【深度学习笔记】机器学习基本概念

最新推荐文章于 2024-12-28 22:14:53 发布
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#算法 #机器学习 #深度学习 #人工智能 #深度学习基本概念

本文介绍了机器学习中的基本概念，包括特征、标签、样本和数据集的定义。训练集用于模型训练，测试集则用于评估模型性能。特征向量表示对象的属性，而目标是找到最优函数来近似特征向量与标签之间的映射关系。学习算法Lambda负责寻找这个最优函数，通过计算预测结果的准确率来评估模型表现。
  • 特征：待学习对象的属性
  • 标签：对待学习对象的某一指标的预测
  • 样本：标记好特征以及标签的的待学习对象
  • 数据集：一组样本构成的集合
  • 训练集：用来训练模型的样本集合
  • 测试集：用来检验模型好坏的样本集合
  • 特征向量：表示一个待学习对象所有特征构成的 D D D维向量 x = ˙ [ x 1 , x 2 , . . . , x D ] T x\dot=[x_1,x_2,...,x_D]^T x=˙[x1​,x2​,...,xD​]T

假设训练集 D D D由 N N N个样本组成，其中每个样本都是独立同分布的，即独立地从相同的数据分布中抽取的，记为
D = ˙ D\dot= D

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深度学习知识点全面总结
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
01-05 36万+
本文详细介绍深度学习概念及原理，参考网上相关资料汇总，内容包含众多章节，包括神经网络基础及常见深度学习网络结构介绍，用于个人学习总结，适合深度学习初学者学习。同时介绍机器学习常见的分类算法：SVM、神经网络、随机森林、逻辑回归、KNN、贝叶斯。常见的监督学习算法：感知机、SVM、人工神经网络、决策树、逻辑回归.........
机器学习笔记--机器学习基本概念（全面总结，通俗易懂）
qq_44815135的博客
01-22 8164
 什么是机器学习？本文主要介绍了机器学习中的常见概念，包括监督学习和无监督学习、半监督学习、弱监督学习、强化学习、欠拟合和过拟合、损失和优化的概念以及常用的激活函数等。
深度学习的特征与标签的维度（keras)
python__reported的博客
07-22 5933
@TOC) 一、结论 Dense层维度要与标签维度一致，根据需要的一致；[1,2,3]对应0与[1,2,3]对应[5,6,8]即可。 如文本分类，则标签不需要one-hot,dense层不需要TimeDistributed 因为文本分类 train_x(16656, 22) ，使得22个字的评论与标签0或者1,进行匹配，所以标签不需要one-hot,dense层不需要TimeDistributed 如中文分词，需要字与标签一一对应，标签one-hot，使得标签升维；TimeDistributed使得x与y维
深度学习中标签、有监督学习、回归等概念
llhwx的博客
10-08 1万+
转载自：https://blog.youkuaiyun.com/PTkin/article/details/50910546 边讲概念边用"书"来举例子 1、特征(feature)：数据的特征。 书的内容 2、标签(label)：数据的标签。 书属于的类别，例如“计算机”“图形学”“英文书”“教材”等。 3、学习(learning)：将很多数据丢给计算机分析，以此来训练该计算机，培养计算机给数据分类的...
统计学与深度学习中的基础概念
vicky_white的博客
10-12 673
统计学习也称为统计机器学习，是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用数据对模型进行预测与分析的一门学科。 1特征：某个物体的属性，如西瓜的大小，水分，成熟度。 2标签：例如对某个西瓜，是成熟还是不成熟。 3样本：一个标记好特征以及标签的西瓜可以看作是一个样本。 4数据集：一组样本构成的集合称为数据集（Data Set）。 5训练集：训练集中的样本是用来训练模型的，也叫训练样本。 ...
【机器学习】样本、特征、标签：构建智能模型的三大基石
m0_74195174的博客
03-13 6095
本文将深入探讨样本、特征和标签的概念、重要性及其在机器学习中的协同作用，旨在帮助读者更好地理解它们对于构建高效、准确的机器学习模型所起到的关键作用。
PaddlePaddle实现线性回归
orchidofocean的博客
11-04 1319
在本次我们将使用PaddlePaddle来搭建一个简单的线性回归模型，并利用这一模型预测你的储蓄（在某地区）可以购买多大面积的房子。并且在学习模型搭建的过程中，了解到机器学习的若干重要概念，掌握一个机器学习预测的基本流程。 线性回归的基本概念 线性回归是机器学习中最简单也是最重要的模型之一，其模型建立遵循此流程：获取数据、数据预处理、训练模型、应用模型。 回归模型可以理解为：存在一个点集，用...
【李宏毅机器学习深度学习笔记】1机器学习基本概念
dly0000_1的博客
12-28 1616
李宏毅老师2021年机器学习和深度学习课程笔记
深度学习笔记（1）机器学习与深度学习基础
hanliu2003的博客
08-28 1311
一些深度学习的简单概念和Transformer的学习。
深度学习笔记包含机器学习 深度学习
最新发布
03-01
深度学习笔记的整理涉及对机器学习基础概念、深度学习模型构建、训练技巧以及应用案例的详细记录，为AI算法工程师提供了宝贵的学习资源。 在机器学习的基础层面，监督学习和无监督学习是两大主要的学习范式。监督...
