学习机

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机器学习-什么是机器学习

永乐    2020-08-01    251
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有一天,你想吃芒果,你去摊位买芒果,你可以用手摘芒果。 挑选出摊主后称重并按重量付款。 如果你买芒果,你可以选择最甜和最成熟的芒果,只要它不重或独特。 因为你是根据重量来支付的,而不是根据甜度或成熟程度来支付的。 虽然摊主有时会挑出一堆好的芒果单独提高价格,但这里的摊主却不这样做。 奶奶曾经告诉过你芒果应该是金黄色、橙色和橙色。 这是最甜蜜的。 不要买那些淡黄色的,因为它们还没有成熟。 以这种方式,你有一点经验,虽然这一经验是直接教给我的:“甜芒果是金色的”。 生活不是那么简单,

回家快乐地吃芒果,但很快你会发现不是每一个芒果都那么甜,有些不是甜的。 奶奶的经验不完全正确。判断芒果是甜的还是不仅仅是颜色的,是不可靠的。 回想起来后,你发现“大芒果和金芒果似乎是甜的,一半的小芒果是不甜的。” (我买了100个金芒果,其中50个大而甜,另外50个小,25个不甜。) 你想出了一个经验法则:大金是最甜的。 哈哈。 你很高兴买芒果。 妈的,你知道的和信任的摊主都走了。 所以你得换个摊位买芒果。 然而,新摊主的芒果是在不同的地方生产的。 你以前的经历可能行不通。 你不知道你是否可以转移到过去(转移学习)。 所以你从一开始就再试一次,发现小的和浅黄色的是最甜的! 有一天,你表妹来和你玩,想要芒果,但她不在乎它是否甜。 她喜欢多汁的食物。嗯,以前的经验不再有用了。 你只能用多汁的芒果做新一轮的实验。 你的结论是越软越多汁。 你出国攻读博士学位。 这里的芒果和你家乡的没那么大区别。 绿色的是最好的。 博士毕业后,你结婚了。 你妻子不喜欢芒果,她喜欢苹果。 如果(颜色为亮黄色,尺寸较大,以优惠出售)。小贩):芒果是甜的。

如果(软):芒果是甜的多汁的等。卷积神经网络。

但是你认为,这些规则越来越多,功能组合越来越麻烦,管理、使用都非常麻烦。如果再写那么多,有多蠢。?机器学习

机器学习:机器学习的含义是什么

机器学习:机器学习的含义是什么

随机选择市场上的芒果作为目标(培训)

数据)。你可以用一个表格来描述芒果的性状和种类之间的关系,每行可以放一个芒果的数据,包括芒果的物理性质(特征):颜色、大小、形状、硬度、产地等,而这样的芒果类型(输出)

变量:甜度、成熟度、多汁。这就是一个多分类问题,或者是一个回归问题,它会自动从数据中学习特征和mango类型之间的关系。Python。

如果使用决策树算法,这个模型看起来就像你的规则库;当然,你也可以使用其他模型,比如线性模型,这些模型是特征的线性组合。甚至你选择的芒果模式,略有改变下选择苹果,迁移学习。

即使你的模型也会越来越好,有了新的样本和新的芒果品种,增量学习。 在原文的基础上,作者作了一些修改。

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