京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
我们都知道,古今成大事者,都会经历三重境界,第一重境界是昨夜西风凋碧树,独上高楼,望尽天涯路。第二重境界是衣带渐宽终不悔,为伊消得人憔悴。第三重境界是众里寻他千百度,蓦然回首,那人却在灯火阑珊处。当然,在机器学习总也有三重境界,那么机器学习的三重境界是什么呢?下面我们就给大家详细解释一下。
机器学习的第一重境界就是能使用,也就是利用已知方法解决问题。具体来说就是给定一个模型,只要能够用它来根据给定的输入来求解输出,也就是利用已知的方法来解决问题。那么这个已知的方法,我们可以把它看成一个黑箱子,我不关注这个过程,不关注这个方法是如何解决问题,只要能够解决问题就行。可能已经有了一个算法,那么我们只需要对数据做一些处理,把这个数据送入到算法当中,得到一个输出,我们能看明白这个输出是怎么回事,这就可以。这是能使用的阶段,我们只是做一个算法的使用者,我能把它用清楚就够了。
机器学习的第二重境界就是能看懂,也就是理解已知方法的工作原理,在这一阶段中,我们不光用这个已知的方法来解决问题,同时我们还能够理解这个方法的工作原理。知道其中的现象,还能知道为什么这样。也就是知其然,并且能知其所以然。能使用就是知其然,能看懂就是知其所以然。那么这个方法可能背后有一些数学推导,会涉及到一些概率,最优化,还有线性代数的一些使用。那么这个能看懂,就要求我们具备相关的知识,能够把这个推导的过程给它顺下来,知道这个方法具体是怎么来工作。
机器学习的第三重境界就是能设计,具体就是根据问题特征开发新方法。如果在这个能看懂的基础上,再进一步的话,我们可以把它叫做能设计。我们把已知方法理解之后,我们还可以根据我的问题,根据我们的实际问题的特点,来开发一些新的方法。当然我们也可以对已有的方法进行改进,使它更符合我自己的一个待解决问题的方法,那么很显然,这个呢,对于数学功底就有更深层次的一个要求。
所以说,机器学习的三个境界就是能使用、能看懂、还能设计。在学习过程中,我们需要知道自己能够做到什么程度。当然,知识水平的掌握程度越高,能够解决问题的能力越高,所以说,我们要努力提高我们的机器学习的境界。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14在Python网络编程、接口测试、爬虫开发等场景中,HTTP请求的发送与响应处理是核心需求。Requests库作为Python生态中最流行的HTTP ...
2026-04-14 很多新人学完Python、SQL,拿到一张Excel表还是不知从何下手。 其实,90%的商业分析问题,都藏在表格的结构里。 ” 引言:为 ...
2026-04-14在回归分析中,因子(即自变量)的筛选是构建高效、可靠回归模型的核心步骤——实际分析场景中,往往存在多个候选因子,其中部分 ...
2026-04-13在机器学习模型开发过程中,过拟合是制约模型泛化能力的核心痛点——模型过度学习训练数据中的噪声与偶然细节,导致在训练集上表 ...
2026-04-13在数据驱动商业升级的今天,商业数据分析已成为企业精细化运营、科学决策的核心手段,而一套规范、高效的商业数据分析总体流程, ...
2026-04-13主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-13在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-13在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09在数据可视化领域,折线图是展示时序数据、趋势变化的核心图表类型之一,其简洁的线条的能够清晰呈现数据的起伏规律。Python ECh ...
2026-04-09在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-04-09长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的重要改进模型,凭借其独特的门控机制(遗忘门、输入门、输出门),有效解决了 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据质量是决定分析结论可靠性的核心前提,而异常值作为数据集中的“异类”,往往会干扰统计检验、模型训练 ...
2026-04-08在数字经济飞速发展的今天,数据已渗透到各行各业的核心场景,成为解读趋势、优化决策、创造价值的核心载体。而数据分析,作为挖 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07