解决它，还要对这个数据进行表示。对于问题抽象完了以后，我们还要对数据进行抽象。我们要对某些数据进行判别的时候需要找出一个特征。我们就要把它表示成一个特征，表示成一个向量，或者表示成其他的形式。表示成向量也好，表示成其他形式也好，都是对这个数据做出了抽象。而在表示阶段，我们需要建立的是数据，还有问题的抽象模型。把这个模型建立出来，然后去寻找合理的算法。而涉及到的算法有K-近邻算法、回归模型、决策树、SVM支持向量机。这些算法都是需要我们掌握的。


而机器学习的第二部分就是评价，给定了模型之后，我们需要对这个模型进行评价。这个时候就需要设定一个目标函数，来评价这个模型的性质。那么如何设定目标函数呢？目标函数的选取也可以有多种形式。一般来说，错误率在分类问题当中是个常用的指标，或者说常用的目标函数。这就需要我们去计算出最小均方误差和最大后验概率。在回归当中，我们会使用最小均方误差这样一个常用目标函数，尤其是在线性回归里。除此之外呢，还有最大后验概率，一些其他的指标。


机器学习的第三部分就是优化。有了目标函数以后，我们要求解这个目标函数在模型之下的一个最优解，这个模型能够获取到的最小错误率，或者最小均方误差是多少呢？我们要求出一个特定的值。没有这个值的话，我们如何评价不同的模型它到底是好是坏呢？所以说优化这个步骤它的作用是求解目标函数在模型之下的一个最优解，看看这个模型在解决这个问题的时候，最好能达到什么样的程度。


从上述的内容中我们可以看出，机器学习中的三个步骤就是表示、评价、优化这样三个步骤，这三个步骤都是十分重要的，通过对这些知识的了解相信大家能够更好地掌握机器学习的要领，融会贯通，举一反三。


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