吴恩达深度学习笔记.pdf
11-21
【吴恩达深度学习笔记】是一份针对吴恩达教授在Coursera平台上的深度学习课程的详尽笔记，旨在帮助已有一定编程基础和机器学习知识的计算机专业人士深入理解和应用深度学习技术。该课程分为5个部分，涵盖了深度学习...
机器学习：基本概念-标签、特征、样本、模型、回归与分类
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07-15 6万+
什么是（监督式）机器学习？简单来说，它的定义如下： 机器学习系统通过学习如何组合输入信息来对从未见过的数据做出有用的预测。 下面我们来了解一下机器学习的基本术语。 标签 标签是我们要预测的事物，即简单线性回归中的y变量。标签可以是小麦未来的价格、图片中显示的动物品种、音频剪辑的含义或任何事物。 特征 特征是输入变量，即简单线性回归中的x变量。简单的机器学习项目可能会使用单个特征，...
Python深度学习-U2：神经网络的数学基础
Donald Su
09-02 749
理解深度学习，需要熟悉很多简单的数学概念：张量、张量运算、微分、梯度下降等。本章就是建立对这些概念的直觉。 MNIST数据集 包括 60 000张训练图片和 10 000张测试图像，解决 MNIST问题是深度学习的“Hello World”。 神经网络的核心组件是层(layer)，是一种数据处理模块，可以看成数据过滤器。进去一些数据，处理的数据变得更加有用。大多数深度学习都是将简单的层链接起来...
【深度学习笔记】Hopfield神经网络
RealCoder的博客
02-19 1938
Hopfield神经网络是一种循环神经网络模型，由一组互相连接的神经元组成。其具有如下特征： 所有神经元互相连接且不分层。 每个神经元既是输入单元又是输出单元。 具有反馈连接特性，不同神经元之间连接权重对称,神经元和自身没有反馈相连，即神经元集合具有对称性和反自反性。 Hopfield神经网络分为离散型(DHNN)和连续型(CHNN) Hopfield神经网络提出的时间要比BP神经网络要早，其利用动力学演变对输入进行迭代，最终得到一个稳态值。稳定状态称为吸引点或吸引子。Hopfield网络定义了能量
【深度学习笔记】过拟合与欠拟合
RealCoder的博客
07-25 941
过拟合简答来说即模型在训练集上错误率较低，但在未知数据（包括测试集）上错误率很高。 欠拟合简单来说是模型不能很好的拟合训练集，在训练集上就已经错误率较高。 模型复杂度是影响拟合的一个因素。模型复杂度较低就会出现欠拟合的现象。模型复杂度较高，导致与训练集拟合非常好，模型参数训练出来是十分适合训练集的，可能出现过拟合的现象。 影响欠拟合和过拟合的另⼀个重要因素是训练数据集的大小。⼀般来说，如果训练数据集中样本数过少，特别是比模型参数数量（按元素计）更少时，过拟合更容易发生。此外，泛化误差不会随训练数据集⾥样本
【深度学习笔记】常见损失函数
RealCoder的博客
07-25 908
损失函数是一个非负实数函数，用来量化模型预测和真实标签之间的差异 0-1损失函数： L(y,f(x,θ))=˙{0(ify=f(x,θ))1(else)L(y,f(x,\theta))\dot= \begin{cases} 0(if y=f(x,\theta))\\ 1 (else)\end{cases}L(y,f(x,θ))=˙{0(ify=f(x,θ))1(else)​ 0-1损失函数可以客观的评价模型的好坏，但缺点是数学性质不好，常用连续可微的损失函数替代 平方损失函数: L(y,f(x,θ))=˙
简单理解迁移学习
RealCoder的博客
01-24 908
在实际场景中，经常碰到的问题是标注数据的成本十分高，无法为一个目标任务准备足够多相同分布的训练数据。 如果有一个相关任务已经有了大量的训练数据，虽然这些训练数据的分布和目标任务不同，但是由于训练数据的规模比较大，我们假设可以从中学习某些可以泛化的知识，那么这些知识对目标任务会有一定的帮助。 入 如何将相关任务的训练数据中的可泛化知识迁移到目标任务上，就是迁移学习(Transfer Learning)需要解决的问题。 迁移学习指两个不同的领域的知识迁移过程，利用源领域(Source Domain)中学到的
【深度学习笔记】关于神经网络，你需要了解的基础知识
RealCoder的博客
07-12 785
受到人脑神经系统的启发，早期的神经科学家构造了一种模仿人脑神经系统的数学模型，称为人工神经网络。简称神经网络。在机器学习领域，神经网络是指由很多人工神经元构成的网络结构模型，这些人工神经元之间的连接强度是可学习的参数。 一、人脑神经网络 典型的神经元结构大致分为细胞体和细胞突起： 细胞体中的神经细胞膜上有各种受体和离子通道，胞膜的受体可与响应的化学物质神经递质结合，引起离子通透性及膜内外电位差发生改变，产生相应的生理活动：兴奋或抑制 细胞突起是由细胞体延伸出来的细长部分，又可分为树突和轴突 树突可以接受刺
【深度学习笔记】机器学习分类
RealCoder的博客
07-12 533
目录一、 浅层学习二、表示学习局部表示学习分布式表示学习三、深度学习端到端学习 机器学习（Machine Learning,ML）指从有限的观测数据中学习出具有一般性的规律，并利用这些规律对未知数据进行预测的方法。 一、 浅层学习 关注点：预测模型（函数） 一般需要首先将数据表示为一组特征,特征的表现形式一般有连续的数值、离散的符号。 特征将被输入到预测模型，由模型输出预测结果。 浅层学习的一个重要特点是不涉及特征学习，其特征主要靠人工经验或特征转换方法来抽取。 浅层学习模型一般会包含以下几
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