我們在深入學習人工智慧的時候會走進乙個新世界，而這個新世界被稱為機器學習。當然，機器學習也被稱為人工智慧的核心。正是由於這個原因，機器學習逐漸被大家所關注，那麼大家知道不知道機器學習的要素是什麼呢？下面我們就給大家介紹一下這個問題。
首先，機器學習的三要素簡單來說就是模型、策略和演算法。那麼具體是什麼意思呢？模型其實就是機器學習訓練的過程中所要學習的條件概率分布或者決策函式。而策略就是使用一種什麼樣的評價，度量模型訓練過程中的學習好壞的方法，同時根據這個方法去實施的調整模型的引數，以期望訓練的模型將來對未知的資料具有最好的**準確度。機器學習中的演算法是指模型的具體計算方法。它基於訓練資料集，根據學習策略，從假設空間中選擇最優模型，最後考慮用什麼樣的計算方法去求解這個最優模型。
在機器學習界流行的一句話：資料和特徵決定了機器學習演算法的上界，而模型和演算法只是逼近這個上界而已。這說明了乙個事實，那就是不過我們的機器學習演算法模型的識別效果多麼準確，如果沒有好的特徵的話，也等於做無用功。也就是說，資料和特徵確定了以後，演算法最好能做到怎麼樣基本上已經確定了。此時好與壞演算法的差別可能就在於誰更接近基於這個資料和特徵的效果上限。
而機器學習中也有經驗風險與結構風險，在這兩種風險中，實際上在真正的常見演算法的實現過程中使用的原則是結構風險最小。其中最小化損失函式對應的引數 θ 就叫做經驗風險最小化。該策略認為經驗風險最小的模型就是最優的模型，也就是minf∈f1nn∑i=1l(yi,f(xi))。在這個式子中，f是假設空間。統計學中的極大似然估計就是經驗風險最小化的乙個典型的例子。當模型是條件概率分布，損失函式是對數損失函式時，經驗風險最小化與極大似然估計等價。雖然在樣本數量足夠大的情況下，經驗風險最小化求解出來的模型能夠取得不錯的**效果，但是當訓練資料集也就是樣本容量比較小時，基於經驗風險最小化訓練出來的模型往往容易過擬合。
機器學習是什麼？
機器學習 ml 是一門多領域交叉學科，涉及概率論，統計學，逼近論，凸分析，演算法複雜度理論等多門學科。專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的效能。機器學習是人工智慧的核心，是使計算機具有智慧型的根本途徑，其應用遍人工智慧的各個領域，...
機器學習是什麼
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