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机器学习与网络安全(三)线性代数

现在的人工智能完全由数据来驱动,我们所见到的数据,比方说一张图片有三个通道,分为R(红)、G(绿)、B(蓝),每个通道是一个图层,相当于有三张图层,比如每一张图片是50*50像素,50*50*3就是整个数据的大小。这种数据在人工智能使用时,会被变成一个矩阵,相当于有一个50行50列高度3的矩阵,矩阵里面每一个小单元是一个数字,这个数字就是像素。从0到255反映颜色的色阶从少到多,三通道反映了点的颜色从而绘制了整个画面,这样的数据我们把它叫做原数据,把原数据送进我们的人工智能系统,学习完特征后,把结果读出来,“结果”其实是一个概率。

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【知识】新手必看的十种机器学习算法

机器学习领域有一条“没有免费的午餐”定理。简单解释下的话,它是说没有任何一种算法能够适用于所有问题,特别是在监督学习中。 例如,你不能说神经网络就一定比决策树好,反之亦然。要判断算法优劣,数据集的大小和结构等众多因素都至关重要。所以,你应该针对你的问题尝试不同的算法。然后使用保留的测试集对性能进行评估,选出较好的算法。 当然,算法必须适合于你的问题。就比如说,如果你想清扫你的房子,你需要吸尘器,扫帚,拖把。而不是拿起铲子去开始挖地。 大的原则 不过,对于预测建模来说,有一条通用的原则适用于所有监督学习算法。

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