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如果最終的指標(biāo)不求得滿足的話，要重新調(diào)整特征工程，或是重新求得模型的參數(shù)，這是一個不斷迭代的過程查看全部
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數(shù)據(jù)帶著標(biāo)簽，說明是要解決分類問題和回歸問題，而不是聚類問題，是有監(jiān)督的學(xué)習(xí)問題查看全部
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評估是用現(xiàn)有的數(shù)據(jù)，而不是歷史數(shù)據(jù)，來訓(xùn)練模型，得到準(zhǔn)確率之類的指標(biāo)，來說明模型的 好壞查看全部
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根據(jù)優(yōu)化算法，將歷史數(shù)據(jù)代入之后為了使損失函數(shù)最小，就得到了相應(yīng)的參數(shù)系數(shù)，這樣就得到了相應(yīng)的模型，這個模型就是根據(jù)歷史數(shù)據(jù)計算出來的模型了查看全部
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所以機(jī)器學(xué)習(xí)的最終落到求函數(shù)極小值的優(yōu)化問題上了就查看全部
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定義了損失函數(shù)之后，為了使損失最小，來進(jìn)行優(yōu)化，找出算法的參數(shù)查看全部
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如何定義損失函數(shù)也是一方面的問題，因?yàn)橛械牟皇腔貧w問題，例如分類問題的話，就不能用絕對值的問題查看全部
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因?yàn)闊o法求得精確解，所以損失函數(shù)的意義就是找偏差最小的那個函數(shù)查看全部
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計算機(jī)無法求方程的精確解查看全部
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精確解就是解析解查看全部
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447775555查看全部
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高逼格算法查看全部
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機(jī)器學(xué)習(xí)算法一覽表查看全部
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分類與回歸 聚類 標(biāo)注查看全部
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生成模型和判別模型查看全部
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