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机器学习的步骤都有哪些（一）

2019-02-19

我们都知道，现阶段人工智能是一个十分火爆的概念，人工智能能够给我们的生活带来很多的方便。其实人工智能中机器学习也是一个十分火热的概念，而不管是什么技术都会有很多的步骤，那么机器学习用的步骤都有哪些呢？下面我们就给大家介绍一下这些内容。

机器学习中有三个步骤，第一就是表示，第二就是评价，第三就是优化，我们首先给大家介绍一下机器学习中的表示，在表示这一步当中，需要我们建立起数据，还有实际问题的抽象模型。在表示的过程当中，我们要解决的问题就是把我们面临的真实世界当中的一些物理问题给它抽象化，抽象成一个数学问题。

这里面就包括了两个方面，一方面我们要对要解决的这个实际的问题进行抽象化处理。如果我们要设计一个算法，判断一个邮件它到底是不是一封垃圾邮件，那么得到的结果无外乎两种，也就是是和否。这样一个问题如果对它做抽象，实际上就是个二分分类问题。如果答案为是，我们可以把它定义成 0，如果答案为不是，可以把它定义成 1。所以，这个问题最终要解决的是什么呢？输出一个 0 或者 1 的结果。当然把 0 和 1 的意义调过来也可以，用 1 代表是垃圾邮件，0 代表不是，也是可以的。抽象出来这个数学问题之后，我们要进一步去解决它，还要对这个数据进行表示。

在表示阶段，我们需要建立的是数据，还有问题的抽象模型。把这个模型建立出来，然后去寻找合理的算法。当我们解决了问题抽象完了以后，我们还要对数据进行抽象。我们就举一个例子，也就是在判定一个邮件到底是不是垃圾邮件的时候，我们需要根据它的特征进行判断，看一看这个邮件里的关健字是否有关于推销的，或者关于产品的一些关键字。这些特征，这些关键字，我们就要把它表示成一个特征，表示成一个向量，或者表示成其他的形式。表示成向量也好，表示成其他形式也好，都是对这个数据做出了抽象。这就是机器学习中的表示步骤。

我们在这篇文章中给大家介绍了机器学习中的表示步骤，其实这一个步骤是我们需要注意的内容，由于篇幅原因我们就给大家介绍到这里了，希望这篇文章能够给大家带来帮助。我们在后面的文章中继续为大家介绍出更多有用的知识。

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