京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
在上一篇文章中我们给大家介绍了很多机器学习中深层次的基础知识,看起来这是一句十分矛盾的话,但是我们不难发现越往后介绍的知识的理解难度逐渐加大,所以就需要我们对前面的文章提到的知识做到掌握才行,我们在这篇文章中继续为大家介绍机器学习中的其他部分的知识。
(1)归一化就是将值的实际区间转化为标准区间的过程,标准区间通常是-1 到+1 或 0 到 1。
(2)目标就是算法尝试优化的目标函数。
(3)离线推断就是生成一组预测并存储,然后按需检索那些预测。可与在线推断对照阅读。
(4)优化器就是梯度下降算法的特定实现。
(5)异常值就是与大多数值差别很大的值。在机器学习中,异常值有高绝对值的权重、与实际值差距过大的预测值、比平均值多大约 3 个标准差的输入数据的值、异常值往往使模型训练中出现问题。
(6)one-hot 编码就是独热编码。也是一个稀疏向量,其中一个元素设置为 1,所有其他的元素设置为0。独热编码常用于表示有有限可能值集合的字符串或标识符。
(7)一对多就是给出一个有 N 个可能解决方案的分类问题,一对多解决方案包括 N 个独立的二元分类器——每个可能的结果都有一个二元分类器。
(8)输出层就是神经网络的最后一层。这一层包含整个模型所寻求的答案。
(9)过拟合就是创建的模型与训练数据非常匹配,以至于模型无法对新数据进行正确的预测。
(9)pandas是一种基于列的数据分析 API。很多机器学习框架,包括 TensorFlow,支持 pandas 数据结构作为输入。
(10)参数机器学习系统自行训练的模型的变量。而权重是参数,它的值是机器学习系统通过连续的训练迭代逐渐学习到的。可与超参数对照阅读。
(11)参数服务器用于在分布式设置中跟踪模型参数。
(12)参数更新就是在训练过程中调整模型参数的操作,通常在梯度下降的单个迭代中进行。
(13)偏导数就是一个多变量函数的偏导数是它关于其中一个变量的导数,而保持其他变量恒定。例如,f(x, y)对于x的偏导数就是 f(x)的导数,y保持恒定。x的偏导数中只有 x 是变化的,公式中其他的变量都不用变化。
在这篇文章中我们给大家介绍了很多的机器学习的概念,这些概念都是十分重要的,如果我们要从事人工智能的工作或者机器学习的工作,那么一定要做好这些知识的储备。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析实战中,我们经常会遇到“多指标冗余”的问题——比如分析企业经营状况时,需同时关注营收、利润、负债率、周转率等十 ...
2026-02-04在数据分析场景中,基准比是衡量指标表现、评估业务成效、对比个体/群体差异的核心工具,广泛应用于绩效评估、业务监控、竞品对 ...
2026-02-04业务数据分析是企业日常运营的核心支撑,其核心价值在于将零散的业务数据转化为可落地的业务洞察,破解运营痛点、优化业务流程、 ...
2026-02-04在信贷业务中,违约率是衡量信贷资产质量、把控信用风险、制定风控策略的核心指标,其统计分布特征直接决定了风险定价的合理性、 ...
2026-02-03在数字化业务迭代中,AB测试已成为验证产品优化、策略调整、运营活动效果的核心工具。但多数业务场景中,单纯的“AB组差异对比” ...
2026-02-03企业战略决策的科学性,决定了其长远发展的格局与竞争力。战略分析方法作为一套系统化、专业化的思维工具,为企业研判行业趋势、 ...
2026-02-03在统计调查与数据分析中,抽样方法分为简单随机抽样与复杂抽样两大类。简单随机抽样因样本均匀、计算简便,是基础的抽样方式,但 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02B+树作为数据库索引的核心数据结构,其高效的查询、插入、删除性能,离不开节点间指针的合理设计。在日常学习和数据库开发中,很 ...
2026-01-30在数据库开发中,UUID(通用唯一识别码)是生成唯一主键、唯一标识的常用方式,其标准格式包含4个短横线(如550e8400-e29b-41d4- ...
2026-01-30商业数据分析的价值落地,离不开标准化、系统化的总体流程作为支撑;而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师,作为经过系统 ...
2026-01-30在数据分析、质量控制、科研实验等场景中,数据波动性(离散程度)的精准衡量是判断数据可靠性、稳定性的核心环节。标准差(Stan ...
2026-01-29在数据分析、质量检测、科研实验等领域,判断数据间是否存在本质差异是核心需求,而t检验、F检验是实现这一目标的经典统计方法。 ...
2026-01-29统计制图(数据可视化)是数据分析的核心呈现载体,它将抽象的数据转化为直观的图表、图形,让数据规律、业务差异与潜在问题一目 ...
2026-01-29箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,能清晰呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键统计特征,广泛应用于数据分 ...
2026-01-28在回归分析、机器学习建模等数据分析场景中,多重共线性是高频数据问题——当多个自变量间存在较强的线性关联时,会导致模型系数 ...
2026-01-28数据分析的价值落地,离不开科学方法的支撑。六种核心分析方法——描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析、对比分析、 ...
2026-01-28在机器学习与数据分析领域,特征是连接数据与模型的核心载体,而特征重要性分析则是挖掘数据价值、优化模型性能、赋能业务决策的 ...
2026-01-27关联分析是数据挖掘领域中挖掘数据间潜在关联关系的经典方法,广泛应用于零售购物篮分析、电商推荐、用户行为路径挖掘等场景。而 ...
2026-01-27