算法後面是數學和函數,所謂的數據訓練究竟是在訓練什麼?

蔣光登


可以簡單的理解是數據在訓練裡面函數的參數(當然,有很多模型是非參數模型),比如我們決定用一條直線(線性函數)來擬合一些數據,我們就需要調整裡面的參數來使損失函數最小。這個角度來講,我們通過數據訓練的函數的參數。


ICMLL實驗室


這個問題是基本沒有算法方面相關的概念。只能舉個例子來說,比如現有的數據集中數據就圖形看集中在某條直線附近,我們都知道這符合直線公式ax+b,通過算法可以求出具體的截距和斜率,如果會有新的數據,則前面的計算過程稱為訓練,得出的模型就可以估計未出現的數據。


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