【摘要】在机器学习中，我们会遇到很多算法，而这些算法都是能够帮助机器学习解决很多问题， 可以说，机器学习是整个人工智能的核心。当然，机器学

在机器学习中，我们会遇到很多算法，而这些算法都是能够帮助机器学习解决很多问题， 可以说，机器学习是整个人工智能的核心。当然，机器学习的算法特征之一就是模型，那么大家是否知道机器学习建模的过程是什么呢？下面我们就给大家介绍一下这个内容。

建模的过程离不开模型的求解，我们假设输入特征变量记为X，输出变量记为Y，他们对应的具体取值分别记为x和y，输入变量X可以是标量也可以是向量。本系列课程中除非特殊声明，否则特征向量都是列向量，因此输入实例x的列向量可以表示为：x=(x(1),x(1),...,x(i),...,x(n))T。

那么这个式子是什么意思呢？其中x(i)表示x的第i个特征值，因此x是一个具有n个特征值的特征向量。注意，我们将会使用另一种表示方法xi表示第i个输入实例。那么第i个输入实例的第k个特征值就表示为x(k)i。因此，对于具有N个训练实例的有监督学习的训练数据集就可以表示为:T={(x1,y1),(x2,y2),...,(xN,yN)}。当我们有了以上的数据表示，那么对于一个机器学习算法来说，基本上的提出过程可以总结为四个步骤。

第一就是根据特征向量的数据分布提出一个合适的模型函数 y=f(x;θ) 来估计参数分布。第二个步骤就是提出一个合适的损失函数 L(x,y) 计算对于训练数据集上的所有训练样本估计的误差损失大小：L(x,y)=1NN∑i=1L(yi,f(xi))。第三个步骤就是用合适的优化算法使得损失函数带有参数的 L(x,y) 的值最小化，即：minf∈F1NN∑i=1L(yi,f(xi))。第四个步骤就是求解最优化上述函数值得到 L(yi,f(xi)) 的最小值，从而得到原函数 y=f(x;θ) 的参数值θ的解：θ=(θ(1),θ(2),...,θ(K))。

在上述的式子中，参数个数K与模型函数 f(x;θ)相关，与特征向量维数以及数据集个数无关。这样新的类标未知的样本x就可以直接输入到函数f(x)中就可以得到新的预测类标值y。

我们为什么要重视建模过程呢？其实机器学习算法要素有四点，分别是特征、模型、策略和算法。所以我们一定要对模型给予足够重视。在这篇文章中我们给大家介绍了关于机器学习建模过程的相关知识，通过对这些知识的介绍，相信大家已经知道了机器学习建模的过程，希望这篇文章能够帮助大家更好地理解机器学习。