Model Representation

                                                 

      机器学习的大致流程如上图所示,x表示输入变量,表示影响预测结果y的特征(features),强特征对结果影响比较大,弱特征对结果影响较小,甚至有些特征根本对结果无影响,所以衍生出来特征工程和特征选择这两个对结果非常重要的分支。h表示训练的模型,将训练数据灌入model,使用学习算法,训练出模型的参数。最终使用训练的模型对其他输入数据进行预测。

 

 

 

参考网址:https://www.coursera.org/learn/machine-learning/supplement/cRa2m/model-representation

posted @ 2018-09-26 14:34  hantics  阅读(152)  评论(0编辑  收藏  举报