标签:p3 机器 parameters Loss 李宏毅 feature 参数 error 未知
机器学习基本概念
任务
Regression:通过输出的是一个数值
Classification:从给出的选项中做出一个选择
Structured Learning:产生一种结构(图像、文档)
如何找到范式呢
1.Function with unknown parameters
例: Model y=b+wx1 based on domain knowledge(基于我们日常的认知)
b and w are unknown parameters(b和w是未知的参数)
x1 是我们已知的东西 feature
和feature相乘的叫做weight(例如例子中的未知参数w),和feature相加的叫做bias(例如例子中的未知参数b)
2.Define Loss from Training Data
Loss is a function of parameters(loss是一个参数的函数)
L(b,w)
Loss: how good a set of values is(loss输出的值可以代表选取未知参数b和w选取的好坏程度)
e=|y-y| L is mean absolute error(MAE)绝对误差
e=|y-y|^2 L is mean square error(MSE)平方差
3.Optimization
w* ,b*=arg min L
标签:p3,机器,parameters,Loss,李宏毅,feature,参数,error,未知 来源: https://www.cnblogs.com/Anzxknk18/p/16369037.html
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