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CDA數(shù)據(jù)分析師考點(diǎn)——機(jī)器學(xué)習(xí)概念

2023-11-16 08:30:11 | 來(lái)源:企業(yè)IT培訓(xùn)

機(jī)器學(xué)習(xí)是研究如何讓計(jì)算機(jī)不需要明確的程序也能具備學(xué)習(xí)能力的領(lǐng)域。它是一種通過(guò)讓計(jì)算機(jī)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí),從而完成任務(wù)的方法。在機(jī)器學(xué)習(xí)中,模型是借助數(shù)學(xué)模型理解數(shù)據(jù)的。當(dāng)模型裝上可以適應(yīng)觀測(cè)數(shù)據(jù)的可調(diào)參數(shù)時(shí),學(xué)習(xí)就開(kāi)始了。一旦模型可以擬合舊的觀測(cè)數(shù)據(jù),那么它們就可以預(yù)測(cè)并解釋新的觀測(cè)數(shù)據(jù)。

以下是CDA數(shù)據(jù)分析師考試中機(jī)器學(xué)習(xí)概念的一些重要考點(diǎn):

1、監(jiān)督學(xué)習(xí)(Supervised Learning)和非監(jiān)督學(xué)習(xí)(Unsupervised Learning):監(jiān)督學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)中最常用的方法,它通過(guò)已知輸入和輸出來(lái)訓(xùn)練模型。而非監(jiān)督學(xué)習(xí)則是沒(méi)有已知的輸入和輸出,模型需要從數(shù)據(jù)中自行發(fā)現(xiàn)結(jié)構(gòu)或模式。

2、強(qiáng)化學(xué)習(xí)(Reinforcement Learning):強(qiáng)化學(xué)習(xí)是另一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法,它通過(guò)讓模型在環(huán)境中進(jìn)行試錯(cuò),并從錯(cuò)誤中學(xué)習(xí),以獲得最佳的行為策略。

3、深度學(xué)習(xí)(Deep Learning):深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支,它通過(guò)使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)模擬人腦的學(xué)習(xí)方式。深度學(xué)習(xí)在圖像、語(yǔ)音和自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。

4、遷移學(xué)習(xí)(Transfer Learning):遷移學(xué)習(xí)是指將在一個(gè)任務(wù)或領(lǐng)域中學(xué)到的知識(shí)應(yīng)用到另一個(gè)任務(wù)或領(lǐng)域中的學(xué)習(xí)方法。

5、模型評(píng)估(Model Evaluation):在機(jī)器學(xué)習(xí)中,模型評(píng)估是非常重要的步驟,它通過(guò)使用各種評(píng)估指標(biāo)來(lái)衡量模型的性能。這些指標(biāo)包括準(zhǔn)確率、精確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)等。

6、過(guò)擬合(Overfitting)和欠擬合(Underfitting):過(guò)擬合是指模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)得非常好,但在測(cè)試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳的現(xiàn)象;而欠擬合則是模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測(cè)試數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)都不佳的現(xiàn)象。

7、正則化(Regularization):正則化是一種用于防止過(guò)擬合的技術(shù),它通過(guò)在模型的損失函數(shù)中增加一項(xiàng)來(lái)懲罰模型的復(fù)雜性。

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