机器学习概论

机器学习就是通过算法来拟合数据生成模型。 机器学习三要素： 模型，学习准则，算法。 模型： 模型实际上就是一种映射函数。 线性模型，非线性模型。（简单说：一阶导数是否为常数的区别） 学习准则： 损失函数：用来量化模型预测和真实值之间的差异。 0-1 损失函数 平方损失函数 交叉熵损失函数 风险最小化准则： 过拟合：训练集上预测效果比较好，但是在未知数据上的错误比较高。 避免过拟合的方式：经验风险最

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