机器学习公式看不懂的简单介绍

简述信息一览：

• 1、机器学习怎么入门
• 2、机器学习中的距离计算方式
• 3、机器学习必知必会:梯度下降法

机器学习怎么入门

掌握基本概念，挑出合适的一本书或者是一个库，反复阅读或者认真学习所有的相关教程。挑出一个并且坚持学习，直到你完全掌握，再重新选择一个，重复这个学习过程。 监督学习和无监督学习 利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。

机器学习入门最佳的方法其实就是理论和代码一起学习。一边看相应的理论推导，一边看并且实践经典代码。所以，为了更快入门，我推荐你最好能够懂点MATLAB或者是Python语言。Matlab和Python说实话做高端的机器学习肯定是不推荐的，但是如果你想的是机器学习快速入门，那这两门语言绝对是绝佳选择。

掌握深度学习：深度学习是机器学习的一个重要分支，能够处理大量数据并从中提取复杂特征，需要对其进行深入学习。 实践编程技能：选择一种编程语言，如Python，开始编写简单的机器学习或深度学习模型，如分类器、神经网络等，通过实践提高技能。

找一本教材，结合教材和***，将机器学习算法的公式推一遍，然后用Matlab或者python跑一跑数据，找点感觉。对于数学也要加强，特别在概率论方面。零基础一样学的，毕竟脚本语言，不要用C语言的思想来学，虽然有些语法是借鉴过来的。

进行课程整理分析。通过授课或者自学都要及时归纳总结，把重点勾画，不懂问题归类整理做到请教或找资料查找。软件运用多练习。机械类的也会用到很多软件如：UG、pore、AUTOCAD、SOLIDWORKS、Catia、Croe等。这些软件就是能帮你更好的去分析和解决问题，所以想要熟练掌握，那只有多练习这一种方法。

五个月介绍。第一部分：从机器学习开始（两个月）最好的入门课程是Ng的机器学习。Ng的课程已经存在了很长时间，虽然它在某些地方有点过时，但相信我，现在没有其他课程比Ng的课程做得更好。真的，我在课结束时差点哭了。

机器学习中的距离计算方式

1、应用场合：欧式距离由于其直观性和计算简便性，被广泛应用于机器学习中各种算法中，如K最近邻、聚类分析以及支持向量机等。此外，在计算机视觉、地理信息系统中也经常使用欧式距离来衡量物体间的距离。欧式距离是各种距离度量方法中最直观和最常用的一种。

2、向量的距离应用：向量的距离在许多领域都有应用。例如，在计算机图形学中，向量的距离可以用来计算点与线段之间的距离；在机器学习中，向量的距离可以用来度量数据点之间的相似性；在物理中，向量的距离可以用来描述粒子之间的相互作用。

3、此外，在数据分析和机器学习领域，曼哈顿距离也被用于相似度计算、聚类分析等任务中。总结来说，曼哈顿距离是描述二维平面上两点间距离的度量方式，因其独特计算方式和与城市环境紧密联系的特性而得名。在计算方式、应用场景以及与真实世界的联系等方面都有其独特的价值和意义。

4、对于每一个维度上的坐标差值，我们计算其平方。 将所有维度上的坐标差值平方进行累加。 最后，对这个累加值取平方根，即为欧式距离。欧式距离的计算简单直观，因此在多维数据处理、机器学习和数据科学等领域中得到了广泛应用。

5、机器学习 在知识底库中查询，核心为查询的算法；传统意义上我们会在链表、二叉树、数组中查询，但是人工智能中构建了更多维度的底库，包括按图层创建、按小世界创建等等，基于图的算法更迅速 效果好，但构建更复杂。

6、径向距离有着广泛的应用。在物理学中，径向距离被用于描述两个质点之间的距离，如行星和太阳之间的距离。在统计学中，径向距离被用于计算两个数据点之间的距离，是主成分分析等算法的重要输入。在机器学习中，径向距离被用于支持向量机中等算法的距离计算。

机器学习必知必会:梯度下降法

在机器学习的求解过程中，梯度下降法（Gradient Descent）是一种不可或缺的优化手段。作为无约束最优化问题的常用求解策略，它依赖于迭代过程，每一步都涉及到目标函数的梯度计算。当我们面临一个目标函数[公式]，它在[公式]上有连续的一阶偏导数，问题的核心是寻找使[公式]最小的点。

梯度下降法的公式为：θ = θ - α * ▽θJ 其中，θ是待求解的参数向量，α是学习率，一个正数，用于控制参数更新的步长；J是损失函数关于参数θ的函数，▽θJ表示对J求导得到的梯度。接下来，我们将详细介绍梯度下降法的原理和公式含义。梯度下降法是一种用于求解机器学习模型参数优化的算法。

在机器学习中，一种特殊的梯度下降方法叫做近端梯度下降法，其英文名proximal gradient descent强调的是接近的含义。相较于常规的梯度下降和随机梯度下降，它在特定条件下更为适用，即在目标函数包含不可微部分，如[公式] 或[公式]范数时。这类优化问题通常涉及凸函数的组合，如[公式]形式的目标函数。

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