机器学习训练方式和三要素

原创 已于 2025-08-10 20:19:37 修改 · 1.5k 阅读 · 7 ·
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#机器学习 #人工智能

于 2025-01-16 23:02:26 首次发布

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判别模型是对数据输出做判别的模型，多用于监督学习，尤其适合。继续编辑

一、不同视觉看机器学习

1、从业务视觉

机器学习是挖掘规律和使用规律的过程
• 从老数据中挖掘规律
• 把规律作用于新数据

2.概率论和数理统计学视角机器学习是一个统计学实验

• 通过对样本的分析，来估计总体的情况

3.高等数学视角机器学习就是一个函数

• 完成从输入特征X到输出标签y的映射
在这里插入图片描述

4.线性代数视角

机器学习就是一系列矩阵变换的过程
• 向量化编程是底层高性能运行的核心y=σ(XW+b)
在这里插入图片描述

5.科研方法视角

机器学习是典型的归纳演绎法
• 归纳InductiveReasoning：从特殊到一般的推理，通过观察具体事例推导出普遍规律，训练就是归纳的过程！
• 演绎DeductiveReasoning：从一般到特殊的推理，用普遍规则推导具体案例。推理就是演绎的过程！

二、机器学习训练方式

机器学习可以使用离线训练和在线训练两种方式来完成训练。

1、在线训练和离线训练

离线训练

最低0.47元/天 解锁文章
1、机器学习与数据挖掘前沿进展综述
ss78901的博客
09-12 19
本文综述了国际发现科学会议（DS 2015）与算法学习理论会议（ALT 2015）的前沿进展，涵盖会议概况、组织结构、邀请演讲内容及重点论文亮点。文章重点介绍了多分辨率数据分类中的分辨率转移方法，并探讨了低秩双线性预测、张量分解、预测到决策转化以及领域专家采纳机器学习的心理与技术障碍等关键主题。同时总结了风速预测、文本情感分析、音乐表现力评估、图分析等多个领域的最新研究进展，展望了机器学习与数据挖掘在跨领域应用、实时分析和实际落地方面的未来发展方向。
45、机器学习中的时间模式学习与隐马尔可夫模型
最新发布
3a9bq4r8t2y的博客
10-05 27
本文深入探讨了机器学习中的时间模式学习方法，包括输入信号排列、循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM），并回顾了其发展历程。随后介绍了马尔可夫过程的基本概念与概率计算方法，为理解隐马尔可夫模型（HMM）奠定基础。文章详细阐述了HMM的构成要素——初始状态向量π、转移矩阵A和观察矩阵B，并通过实例说明其在国际象棋对战、气候推断等场景中的应用。最后概述了HMM在金融、安全、生物信息学、语音处理等多个领域的实际用途，强调其通过间接观察推断隐藏状态的强大能力。
【Python机器学习】——训练/测试
玄链教育
04-14 744
此结果可以支持我们对数据集拟合多项式回归的建议，即使如果我们尝试预测数据集之外的值会给我们带来一些奇怪的结果。这可能是过拟合的迹象。在机器学习中，我们创建模型来预测某些事件的结果，就像在上一章中当我们了解重量和发动机排量时，预测了汽车的二氧化碳排放量一样。之所以称为训练/测试，是因为我们将数据集分为两组：训练集和测试集。在这里，我们要衡量顾客在商店停留的时间与他们花费多少钱之间的关系。现在，至少在训练数据方面，我们已经建立了一个不错的模型。现在我们已经确定我们的模型是不错的，可以开始预测新值了。
机器学习：训练与测试
jiaolong123456的博客
11-08 1543
1.训练与测试 通过机器学习的可行性分析，我们得到了一些东西。首先根据NFL定理，机器学习可能行不通，随后根据统计学的相关知识，机器学习似乎又是可行的。但是这个似乎的可行性又有一点限制：M必须是有限的。M代表的含义是hypothesis的个数。那么当M是无限的时候机器学习还能进行下去吗？接下来的几篇笔记会对这个问题进行分析。 1.1回顾 ...
(一)机器学习模型训练入门
m0_59777389的博客
06-26 597
