?
用比喻解释:推理过程中的分类
把机器学习模型的推理过程想象成一个智能咖啡机。
场景设定:智能咖啡机的挑战
这台智能咖啡机接受了丰富的训练,学习了不同种类的咖啡配方,现在它能根据顾客的需求,自动调配出最合适的咖啡。
?
顾客的需求:输入特征,比如咖啡的浓度、甜度、奶量等。
?
咖啡机的配方参数:训练好的模型权重参数。
?
咖啡的种类:输出分类结果,比如美式咖啡、拿铁、卡布奇诺等。
?
第一步:接收顾客的输入
一个顾客走进咖啡厅,说:“我想要一杯浓一点、甜度适中、有少量奶的咖啡。”
?
浓度、甜度和奶量
就是机器学习模型的输入特征。
?
咖啡机会读取这些特征,然后用它之前学到的经验进行推理。
?
第二步:运用学习到的参数进行判断
智能咖啡机有一套内部参数,比如:
?
如果浓度高、奶少、甜度适中
→
美式咖啡
?
如果浓度中等、奶量多、甜度高
→
拿铁
?
如果浓度高、奶泡丰富、甜度低
→
卡布奇诺
咖啡机根据这些参数快速推理,判断顾客的需求最接近美式咖啡。
?
第三步:给出分类结果