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机器学习工作原理求职学习资料

本文介绍了机器学习工作原理求职学习资料,有助于帮助完成毕业设计以及求职,是一篇很好的资料。

对技术面试,学习经验等有一些体会,在此分享。

机器学习工作原理

机器学习

机器学习其实就是在找一个函数,这里我将这个函数称为“智能函数”,该函数可以接受你的输入,并得到预期的输出。

机器学习工作原理

这个函数很复杂,而寻找这个函数的工程就叫做学习

由于这个函数实在太复杂了,所以,一般我们会使用拟合的方式在实现。这个思想在微积分中叫做“无限接近即确定”,这与泰勒公式的思想极为相似。

机器学习工作原理

机器学习工作原理

泰勒公式的几何意义就是利用多项式函数来逼近原函数,由于多项式函数可以任意次求导,易于计算,且便于求解极值或者判断函数的性质,因此可以通过泰勒公式获取函数的信息,同时,对于这种近似,必须提供误差分析,来提供近似的可靠性。

因此,你可以简单认为,机器学习就是要使用一堆简单的多项式函数组成的函数集来拟合智能函数

由于是拟合,所以一定存在偏差,也就导致有模型准确率一说。

机器学习所要学习的内容其实就是这个函数集的一堆参数

深度学习

机器学习工作原理

机器学习工作原理

机器学习

机器学习其实就是在找一个函数,这里我将这个函数称为“智能函数”,该函数可以接受你的输入,并得到预期的输出。

机器学习工作原理

这个函数很复杂,而寻找这个函数的工程就叫做学习

由于这个函数实在太复杂了,所以,一般我们会使用拟合的方式在实现。这个思想在微积分中叫做“无限接近即确定”,这与泰勒公式的思想极为相似。

机器学习工作原理

机器学习工作原理

泰勒公式的几何意义就是利用多项式函数来逼近原函数,由于多项式函数可以任意次求导,易于计算,且便于求解极值或者判断函数的性质,因此可以通过泰勒公式获取函数的信息,同时,对于这种近似,必须提供误差分析,来提供近似的可靠性。

因此,你可以简单认为,机器学习就是要使用一堆简单的多项式函数组成的函数集来拟合智能函数

由于是拟合,所以一定存在偏差,也就导致有模型准确率一说。

机器学习所要学习的内容其实就是这个函数集的一堆参数

深度学习

机器学习工作原理

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机器学习其实就是在找一个函数,这里我将这个函数称为“智能函数”,该函数可以接受你的输入,并得到预期的输出。

机器学习工作原理

这个函数很复杂,而寻找这个函数的工程就叫做学习

由于这个函数实在太复杂了,所以,一般我们会使用拟合的方式在实现。这个思想在微积分中叫做“无限接近即确定”,这与泰勒公式的思想极为相似。

机器学习工作原理

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泰勒公式的几何意义就是利用多项式函数来逼近原函数,由于多项式函数可以任意次求导,易于计算,且便于求解极值或者判断函数的性质,因此可以通过泰勒公式获取函数的信息,同时,对于这种近似,必须提供误差分析,来提供近似的可靠性。

因此,你可以简单认为,机器学习就是要使用一堆简单的多项式函数组成的函数集来拟合智能函数

由于是拟合,所以一定存在偏差,也就导致有模型准确率一说。

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