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1.机器学习四要素

（1）数据：模型训练的基本

（2）模型：根据任务和数据类型选择合适的模型

（3）学习准则：计算损失

（4）优化算法：根据损失使用梯度下降or反向传播算法更新模型参数，从而优化模型

本质：通过数据训练所选择的模型，然后计算误差，再根据误差进行优化更新模型参数

2.过拟合和欠拟合的含义

过拟合：模型在训练集上学习的“过好”，把噪声和无关特征都学习进去了，导致在测试集上的性能很差，泛化性差

欠拟合：模型在训练集和测试集上的性能都很差，主要因为模型的复杂度过低

3.经验风险和结构风险含义

经验风险：优化时追求训练集误差最小化，容易学习噪声导致过拟合

结构风险：考虑经验风险和模型复杂度，让模型复杂度作为经验风险的约束项，从而避免过拟合，提高模型的泛化能力

4.线性回归

机器学习中的基石模型：用一条直线或超平面去拟合所有的数据，通过最小化均值平方误差更新参数（梯度下降法），对异常值敏感，无法拟合非线性的数据集

5.极大似然估计

选择使当前数据出现概率最大的一组参数作为最优估计

步骤：先得到似然函数L，对L取对数然后对各个参数求偏导使偏导为0得到的参数结构即为参数最优估计