1、机器学习常见问题解析与实践指南

机器学习常见问题解析与实践指南

一、机器学习概述

机器学习旨在回答“如何构建能通过经验自动改进的计算机系统，以及支配所有学习过程的基本规律是什么”这一问题。它涵盖了广泛的学习任务，例如设计能从自身经验中学习导航的自主移动机器人、挖掘历史医疗记录以了解未来患者对何种治疗反应最佳，以及构建能根据用户兴趣自动定制的搜索引擎。更精确地说，如果一个系统在经历经验 E 后，能可靠地提高其在任务 T 上的性能 P，那么我们就说该机器相对于特定任务 T、性能指标 P 和经验类型 E 进行了学习。根据对 T、P 和 E 的不同定义，学习任务也可能被称为数据挖掘、自主发现、数据库更新、示例编程等。

以下是专注于机器学习研究的期刊：
|期刊名称|是否开放获取|
| ---- | ---- |
|Journal of Machine Learning Research|是|
|Machine Learning|否|
|International Journal of Machine Learning and Cybernetics|否|
|International Journal of Machine Learning and Computing|是|
|International Journal of Machine Learning and Computing|是|

二、常见问题及解答

（一）使用 liblinear 进行大数据语义分析

用户 puffin - gdi 表示使用 Libsvm 训练数据并进行语义分析问题的分类预测时，在大规模数据上存在性能问题，因为语义分析涉及 n