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花书 机器学习基础 (阅读笔记)

花书 机器学习基础 (阅读笔记)

作者: 辛兆福 | 来源:发表于2020-02-06 16:22 被阅读0次

深度学习(花书)

第一部分 应用数学及机器学习基础

第五章 机器学习基础

机器学习本质属于应用统计学，利用计算机统计地估计复杂函数

常见机器学习任务：

  • 分类：输出类别码
  • 输入缺失分类：在缺失部分输入信息的情况下输出类别码
  • 回归：数值预测
  • 转录：输出离散文本(文本图片识别，语音识别)
  • 机器翻译
  • 结构化输出(图像分割，图像描述)
  • 异常检测
  • 合成和采样
  • 缺失值填补
  • 去噪
  • 密度估计或概率质量函数估计

以数据是否有label区分监督学习与无监督学习

欠拟合：训练误差大
过拟合：测试误差相比训练误差明显较大

k-折交叉验证：数据集分成若干等分，每次取一份为测试集，其余为训练集，后取多次数据的平均值

支持向量机类似与逻辑回归，所不同的是输出值不是概率而是类别

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