4个技术爱好者应该知道的机器学习算法

在上面的示例中，前方道路的图像被转换为长度为280,000的矢量，然后将其输入经过训练的机器学习模型中。 在这种情况下，模型可能会输出1表示"行进安全"(如果认为道路行进不安全，则输出0)。 自动驾驶汽车中图像识别的其他领域包括深度感知(识别物体有多远)或读取限速标志。 除了图像分类之外，机器学习的其他应用程序还包括确定计算一个人过街的速度或确定前方汽车向右转的可能性。

在文本实例中，文本被矢量化或转换为数字数组。 文本可以被分类，例如在真实/伪造新闻中，或用于生成(创建唯一文本)。

机器学习算法输入和输出的所有内容都是纯数字的，因此每种算法本质上都是数学的。 机器学习算法只需执行一组数学过程即可将多维x数据转换为(通常)奇异的y值。 监督学习的主要子类是分类和回归。 前者致力于将x划分为一组离散的类别(例如，图像是猫还是狗)，而后者则致力于以连续的比例分配xay(例如，基于诸如卧室数量等属性的房价) 。

数据的每个维度也称为要素。 在图像的情况下，每个像素都是一个特征，或者在预测房价的示例中，每个房屋属性(例如，卧室，浴室的数量，是否有水滨等)都是一个特征

（编辑：济宁站长网）

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