机器学习模型训练入门摘要 机器学习基础概念 定义：通过经验改善系统性能，利用计算机系统分析数据 核心任务：智能数据分析，强调计算机算法处理 模型训练流程 输入：带标记的训练数据（如西瓜分类示例） 训练过程：使用学习算法从数据中产生模型 模型应用：处理新数据（unseen instance） 关键理论 PAC学习理论：概率近似正确框架 NFL定理：没有通用的最优算法 独立同分布假设：数据来自同一未知分布 核心问题 过拟合与欠拟合：U形性能曲线 评估方法：留出法、交叉验证、自助法 性能度量：查准率、查全率、F值
机器学习入门训练1-简单的数据构造
weixin_44717598的博客
05-29 375
1.对于学习来说，一开始对一些简单数学问题构造数据往往是比较容易理解的，这里把样本中的数字对3、5、15分别取余，找出其倍数。 def func(max): res = [] for i in range(1, max): if i % 15 == 0: res.append('fizzbuzz') elif i % 3 == 0: res.append('fizz') elif i % 5 ==
【机器学习】训练(Training)、验证(Validation)和测试(Testing)
weixin_54607024的博客
02-06 1380
这种三阶段的划分方法是机器学习中的最佳实践，能够帮助我们建立既能在训练数据上表现良好，又能很好地泛化到新数据的模型。- 这种划分方法有助于评估模型的真实性能，避免过拟合。- 通常使用最大的数据集比例（60-80%的数据）- 这个阶段可能会多次重复，直到找到最优的模型配置。- 这个阶段只进行一次，用来评估最终模型的实际性能。- 使用测试集对最终选定的模型进行评估。- 使用验证集来评估模型的泛化能力。- 防止过拟合，选择最佳的模型配置。- 通常使用 10-20% 的数据。- 通常使用 10-20% 的数据。
人工智能 - 机器学习 - 深度学习概述
gyy77的博客
10-13 2654
1. 人工智能 - 机器学习 - 深度学习 人工智能的四要素是数据、算法、算力、场景 AI涉及的子领域：机器学习 知识工程 计算机视觉 白然语言处理 语音识别 机器人 数据挖掘 信息检索与推荐 可视化 数据库技术 人机交互 多媒体技术 计算机图形学 计算机视觉是三个Al应用技术中最成熟的技术。计算机视觉研究的主题主要包括图像分类，目标检测、图像分割、目标跟踪、文字识别和人脸识别等。 算法开发框架：TensorFlow、Pytorch、PaddlePaddle、MindSpore...
湘潭大学人工智能课件机器学习优选演示(1).ppt
07-24
此外，机器学习任务和三要素也被详细解释。任务是基于有限样本集推算出对整个世界的模型，而三要素包括一致性假设、样本空间划分以及泛化能力。这些是确保从有限样本中学习到的规律能够在更广泛数据中依然有效的关键...
机器学习——python训练神经网络模型实战（傻瓜式教学，小学生都可以学会）
m0_69235635的博客
05-03 1070
在这里，我们使用的评价指标是准确率，用于衡量模型对数据的拟合度。其中，准确率越高，说明模型的拟合度越好，即预测结果和真实值之间的差距越小。可以使用 TensorFlow Datasets 加载已有的数据集，也可以使用 pandas 库读取 CSV 文件格式的数据集。- 特征选择：可以使用相关性矩阵等方法去除冗余特征，提高模型的训练效率和泛化能力。在这里，我们对训练集进行了数据归一化处理，并批处理成了每批 32 条数据。- 搜索想要的数据集，并点击下载按钮下载数据集(.csv格式为例)。
机器学习—训练细节
yn3535_的博客
11-08 759
然后张量流会试图最小化均方误差，在这个表达式中，用大写的J(W,B)来表示成本函数，成本函数是神经网络中所有参数的函数，所以你可以把W，B看作包括整个神经网络中的所有的W，B参数，所以如果你优化关于w和b的成本函数，会试图优化关于神经网络中的所有参数以及上面的，f(x)写成神经网络的输出，也可以写成Fw,b(x),如果想强调神经网络的输出，作为x的函数，取决于神经网络的所有参数和所有层，这就是损失函数和成本函数，在张量流中，这被称为。，这是在建立逻辑回归时所做的第二步，逻辑回归模型的最后一步是。
