机器学习中概念的理解

机器学习中大概有如下步骤:

<1>获取训练数据

<2>选择模型,即决定使用的算法

<3>模型调参(可以使用Grid Search等)

<4>训练模型,训练即是一个调查的过程,模型训练出来的即是调查出来的结果

<5>使用模型去做预测

模型可以简单理解为一个函数,确定模型是说自己认为这些数据中的features符合那个function,训练model就是用已有的data,通过一些方法确定function的参数,参数确定后function即为training result

使用新的data代入model求值(针对regression problem)就是个预测的过程

训练--归纳

预测--演绎

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