26、机器学习技术与模型全解析

机器学习技术与模型全解析

1. 机器学习基础概念

1.1 数据处理

数据在机器学习中至关重要。数据的处理包括多个方面，如数据增强、转换为张量、标准化等。以下是一些关键的数据处理操作：
- 数据格式 ：数据有多种格式可用于张量，如 CSV、图像、音频等。不同格式的数据处理方式不同，例如图像数据有通道优先和通道最后的表示方式。
- 数据转换 ：使用 DataFrames 可以将数据转换为张量，还能进行标准化操作。数据可以通过 Explorer 加载和处理，并且可以进行分割、洗牌等操作。
| 操作 | 描述 |
| — | — |
| 数据增强 | 通过旋转、翻转等操作增加数据多样性 |
| 数据标准化 | 使数据具有零均值和单位方差 |
| 数据分割 | 分为训练集和测试集 |

1.2 模型与数据的关系

模型与数据紧密相关，存在数据中心和模型中心两种方法。数据决定了模型的训练效果，而模型则是对数据的抽象和预测。在低数据情况下，需要采用特殊的策略，如使用预训练模型。

1.3 决策理论与优化

决策理论涉及目标设定和决策边界的确定。优化是机器学习的核心，常见的优化方法有梯度下降。梯度下降通过不断更新参数来最小化损失函数，其关键参数包括学习率和批量大小。
- 学习率 ：控制参数更新的步长，需要进行微调以达到最佳效果。
- 批量大小