机器学习之分类学习（模型训练）
Jerry Wu的博客
08-29 5217
完成数据的预处理，接下进入分类学习中的重点–模型训练。在前面我们得到了一批数据，现在我们需要从中提取出一部分数据作为我们训练的数据，当然我们也可以把全部的数据作为我们训练的数据，但是如果我们把全部的数据都拿来作为训练就没有数据来测试我们模型的性能了，因为训练数据和测试数据不能重叠，不然就是作弊了，这样性能测试结果并不能真实的反应模型的性能了。同时在提取训练数据过程中，按照随机的原则，不然也是作弊的行
机器学习模型训练全流程
McGrady0311的博客
01-06 1554
GitHub - dataprofessor/infographic: Infographic 【绝对干货】机器学习模型训练全流程！ - 知乎
机器学习训练步骤
保持分享欲
09-24 5435
机器学习训练步骤 一、得到数据集并做预处理 1.分割数据集（train_test_split）   可以用train_test_split来处理得到的数据集，代码基本形式如下： from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X_original, Y_original, test_size=0.2) 2.数据集归一化   使用StandScal
机器学习实战（4）——训练模型
WHJ226的博客
08-18 6282
目录1 线性回归2 标准方程3 复杂度4 梯度下降5 批量梯度下降6 随机梯度下降7 小批量梯度下降8 多项式回归9 学习曲线10 正则线性模型10.1 岭回归10.2 套索回归10.3 弹性网络 10.4 早期停止法10.5 逻辑回归10.5.1 概率估算10.5.2 训练和成本函数10.5.3 决策边界11 Softmax回归概括来说，线性模型就是对输入特征加权求和，再加上一个我们称为偏置项（或截距项）的常数，以此进行预测。线性回归模型预测： 向量化形式表达如下：训练模型就是设置模型参数直到模型最适应训
机器学习中的在线学习与离线学习
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膝盖走路JYM的博客
01-31 4万+
一直以来对这个有所疑惑，所里师姐和师兄的解释好像和论文中的在线离线有所不同。现在国内外有这么几种理解方式。 我就在这边给自己做个小笔记吧。有不对的地方望予以指正，本人必虚心改正。 在线学习和离线学习(online learning and offline learning) 理解方式一： 在这一次训练中： 在线学习：一个数据点训练完了直接更新权重（而不是一个batch）， 离线学习...
机器学习训练秘籍_学习笔记
h_hxx的博客
12-12 3711
本文主要参考“吴恩达deeplearning.ai——机器学习训练秘籍”（https://accepteddoge.github.io/machine-learning-yearning-cn/）进行学习整理的笔记。 一、训练集、开发集、测试集 训练集（training set）用于运行你的学习算法。 开发集（development set）用于调整参数，选择特征，以及对学习算法作出其它决定...
机器学习初学者--学习训练、调整、部署和监控模型
low5252的博客
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Hands-on Tutorials 实践教程Learn to train, tune, deploy and monitor models学习训练、调整、部署和监控模型Photo by 图片由Modestas Urbonas 莫德斯塔斯 · 乌尔博纳斯 on 打开UnsplashSupervised machine learning is a technique that maps a series of inputs (X) to some known outputs (y) without bei
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