机器学习|模型评估与选择

字数统计: 4.6k字   |   阅读时长≈ 16分

整个统计机器学习模型选择的逻辑，在我看来，其实是：

  1. 模型测试：通过某种方法（留出法、交叉验证法……），使模型输出一系列数据，这个数据是其性能的表现；
  2. 性能度量：根据模型展示出的一系列数据，运用数学方法对数据进行处理，使得处理后的数据能够直观地代表模型的性能；(就是问题一讨论的内容)
  3. 模型评估：对由第二步处理后的数据进行比较，每个模型都有自己的性能度量数据，我们将每个模型的性能度量数据进行比较，这个比较不是单纯的比大小，需要运用数学方法对每个模型的性能度量数据进行处理，在处理完后得到的数据，才能进行比较；
  4. 模型选择：根据比较的结果，选择最好的模型。

每个步骤的名称是我自己定的，肯定和经典书籍中的描述有所出入，整个流程的逻辑应该是清楚的。

本文简述了模型评估与选择的第1步和第2步，具体地说，本文解决了两个问题：

  1. 怎样进行模型测试；
  2. 如何得到一个模型的性能度量。
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机器推理|SLD Resolution

字数统计: 4.4k字   |   阅读时长≈ 16分

今年修了四川大学潘无名老师的「AI面向语言编程」课程，这门课程的期末论文要求对SLD消解进行简单叙述，因此我对相关内容进行了粗浅的学习。

此篇为关于SLD消解的学习笔记，简略介绍了SLD消解的原理和思想。

因为时间比较紧张，故没有仔细斟酌行文结构、语法、语言流畅度，读起来十分缺乏user-friendliness，以后如果有时间，会试图讲得更详细、明白些的。

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第五代计算机

字数统计: 2k字   |   阅读时长≈ 6分

上世纪八十年代，经济繁荣与民族主义盛行，让日本试图借第五代计算机超越美国，在信息领域建立起领导者地位。但最终野心勃勃的五代机以失败收场。 当前，中国人工智能研究是否存在虚假繁荣，或许日本的教训值得引以为戒。

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    缺失模块。
    1、请确保node版本大于6.2
    2、在博客根目录（注意不是yilia-plus根目录）执行以下命令：
    npm i hexo-generator-json-content --save

    3、在根目录_config.yml里添加配置： 

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努力做一名谦逊、独立、乐于思考的学生