機器學習三要素包括資料、模型、演算法。簡單來說，這三要素之間的關係，可以用下面這幅圖來表示：
總結成一句話：演算法通過在資料上進行運算產生模型。
下面我們先分別來看三個要素。
關於資料，其實我們之前已經給出了例子。
源資料不過，我們之前也說了，計算機能夠處理的是數值，而不是或者文字。
向量空間模型和無標註資料
然後開發者把這些轉換成的向量輸入給機器學習程式，資料才能夠得到處理。
比如圖2小馬寶莉中的6為女主角，我們要給她們做聚類，而且已經知道了，要用她們的兩個特徵來做聚類，這兩個特徵就是：獨角和翅膀。
那麼我們就可以定義乙個
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。...
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ML方法三要素
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...