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机器学习扫盲:优化算法、损失函数、评估指标、激活函数、网络架构

机器学习扫盲:优化算法、损失函数、评估指标、激活函数、网络架构

专栏介绍

1.专栏面向零基础或基础较差的机器学习入门的读者朋友,旨在利用实际代码案例和通俗化文字说明,使读者朋友快速上手机器学习及其相关知识体系。
2.专栏内容上包括数据采集、数据读写、数据预处理、分类\回归\聚类算法、可视化等技术。
3.需要强调的是,专栏仅介绍主流、初阶知识,每一技术模块都是AI研究的细分领域,同更多技术有所交叠,此处不进行讨论和分享。

  1. 数据采集技术:selenium/正则匹配/xpath/beautifulsoup爬虫实例
  2. 面向txt/json/xlsx/csv的文件读写及编码问题
  3. 数据预处理:统计关联性分析/数据清洗/数据增强/特征工程实例
  4. 一文带你入门机器学习回归算法
  5. 一文带你入门机器学习分类算法
  6. 一文带你入门机器学习聚类算法
  7. 一文带你入门机器学习降维算法
  8. 一文带你入门机器学习超参数优化算法
  9. 机器学习扫盲:优化算法、损失函数、评估指标、激活函数、网络架构

优化算法

在机器学习中,优化方式指的是用于调整模型参数以最小化损失函数(或最大化效用函数)的方法。优化算法的目标是找到一组参数,使得模型在训练数据上的损失最小化,同时在测试数据上具有良好的泛化能力。

以下是一些典型的优化方式:

  • 梯度下降(Gradient Descent):通过计算损失函数关于参数的梯度,并沿着梯度的反方向更新参数。
  • 随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent, SGD):与梯度下降类似,但
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