机器学习算法工作原理

机器学习的工作方式如下。

向前传球：在向前传递中，机器学习算法接收输入数据并产生输出。根据模型算法，它计算预测。

损失函数：损失函数，也称为误差或成本函数，用于评估模型预测的准确性。该函数将模型的预测输出与实际输出进行比较，并计算它们之间的差异。这种差异称为误差或损失。该模型的目标是通过调整其内部参数来最小化误差或损失函数。

模型优化过程：模型优化过程是调整模型内部参数以最小化误差或损失函数的迭代过程。这是使用优化算法完成的，例如梯度下降。优化算法计算误差函数相对于模型参数的梯度，并使用该信息来调整参数以减少误差。算法重复该过程，直到误差被最小化到满意的水平。

一旦模型在训练数据上得到训练和优化，它就可以用来对新的、看不见的数据进行预测。模型预测的准确性可以使用各种性能指标进行评估，例如准确性、精确度、召回率和F1分数。