界函数具有数字参数和数字值并且定义域为。假设我们的模型是条有段的折线段端点的横坐标位于区间内等距。然后空间由来自折线段末端纵坐标的维向量组成。显然我们可以从中选择个向量使折线尽可能地逼近并且通过增加我们可以使逼近任意准确图。图参展商函数示例为了获得参数向量的最优值使用了参数对训练样本的拟合。它是这样完成的我们用随机值初始化参数我们重复直到达到足够的模型精度我们从训练样本中取出下个。
如果样本结束我们回到它的开始计算计算误差值通常这是点之间距 亚美尼亚电子邮件列表 离的平方移动每个稍微减少点的元素以减少这里有许多微妙之处针对不同的模型以不同的方式解决函数应该表示什么如何在减少的方向上精确地移动如何实现收敛模型的改进即将其工作质量提高到足够的水平如何避免再训练模型已经记住训练样本的情况并在不熟悉的值上给出不可预测的结果等。
上述类型中使用最广泛的类模型是著名的人工神经网络。我们稍后会谈到它们。注作最细致。通常我们想要建模的模式的本质实际上是概率性的。也就是说对的依赖不是表述为具有属性的对象属于类而是具有属性的对象通常属于类甚至具有属性的对象通常属于类级。在这种情况下问题看起来像这样我们有个来自我们未知的联合分布的样本。我们需要尽可能对条件分布建立最准确的近似。