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如果您是机器学习新手，理解基本术语至关重要。了解关键术语可以帮助您更好地掌握基础知识。以下是每个初学者都应该知道的 7 个基本术语。这些术语将为您打下坚实的机器学习知识基础。
1. 算法
算法是计算机用来解决问题的一组规则。它在数据中查找模式并进行预测。
机器学习中有几种类型的算法
- 监督学习：从标记的示例中学习，以预测或分类新数据。
- 无监督学习：在没有标签的数据中发现模式。
- 强化学习：通过在环境中采取行动来做出决策
2. 模型
模型是通过用数据训练算法创建的。它查找数据中的模式和关系。这使得模型能够预测新数据。
例如
- 线性回归模型：通过拟合一条线到数据来预测值。
- 决策树模型：通过根据特征将数据分组来做出预测。
- 支持向量机 (SVM) 模型：找到最佳边界来分离不同的类别。
3. 特征
特征是用于进行预测的输入数据。它们是数据的可测量属性或特征。它们可以是数值的或分类的。
例如，考虑一个预测房价的模型。特征可以是房子的尺寸、位置和年龄。每个特征都有助于模型理解这些方面如何影响价格。
4. 标签
标签是机器学习模型尝试预测的结果。在监督学习中，每组特征都与一个标签配对。与特征类似，它们可以是数值的或分类的。
考虑一个将电子邮件分类为“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”的模型。标签是“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”。模型从这些特征中学习模式，以预测新电子邮件的标签。
5. 过拟合
当机器学习模型过度学习训练数据，包括噪声和异常值时，就会发生过拟合。这使得模型在训练数据上表现良好，但在新数据上表现不佳。发生这种情况是因为模型过于复杂，并且记住了训练数据而不是泛化它。为防止过拟合，可以使用交叉验证、剪枝和正则化等技术。
6. 欠拟合
当机器学习模型过于简单而无法理解数据模式时，就会发生欠拟合。结果，它在训练数据和新数据上的表现都很差。这通常发生在模型复杂度不足或训练时间不够长时。要解决欠拟合问题，可以增加模型的复杂性或添加更多特征。
7. 超参数
超参数是指导学习过程和模型结构的设置。它们在训练开始前就被选定。相比之下，参数是在训练过程中从数据中学习的。
常见的超参数包括
- 学习率：控制模型权重在每个训练步骤中的更新幅度。
- 隐藏层数量：指定网络中输入层和输出层之间的层数。
- 批次大小：定义每次迭代使用多少训练样本。
- 训练轮数：确定整个训练数据集经过模型的次数。
结论
理解这些关键术语对于开始机器学习至关重要。它们构成了您学习之旅的基础。在学习更高级的概念时，请记住这些术语。
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