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天津市2018计算机二级,德先教育机构靠谱

2018/10/17 9:10:48发布66次查看
天津市2018计算机二级,德先教育机构靠谱
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2018计算机二级
模型是什么
一个已经训练好的模型可以被理解成一个公式 y=f(x),我们把数据(对应其中的x)输入进去,得到输出结果(对应其中的y)。这个输出结果可能是一个数值,也可能是一个标签,它会告诉我们一些事情。
比如,我们把用户说的一句话输入识别用户意图的分类模型。模型经过 一番运算,吐出一个标签,这个标签,就是这句话的意图。在把这句话再输入到实体提取模型里面。模型会吐出一个list,其中每一个element都是一个实体。
模型是怎么得到的?
模型是基于数据,经由训练得到的。
训练又是怎么回事?
当我们把模型当做y=f(x)时,x就是其中的自变量,y是因变量。从x计算出y要看f(x)是一个具体什么样的公式,这个公式中还有哪些参数,这些参数的值都是什么。
训练的过程就是得到具体的某个f(x),和其中各个参数的具体取值的过程。
在开始训练的时候,我们所有的是x的一些样本数据,这些样本本身即有自变量(特征)也有因变量(预期结果)。对应于y=f(x)中的x和y取值实例。
这个时候,因为已经选定了模型类型,我们已经知道了f(x)的形制,比如是一个线性模型y=f(x)=ax^2+bx+c,但却不知道里面的参数a,b,c的值。
训练,就是要将已有样本经过依据某种章法的运算,得到那些参数的值,由此得到一个通用的f(x)。
这些运算的章法,就叫做:算法。
说到算法,就涉及到了机器学习的内容,经过几十年的研究,已经有很多现成的算法可以用于获得不同类型的模型。
此处有一点和之前呼应,就是:任何算法的处理对象都是数值。
用于训练模型的数据有个专名的名称称呼它们:训练数据。训练数据的集合叫做训练集。
将训练数据输入给算法进行计算,zui终就得到了我们想要的模型:训练数据 + 算法 => 模型
然后用得出的模型去处理更多的数据,用来获取模型对这些新数据的判断——例如:识别意图,或者抽取实体——计算机也就因此而理解了人类的自然语言。
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