[人工智能]机器学习入门01

一、机器学习的原理

机器学习的原理实际是以统计为基础，统计过去的数据，在通过某种方法找出这些数据的特征值。也就是所谓的算法或者函数。当然了这个拟合出来的函数是存在偏差的，所以就必须在引入一个参数，就是损失数值。算法需要通过调节某些参数进行拟合。在调参的过程中你会遇到过度拟合或者欠拟合。所以调试好参数也是很重要的因素。因此影响整个算法的因子有几个。

1、历史数据的大小决定了其准确度。所以大多数的机器识别在实际应用之前都会进行数据的收集。

2、模型的选择上，比如是选择线性回归，还是决策树，还是逻辑斯蒂回归等等。

3、参数的设置上，避免出现欠拟合或者过拟合