机器学习训练方式和三要素

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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

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)

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