机器学习就那么回事儿
摘要：本篇文章将会总结一种可用于解决任何机器学习问题的通用模板。下面的每一节按照顺序对工作进行总结。
1、定义问题，收集数据
| 项目 | Value |
|---|---|
| 1 | 输入数据是什么？预测什么？ |
| 2 | 面对的是什么类型的问题？是二分类、多分类问题、标量回归问题、向量回归问题、还是多分类问题？聚类或者强化学习？ |
| 3 | 假设输出是根据输入进行预测的 |
| 4 | 假设可用数据包含足够多的信息，足以学习输入与输出之间的关系 |
| 5 | 机器学习只能用来记忆训练数据中存在的模式 |
2、选择衡量成功的标准
| 项目 | Value |
|---|---|
| 1 | 精度 |
| 2 | 准确率 |
| 3 | 召回率 |
| 4 | 衡量成功的指标将指引你选择损失函数，即模型要优化什么 |
3、确认评估方法
| 项目 | Value |
|---|---|
| 留出验证集 | 数据量很大时候可以用 |
| K折交叉验证 | 样本太少，无法保证可靠性，可以选择这种方法。 |
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