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文檔簡介

機器學習的重要問題機器學習模型求解導語函數形式模型的參數求解概率形式模型的參數求解導語/01導語機器學習的模型通常有函數和概率兩種表示形式。函數形式需要獲得函數關系；概率形式則需要獲得聯合概率分布。其中，是兩類模型中需要估計的參數；x是觀察到的屬性；y是需要預測的屬性。無論何種求解函數形式或概率形式的模型函數，最終都會轉化為優化問題進行求解。函數形式模型

的參數求解/02

對于函數形式模型的參數求解，一般要定義一個損失函數來最化預測變量在模型中的預測值與訓練樣本中實際觀測值之間的差異對應的試錯成本。基于損失函數可以構建“優化問題”，該問題的優化目標是，在給定參數設置下，訓練集合上的數據基于損失函數計算出的試錯成本總和最小，有其中，L(·)代表損失函數；是訓練樣本中的實際觀察值；是基于樣本屬性的模型預測值；N是集合中所有樣本的個數。函數形式模型的參數求解概率形式模型

的參數求解/03

對于概率形式模型的參數求解，一般要定義一個極大似然函數來描述在給定模型的情況下，分析者觀測到訓練集合的可能性。極大似然函數可以表示為概率形式模型的參數求解

求解的優化問題就是使最大。在實際應用中直接計算十分復雜，因此，可以把對的優化問題轉化為對其對數優化的問題。函數之間的單調性關系可以保證結果的一致性。最終概率形式模型的優化問題可以表示為概率形式模型的參數求解機器學習模型可以從函數形式和概率形式兩個角度進行設計。

優化問題中，目標函數需要包括所有樣本集合中數據的變量取值。

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