第50章 真正的社死现场（求追读~）（1 / 2）
“任何机器学习的算法其实都是由三部分构成的：表示、评价指标和优化算法。”
“表示，意味着用什么方式建模问题，比如决策树就会把一个分类问题建模成树状的分支结构，而支持向量机则是建模成在高维数据空间寻找超平面。”
“评价指标，是评价模型好坏的标准，经常会用一个损失函数表示，损失函数越小则说明模型越接近最优。”
“因此一个机器学习算法其实是在我们所选取的表示空间中，通过可以迭代的优化算法，不断降低损失函数以逼近最优的一种算法。”
教室里，江铭用自信的声音阐述着他对机器学习的理解。
PPT上展示着几张简图，分别是决策树与支持向量机的示意图，方便学生们能更加形象地理解。
幸好，这个PPT是徐建华提前发给他的，而不是江铭自己做的。
不然可能就只有白底黑字的公式推导了。
江铭的讲课高屋建瓴，直通机器学习精髓，令台下的学生们听得津津有味。
此时在一个女生宿舍的聊天小群里。
↑返回顶部↑