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【机器学习笔记】第一章绪论

【机器学习笔记】第一章绪论

一,一些概念

1.损失函数;反映预测结果和实际结果的差异
2.泛化能力:模型适用于新样本的能力
3.过拟合:模型在训练集上表现很好,但是泛化能力

二,机器学习全流程

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其中数据预处理
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深度学习:人工神经网络为架构的表征学习,通过神经网络层次化的结构输入逐层进行特征提取和处理。
强化学习:智能体和动态环境之间进行交互以学习策略问题。
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