机器学习中的样本数据都是由算法生成的对吗

不是的。机器学习的样本数据是需要自己用设备采集数据的，一般常用采集的方法有用传感器和plc采集。

样本是机器学习中最基本的组成部分，通常由一组特征和一个标签组成。具体解释如下：1、在机器学习中，样本被用作训练数据，以帮助算法学习和预测新的未标记数据。这些样本可以来自不同的数据源，例如传感器、数据库、图像、文本等。每个样本都包含一组特征和一个标签，特征描述了样本的属性，而标签则表示...

在实际的机器学习工程中,你会拥有大量的数据。这些数据会来自于某个数据源。它们存储在csv文件中,或者以其他的形式打包。 但是本文作为演示使用,我们通过一些简单的代码自动生成了需要的数据。为了便于计算,演示的数据量也很小。 import numpy as np max_x = 10data_size = 10theta_0 = 5theta_1 = 2 def g...

机器学习最基本的做法,是使用算法来解析数据、从中学习,然后对真实世界中的事件做出决策和预测。与传统的为解决特定任务、硬编码的软件程序不同,机器学习是用大量的数据来“训练”,通过各种算法从数据中学习如何完成任务。 机器学习直接来源于早期的人工智能领域。传统算法包括决策树学习、推导逻辑规划、聚类、强化学习和...

大多数机器学习算法都需要计算数据之间的距离,因此掌握数据的距离计算公式是掌握机器学习算法的基础。 欧氏距离是最常用的数据计算公式,但是在文本数据以及用户评价数据的机器学习中,更常用的距离计算方法是余弦相似度。余弦相似度的值越接近1表示其越相似,越接近0表示其差异越大,使用余弦相似度可以消除数据的某些冗余...

不一定有标记。从给定的有标注的训练数据集中学习出一个函数（模型参数），当新的数据到来时可以根据这个函数预测结果。没有标注的训练数据集，需要根据样本间的统计规律对样本集进行分析，常见任务如聚类等。在机器学习中，一般将样本分成独立的三部分训练集(train set)，验证集(validation set)和测试集(...

根据学习模式、学习方法以及算法的不同,机器学习存在不同的分类方法。根据学习模式将机器学习分类为监督学习、无监督学习和强化学习等。根据学习方法可以将机器学习分为传统机器学习和深度学习。二、知识图谱知识图谱本质上是结构化的语义知识库,是一种由节点和边组成的图数据结构,以符号形式描述物理世界中的概念及其相互...

同样的道理，我们用一堆的样本数据来让计算机进行运算，样本数据可以是有类标签的，并设计惩罚函数，通过不断的迭代，机器就学会了怎样进行分类，使得惩罚最小。然后用学习到的分类规则进行预测等活动。3.数据挖掘。数据挖掘是一门交叉性很强的学科，可以用到机器学习算法以及传统统计的方法，最终的目的是...

以生成相应的输出。泛化（Generalization）：泛化是指机器学习模型在面对新的、未见过的数据时的能力，即能够对未知数据进行准确的预测和推断。机器学习 这些是机器学习中的一些基本概念，了解这些概念可以帮助理解机器学习的基本原理和方法。机器学习领域有多种算法和技术，每种算法都有其特定的应用和优势。

“ 数据决定机器学习结果的上限，而算法只是尽可能的逼近这个上限”，可见数据在机器学习中的作用。总的来说数据要有具有“代表性”，对于分类问题，数据偏斜不能过于严重，不同类别的数据数量不要有数个数量级的差距。 对评估数据的量级，样本数量、特征数量，估算训练模型对内存的消耗。如果数据量太大...