包含机器学习怎么选模型的词条

机器学习的任务包括判别与生成

1、对。机器学习中的模型一般分为两类：判别模型、生成模型，这是对问题的两种不同的审视角度。假设我们要学习一个算法区分大象和狗（假设输入是重量、鼻子长度等特征）。

2、监督学习的核心是通过训练集构建模型，可分为生成方法和判别方法，对应的模型是生成模型和判别模型。生成模型的特性在于，给定输入X，可以生成输出Y，两者皆为随机变量。例如，朴素贝叶斯和隐马尔可夫模型就是生成模型，它们通过学习条件概率分布来实现。

3、首先区分生成/判别方法和生成/判别模型。有监督机器学习方法可以分为生成方法和判别方法（常见的生成方法有混合高斯模型、朴素贝叶斯法和隐形马尔科夫模型等，常见的判别方法有SVM、LR等），生成方法学习出的是生成模型，判别方法学习出的是判别模型。接着对生成模型和判别模型做更详细一点的解释。

数据,模型,算法这三个要素在机器学习中哪个最为重要

在机器学习领域，数据、模型与算法是三个不可或缺的要素。每个要素都有其独特的角色和重要性，但它们的协同作用才是真正推动力。 模型是机器学习的核心，它定义了我们对数据进行预测或决策的方式。模型的设计直接关系到学习任务的准确性和效率。

模型、数据、算法可以总结为机器学习方法的提纲挈领，因为侧重点不一样，所以不能比较哪个更重要。

如果从学习的角度看，算法最重要，至少找工作时算法是必考的；从解决实际问题的角度看，懂得如何建模和求解模型是比较重要的；但是如果从挣钱的角度看，谁如果手里有别人没有的数据，那才是大爷。

机器学习基础,回归模型评估指标

1、平均绝对百分误差MAPE MAPE采用百分比形式，衡量误差与真实值比例。MAPE值越小，表示模型越好。计算公式如下：除以上指标外，还有中位数绝对误差MAD、可解释方差分EVS、均方根对数误差MSLE等。

2、机器学习模型评估指标解析：衡量回归模型优劣，首先考虑残差平均值，但仅限于样本分布均匀。常用MAE衡量，但其不光滑且不适应量纲，引入MSE后，需对值开方得到RMSE。然而，RMSE和R^2（决定系数）都非无量纲，前者对异常值敏感，后者反映解释变量解释因变量变异的比例，无量纲且适用广泛。

3、回归模型评价指标：MSE、RMSE、MAE、R Squared 聚类模型评价指标：兰德指数、互信息、轮廓系数数据拆分 目的：训练数据和测试数据分别用来训练模型和测试模型预测效果。

4、回归模型的评价指标 均方误差MSE 均方根误差RMSE 平均绝对误差MAE R Square 均方根误差和平均绝对误差依据数据本身的量纲，不同的模型不具有可比性，没有分类准确率这样统一在0-1之间取值的性质。因此，出现了R square统计量。