科技女王范儿 一文读懂机器学习
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【科技女王范儿 一文读懂机器学习】本文约6000字 ， 建议阅读10+分钟
本文以图文的形式对模型算法中的集成学习 ， 以及对集中学习在深度学习中的应用进行了详细解读 。
目录
机器学习概览learningfromdata什么是机器学习机器学习类型Supervisedlearning监督学习Unsupervisedlearning无监督学习Reinforcementlearning强化学习机器学习的过程如何衡量一个模型的好坏OverfittingTraining,Testing,andValidationSetsTheConfusionMatrixAccuracyMetrics基础的数据分析过拟合overfittting和欠拟合underfittingbiasandvariance机器学习概览
learningfromdata在深入探讨该主题之前 ， 让我们退后一步 ， 思考一下真正的学习是什么 。 我们需要为机器考虑的关键概念是learningfromdata 。 人类和其他动物可以通过学习经验来调整我们的行为 。 learning赋予我们生活的灵活性 ， 我们可以调整适应新的情况 ， 并学习新的技巧 。 人类学习的重要部分是remembering,adapting,andgeneralising：认识到上一次我们处于这种情况下（看到了此数据） ， 我们尝试了一些特定的动作（给出了此输出）并且奏效了（正确） ， 因此我们将再次尝试 ， 如果无法奏效 ， 我们将尝试其他操作 。 概括地说 ， 最后一句话是关于识别不同情况之间的相似性 ， 以便将在一个地方应用的东西可以在另一个地方使用 。 这就是learning有用的原因 ， 我们可以在很多不同的地方使用我们的知识 。
什么是机器学习于是 ， 机器学习就是要使计算机修改或调整动作 ， 让这些动作变得更加准确 ， 它的准确性是由所选动作与正确动作的相似程度来衡量 。
本质是让计算机learningfromdata 。
正式定义:
MachineLearningisaboutbuildingsystemsthatcanlearnfromdata.Learningmeansgettingbetteratsometask,givensomeperformancemeasure.
机器学习类型
我们将learning宽松地定义为通过在某项任务上的练习变得更好 。 这就引出了两个重要的问题：计算机如何知道是否在变好 ， 如何知道如何改进？这些问题有几种不同的可能答案 ， 它们会产生不同类型的机器学习 。 现在 ， 我们将考虑机器是否在学习:我们可以告诉算法问题的正确答案(带标签) ， 以便下次可以正确解决；我们希望只需要告诉它一些正确的答案 ， 然后它就可以“解决”如何为其他问题获得正确的答案；或者 ， 我们可以告诉它答案是否正确 ， 而不是如何找到正确的答案 ， 因此它必须搜索正确的答案；我们根据答案的正确性给答案打分(概率) ， 而不仅仅是“正确或错误”的答案；最后 ， 我们可能没有正确的答案 ， 我们只希望算法查找具有共同点的输入 。
这些不同的答案为我们将要讨论的不同算法提供了分类 。
Supervisedlearning监督学习监督学习提供了具有正确答案（targets/标签）的示例训练集 ， 并且基于该训练集 ， 算法可以概括为正确响应所有可能的输入 ， 这也称为learningfromexemplars 。
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一些典型的监督学习算法有:
k近邻线性回归逻辑回归SVM决策树和随机森林神经网络Unsupervisedlearning无监督学习无监督学习未提供正确的响应 ， 而是算法尝试识别输入之间的相似性 ， 以便将具有共同点的输入归类在一起 。 用于无监督学习的统计方法称为密度估计(densityestimation) 。
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