如何训练机器学习算法
对于这个，可能一些人不是很清楚，下面来给大家讲解一下。
练习算法背面的基本逻辑触及四个要素：
a.数据
b.模型
c.方针函数
d.优化算法
信息化系统集成：让咱们探索每个。
首要，咱们必须准备一定数量的数据进行练习。
一般，这是历史数据，很容易取得。
其次，咱们需要一个模型。
咱们能够练习的最简单模型是线性模型。在天气预报示例中，这将意味着找到一些系数，将每个变量与它们相乘，然后将所有结果求和以得到输出。但是，正如咱们稍后将看到的那样，线性模型仅仅冰山一角。依靠线性模型，深度机器学习使咱们能够创立杂乱的非线性模型。它们一般比简单的线性关系更好地拟合数据。
第三个要素是方针函数。
到目前为止，咱们获取了数据，并将其输入到模型中，并取得了输出。当然，咱们期望此输出尽可能接近实际情况。大数据分析机器学习AI入门指南这就是方针函数出现的当地。它估量均匀而言，模型输出的正确性。整个机器学习框架归结为优化此功能。例如，假如咱们的函数正在丈量模型的猜测误差，则咱们期望将该误差最小化，或许信息化系统集成换句话说，将方针函数最小化。
咱们最后的要素是优化算法。它由机制组成，经过这些机制咱们能够更改模型的参数以优化方针函数。例如，假如咱们的天气预报模型为：
明天的天气等于：W1乘以温度，W2乘以湿度，优化算法可能会经过以下值：
W1和W2是将更改的参数。对于每组参数，咱们将核算方针函数。然后，咱们将挑选具有最高猜测能力的模型。咱们怎样知道哪一个最好?好吧，那将是具有最佳方针函数的那个，不是吗?好的。
大家是否注意到咱们说了四个成分，而不是说了四个步骤?这是有意的，由于机器学习进程是迭代的。咱们将数据输入模型，并经过方针函数比较准确性。然后，咱们更改模型的参数并重复操作。当咱们达到无法再优化或不需要优化的程度时，咱们将中止，由于咱们现已找到了解决问题的足够好的解决方案。