就是記錄學習的過程；
示例：（（色澤=青綠，根蒂=蜷縮，敲聲=濁響），好瓜）
真實情況
**結果
**結果
正例反例
正例tp（真正例）
fn（假反例）
反例fp（假正例）
tn（真反例）
一般查準率高時，查全率往往偏低；查全率高時，查準率往往偏低
函式值增加量 / 變數增加量，導數對應的計算公式如下：
定義形式
計算公式
常數導數
s = c
ds / dt = 0
線性函式導數
s = at
ds / dt = a
多次函式導數
s = tⁿ
ds / dt = ntⁿ⁻¹
指數函式導數
s = eᵗ
ds / dt = eᵗ
對數函式導數
s = lnt
ds / dt = 1 / t
函式相加
計算公式
s(t) = v(t) + u(t)
ds / dt = dv / dt + du / dt
s = 2t + 1
v=2t u = 1
2t導數為2，1導數為0
ds / dt = 2 + 0 = 2
計算公式
s(t) = v(t) * u(t)
ds / dt = dv / dt * u(t) + du / dt * v(t)
s = 2t * eᵗ
v = 2t u = eᵗ
2t導數為2，eᵗ導數為eᵗ
ds / dt = 2 * eᵗ + 2t * eᵗ
計算公式
s(t) = s(v(t))
ds / dt = ds / dv * dv / dt
s = 1 / 2(2t-1)²
v = 2t - 1
s = 1 / 2 * v²
ds / dt = 2v = 4t-2
y = wx + b
l = (wx + b - y)²
偏導數?? / ?? = 函式值增加量 / 變數值增加量
r = s - 2t
?? / ?? = -2 ?? / ?? = 1
t???? = t - ａ * ?? / ??
s???? = s - ａ * ?? / ??
?? / ?? ：變數t的偏導數
?? / ?? ：變數s的偏導數
梯度下降
梯度下降法：沿著梯度的反方向下降的方法
機器學習之一基本術語
1 一組記錄的集合成為資料集。2 關於乙個事件或物件的描述，稱為乙個 例項 或 樣本 也稱 特徵向量 比如對於乙隻貓的描述。3 反映事件或物件在某方面的表現或性質的事項例如貓的 毛色 瞳色 稱為屬性或特徵。4 屬性上取值例如 布偶貓 暹羅貓 摺耳貓 描述屬性的取值稱為屬性值。5 屬性上張成的空間稱為...
機器學習西瓜書 基本術語
一組記錄的集合，例如 注 d dd又稱為樣本的維數 資料集中每條記錄是關於乙個事件或物件的描述，例如 反映事件或物件在某方面的表現或性質的事項，例如 屬性上的取值，例如 屬性張成的空間，例如 假設有三種屬性 色澤 根蒂 敲聲，就可以張成乙個用於描述細化的三維空間，每個西瓜都可以在這個空間中找到自己的...
機器學習術語
本文的概念來自於周志華的西瓜書 機器學習 對機器學習的定義 機器學習致力於研究如何通過計算，利用經驗來改善系統自身效能。這裡的經驗就是資料 機器學習研究的主要內容 計算機上產生模型的演算法，即 學習演算法 機器學習的過程 首先需要大量的資料集合，然後通過機器學習演算法進行計算，產生乙個模型，利用這個...