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为什么机器学习难于应用

应用机器学习是有挑战性的。 在机器学习领域,你必须要在没有正确答案的问题上做出很多决定!例如: · 用什么框架? · 用什么数据作为输入,要输出什么数据? · 用什么算法? · 用什么算法配置? 这些问题对于初学者来说是一个严峻的挑战。 读完本文之后,你将了解: · 如何形成一个明确的学习问题。 · 当给你的问题设计一个学习系统的时候,有四个决策点需要考虑。 · 你可以用三个决策来明确地来应对在实践中设计学习系统的难题。 概述 本文分成了如下六个部分: 1、适定的学习问题 2、选择训练数据 3、选择目标函数 4、选择目标函数的表达形式 5、选择学习算法 6、如何设计学习系统 适定的学习问题 我们可以将应用机器学习领域中的一般学习任务定义为一个程序,它可以根据特定的性能测量从一些任务中学习经验。 Tom Mitchell在他1997年《Machine Learning

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