機器學習方法三要素=模型+策略+演算法
使用者會員資訊 使用者
性別學歷
工作年限
消費額度商三男
本31000李思女
專2800給降使用者的各個屬性值數值化，如男和女用1和0表示，研究生，本科，專科，高中 分別用過 4，3，2，1表示，年限就直接用0，1，2，3，4表示，等那麼公式可以列為：
判斷值超過權重就可以辦理會員卡。超過乙個門限值，設計為y
f(x)=x-y 有可能為 x-y>0 或者x-y <0 那麼大於0的是可以辦理的，小於0的不可以辦理的
它比**集多了乙個已知的結果項
使用者會員模型資料（訓練集 使用者
性別學歷
工作年限
消費額度
0是不允許辦理，1可以辦理商三男
本310001李思
女專28001瑪法
男高中1100
0策略就是模型定義乙個損失函式（loss function）
等於乙個0和1的損失函式
loss(y,f(x))=1 y不等於f(x)
loss(y,f(x))=0 y等於f(x）
絕對值損失函式
loss(y,f(x))=|y-f(x)|
機器學習方法三要素
為了解決任務t,設計一段程式,從經驗e中學習,達到效能度量值p,當且僅當有了經驗e後,經過p評判,程式在處理t時的效能得到提公升.就是要學習的概率分布或決策函式 所有可能的條件概率分布或者決策函式構成的集合就是模型的假設空間 從假設空間中學習最優模型的方法,稱為策略 衡量模型好與不好需要一些指標,這...
機器學習中三要素
機器學習的三要素是模型 策略 方法 模型 統計學習首要考慮的問題是學習什麼樣的模型。在監督學習過程中，模型就是所要學習的條件概率分布或決策函式。策略 策略即從假設空間中挑選出引數最優的模型的準則。模型的分類或 結果與實際情況的誤差 損失函式 越小，模型就越好 策略是通過引入損失函式來度量模型的好壞。...
統計學習方法三要素
本文節選自李航博士 統計學習方法 第一章第三節的內容。文中將統計學習方法簡單表示為如下公式。另外，後文中提及的內容主要是針對監督學習進行說明。方法 模型 策略 演算法 監督學習過程中，模型就是所要學習的條件概率分布或決策函式 即訓練集到樣本集的對映函式 其假設空間包括所有可能的條件概率分布或決策函式...