1樓:阿斯蒂芬一夫
如果把來
模式識別類問題看作函
源數擬合
機器學習bai就相當於輸入正反du例項輸出期望zhi結論值dao的一個函式逼近
不同的機器學習方法相當於一個函式結構,多數傳統模式識別方法都是簡單結構的,這就造成如果問題的複雜度較高就會超出方法可達到的最好程度
最基本的例子是線性分類器無法正禒譏操客鬲九叉循常末確劃分
+ -- +
這樣的模式
簡單來說所謂的學習能力就是方法本能可能達到的最大複雜度。應用方面就是在一定允許錯誤率下可以逼近的問題的複雜程度。
學習能力強的如神經網路、svm,只要允許的複雜度足夠,幾乎可以達到任意複雜問題的逼近能力。
與學習能力相對的是泛化能力,就是**新樣本的準確率。
機器學習中使用到底是一個什麼原理
2樓:time喝好做夫妻
機器學習通俗的說,就是用簡單粗暴的方法來發現事物內在的聯絡。比如我想做手勢識別,我需要一個函式,函式的輸入是手勢資料,輸出是不同手勢的型別。
機器學習中使用到底是一個什麼原理
3樓:超級鍋鍋
如果把模式識別類問題看作函式擬合
機器學習就相當於輸入正反例項輸出內期望結論值的一個函式逼容近不同的機器學習方法相當於一個函式結構,多數傳統模式識別方法都是簡單結構的,這就造成如果問題的複雜度較高就會超出方法可達到的最好程度
最基本的例子是線性分類器無法正禒譏操客鬲九叉循常末確劃分+ -- +
這樣的模式
簡單來說所謂的學習能力就是方法本能可能達到的最大複雜度。應用方面就是在一定允許錯誤率下可以逼近的問題的複雜程度。
學習能力強的如神經網路、svm,只要允許的複雜度足夠,幾乎可以達到任意複雜問題的逼近能力。
與學習能力相對的是泛化能力,就是**新樣本的準確率。
機器學習中使用到底是一個什麼原理
4樓:迷亂之光
機器學習通俗的bai說,就是用簡du單粗暴的方法zhi來發現事dao物內在的聯絡。比如我想
專做手勢識別,我需屬要一個函式,函式的輸入是手勢資料,輸出是不同手勢的型別。我需要用各種手勢資料來訓練這個函式,使這個函式能有正確的輸出。
機器學習中使用到底是一個什麼原理
5樓:匿名使用者
最基本的就是分類,判斷一個向量究竟是不是屬於一個分類。
其中方法比較複雜,建議可以從支援向量機開始看
php中使用yii框架的問題,PHP中使用YII框架的問題
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