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mnist_张凌华_极客学院_模型保存与打印结果_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

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解释模型,而在机器学习中,人们更加强调准确模型。 1.4机器学习中的一些基本概念 在本节中,我们将介绍一些有关机器学习的关键思想。我们将在本书的后面部分中对这些概念进行扩展,但是在这里我们将对其进行简要介绍,以使您了解即将发生的事情。 1.4.1参数模型与非参数模型 在本书中,我们将分别关注p(y | x)或p(x)形式的概率模型,这取决于我们分别对有监督学习还是无监督学习感兴趣。定义SUCh模型的方法有很多,但是最重要的区别是:该模型是否具有固定数量的参数,或者参数数量是否随训练数据量的增长而增长?前者称为参数模型,后者称为非参数模型。参数模型的优点是通常使用起来更快,但缺点是对数据分布的性质进行更严格的假设。非参数模型更灵活,但对于大型数据集通常在计算上难以处理。我们将在以下各节中提供这两种模型的示例。为了简化起见,我们专注于监督学习,尽管我们的许多讨论也适用于无监督学习。 1.4.2一个简单的非参数分类器:K-最近邻 非参数分类器的一个简单示例是K最近邻居(KNN)分类器。这只是“看”训练集中最接近测试输入x的K个点, 运维 -1 -2升 -3 培养 1
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